本文關鍵詞：基于智能優(yōu)化方法的認知無線電頻譜感知算法的研究

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【摘要】：作為無線通信“血液”的無線頻譜,其不可再生性預示著可用的頻譜資源越來越少,而當前高速發(fā)展的無線通信技術與暴漲式的無線業(yè)務對于頻譜資源的需求卻越來越多,再加上頻譜資源的固定分配模式的缺點,使得頻譜資源的匱乏已成為一個亟待解決的問題。對未充分使用的授權頻段進行再次利用的認知無線電技術的出現(xiàn),可以使頻譜資源的利用更加合理高效。而頻譜感知技術作為認知無線電技術中最為首要的關鍵技術,已成為學者們研究的重點。傳統(tǒng)的感知算法僅僅探討對單用戶進行檢測,以至于頻譜感知的效果不理想,加入?yún)f(xié)作機制大大地提高了頻譜感知的性能。而寬帶系統(tǒng)作為當前的主流系統(tǒng),也成為研究的熱點問題。由于寬帶系統(tǒng)的復雜性,傳統(tǒng)的感知算法難以達到實時性、可靠性的要求,且寬帶頻譜感知問題是一個非凸問題,而這正是一般算法難以直接解決的,因此可以采用智能優(yōu)化的方法來解決該問題。智能優(yōu)化方法的產(chǎn)生來源于生物進化,其廣泛適用性和高魯棒性,能有效的解決非凸問題。以下是本文研究的具體內容:首先,對認知無線電的研究意義和現(xiàn)狀以及其關鍵技術頻譜感知技術研究背景和相關概念做了詳細的介紹,同時重點介紹了智能優(yōu)化方法相較于傳統(tǒng)優(yōu)化方法的優(yōu)勢,以及現(xiàn)階段常用的智能優(yōu)化方法。在此基礎上,重點介紹了頻譜感知中三種常用的單用戶檢測算法以及協(xié)作頻譜感知技術的相關知識。其次,詳細介紹了PSO算法的基本原理和一些相關參數(shù)。就協(xié)作頻譜感知問題,構建了優(yōu)化模型,并提出了基于改進PSO算法的協(xié)作式頻譜感知算法。仿真結果表明了基于改進PSO算法的協(xié)作頻譜感知的有效性和優(yōu)越性。最后,對寬帶頻譜感知系統(tǒng)進行了分析研究,建立了寬帶頻譜感知模型,同時利用PSO算法對該系統(tǒng)模型進行求解,仿真結果驗證了基于PSO算法的寬帶頻譜感知的有效性。
【關鍵詞】：認知無線電 頻譜感知 能量檢測 吞吐量 PSO算法
【學位授予單位】：吉首大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 認知無線電研究意義和現(xiàn)狀10-11
• 1.2 認知無線電中的頻譜感知技術11-13
• 1.3 智能優(yōu)化方法13-15
• 1.4 本文主要研究內容及章節(jié)安排15-16
• 第二章 基本的認知無線電頻譜感知技術研究16-25
• 2.1 單用戶頻譜感知16-20
• 2.1.1 能量檢測法17-18
• 2.1.2 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法18-19
• 2.1.3 匹配濾波器檢測算法19-20
• 2.2 多用戶協(xié)作頻譜感知20-24
• 2.2.1 協(xié)作頻譜感知分類21
• 2.2.2 硬判決數(shù)據(jù)融合方案21-23
• 2.2.3 軟判決數(shù)據(jù)融合方案23-24
• 2.3 小結24-25
• 第三章 基于智能優(yōu)化方法的協(xié)作頻譜感知算法的研究25-39
• 3.1 引言25
• 3.2 粒子群算法25-27
• 3.3 認知無線電協(xié)作式頻譜感知系統(tǒng)模型27-32
• 3.4 基于改進粒子群算法的協(xié)作頻譜感知32-34
• 3.5 仿真結果及討論34-38
• 3.5.1 改進PSO與標準PSO收斂性能比較34-36
• 3.5.2 改進PSO與MDC檢測性能比較36-37
• 3.5.3 不同用戶數(shù)時改進PSO檢測性能比較37-38
• 3.6 小結38-39
• 第四章 基于PSO算法的寬帶頻譜感知算法的研究39-50
• 4.1 引言39-40
• 4.2 系統(tǒng)模型40-44
• 4.3 基于粒子群算法的多頻帶協(xié)作頻譜感知44
• 4.4 仿真結果及討論44-48
• 4.5 小結48-50
• 第五章 總結與展望50-51
• 致謝51-52
• 參考文獻52-56
• 作者在學期間取得的學術成果56

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