本文關(guān)鍵詞：基于智能優(yōu)化方法的認(rèn)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(yù)示著可用的頻譜資源越來越少,而當(dāng)前高速發(fā)展的無線通信技術(shù)與暴漲式的無線業(yè)務(wù)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(diǎn),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(quán)頻段進(jìn)行再次利用的認(rèn)知無線電技術(shù)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(shù)作為認(rèn)知無線電技術(shù)中最為首要的關(guān)鍵技術(shù),已成為學(xué)者們研究的重點(diǎn)。傳統(tǒng)的感知算法僅僅探討對單用戶進(jìn)行檢測,以至于頻譜感知的效果不理想,加入?yún)f(xié)作機(jī)制大大地提高了頻譜感知的性能。而寬帶系統(tǒng)作為當(dāng)前的主流系統(tǒng),也成為研究的熱點(diǎn)問題。由于寬帶系統(tǒng)的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的感知算法難以達(dá)到實(shí)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(jìn)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(nèi)容:首先,對認(rèn)知無線電的研究意義和現(xiàn)狀以及其關(guān)鍵技術(shù)頻譜感知技術(shù)研究背景和相關(guān)概念做了詳細(xì)的介紹,同時重點(diǎn)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(chǔ)上,重點(diǎn)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(shù)的相關(guān)知識。其次,詳細(xì)介紹了PSO算法的基本原理和一些相關(guān)參數(shù)。就協(xié)作頻譜感知問題,構(gòu)建了優(yōu)化模型,并提出了基于改進(jìn)PSO算法的協(xié)作式頻譜感知算法。仿真結(jié)果表明了基于改進(jìn)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(jìn)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(jìn)行求解,仿真結(jié)果驗(yàn)證了基于PSO算法的寬帶頻譜感知的有效性。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 頻譜感知 能量檢測 吞吐量 PSO算法
【學(xué)位授予單位】：吉首大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(rèn)知無線電研究意義和現(xiàn)狀10-11
• 1.2 認(rèn)知無線電中的頻譜感知技術(shù)11-13
• 1.3 智能優(yōu)化方法13-15
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-16
• 第二章 基本的認(rèn)知無線電頻譜感知技術(shù)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(jié)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(rèn)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(jìn)粒子群算法的協(xié)作頻譜感知32-34
• 3.5 仿真結(jié)果及討論34-38
• 3.5.1 改進(jìn)PSO與標(biāo)準(zhǔn)PSO收斂性能比較34-36
• 3.5.2 改進(jìn)PSO與MDC檢測性能比較36-37
• 3.5.3 不同用戶數(shù)時改進(jìn)PSO檢測性能比較37-38
• 3.6 小結(jié)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(jié)果及討論44-48
• 4.5 小結(jié)48-50
• 第五章 總結(jié)與展望50-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果56

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