發(fā)布時(shí)間：2018-02-26 05:13

  本文關(guān)鍵詞： 認(rèn)知無線電 正交頻分復(fù)用 頻譜感知 深度學(xué)習(xí) 干擾對(duì)齊　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：頻譜資源作為不可再生資源,其稀缺性問題越來越受到關(guān)注。特別是在通信服務(wù)不斷發(fā)展以及4G技術(shù)廣泛應(yīng)用的今天,如何解決頻譜資源稀缺、提高頻譜利用率,已成為學(xué)術(shù)界的研究重點(diǎn)。傳統(tǒng)的解決方法只能在一定程度上提高頻譜利用率,卻仍然無法滿足當(dāng)今社會(huì)對(duì)頻譜資源的需求。認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)技術(shù)的出現(xiàn)為解決這一問題提供了新的方法。本文以基于正交頻分復(fù)用技術(shù)(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的認(rèn)知OFDM通信系統(tǒng)為背景,以如何快速準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)空閑的授權(quán)頻譜以及如何減少次用戶共享空閑頻譜時(shí)產(chǎn)生的互干擾為研究目標(biāo),重點(diǎn)研究OFDM頻譜感知技術(shù),并在高效頻譜感知的基礎(chǔ)上研究了干擾對(duì)齊技術(shù),具體的研究?jī)?nèi)容主要包括以下四個(gè)部分:(1)為了解決單徑信道(高斯白噪聲信道)下簡(jiǎn)單頻譜感知算法感知準(zhǔn)確度相對(duì)不高,而感知準(zhǔn)確度較好的最優(yōu)OFDM頻譜感知算法沒有閉式解,無法在實(shí)際中得到應(yīng)用的問題,提出一種次優(yōu)的基于微分特性(Differential Characteristics,DC)的OFDM頻譜感知算法。該算法通過微分運(yùn)算,以求極值的方式化簡(jiǎn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,其感知準(zhǔn)確度與最優(yōu)OFDM頻譜感知算法相比略有下降,但是明顯優(yōu)于其它感知算法。此外,DC頻譜感知算法在降低了計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí),從理論上得到虛警概率和漏檢概率的閉式解,比最優(yōu)OFDM頻譜感知算法更加適合于實(shí)際應(yīng)用。同時(shí),利用基于微分特性的OFDM頻譜感知算法的核心思想,對(duì)目前性能較好的利用循環(huán)前綴(Cyclic Prefix,CP)和導(dǎo)頻(Pilot Tones,PT)特性的頻譜感知算法進(jìn)行了改進(jìn),分別提出了基于微分特性的循環(huán)前綴(Differential Characteristics-Based Cyclic Prefix,DC-CP)感知算法和基于微分特性的導(dǎo)頻(Differential Characteristics-Based Pilot Tones,DC-PT)感知算法。與原算法相比,DC-CP和DC-PT感知算法在沒有增加計(jì)算復(fù)雜度的情況下都提高了感知準(zhǔn)確度。(2)為解決多徑信道(多徑瑞利信道)下頻譜感知算法受傳輸延時(shí)影響嚴(yán)重的問題,本文提出一種基于窗函數(shù)的循環(huán)前綴檢測(cè)(Window Function-Based Cyclic Prefix,WF-CP)算法。利用窗函數(shù)對(duì)所有互相關(guān)值進(jìn)行累加求和,增加了CP相關(guān)性在感知過程中的作用。并且從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面證明了WF-CP感知算法的性能與傳輸延時(shí)無關(guān)。同時(shí),為了解決多徑信道下傳統(tǒng)頻譜感知算法受載波頻率偏移(Carrier Frequency Offset,CFO)影響嚴(yán)重的問題,本文提出一種基于互相關(guān)矩陣的導(dǎo)頻檢測(cè)(Cross Correlation Matrix-Based Pilot Tones,CCM-PT)算法。該算法在頻域?qū)λ芯哂邢嗤瑢?dǎo)頻分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算,利用互相關(guān)矩陣上三角元素的和作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,以增加少量的計(jì)算復(fù)雜度為代價(jià),增強(qiáng)了CFO的魯棒性,獲得了更好的感知性能。(3)為了解決傳統(tǒng)非盲OFDM頻譜感知算法需要大量先驗(yàn)知識(shí)而盲OFDM頻譜感知計(jì)算復(fù)雜度高、感知準(zhǔn)確度低的問題,本文首次將深度學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用于頻譜感知,提出一種基于棧式自動(dòng)編碼機(jī)(Stacked of Autoencoders,SAE)的盲OFDM頻譜感知方法。利用深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),自動(dòng)對(duì)接收信號(hào)分層地提取有用特征,在感知過程中不需要先驗(yàn)知識(shí),實(shí)現(xiàn)了盲頻譜感知,并在低信噪比條件下感知準(zhǔn)確度高于非盲頻譜感知算法。同時(shí),為了解決SAE頻譜感知算法在信噪比相對(duì)較高時(shí)感知準(zhǔn)確度低于非盲的頻譜感知算法的問題,本文又提出了基于時(shí)域和頻域特征聯(lián)合SAE(Time Domain and Frequency Domain Features-Based SAE,TF-SAE)和基于數(shù)據(jù)融合的TF-SAE(Date Fusion-Based TFSAE,DF-TF-SAE)盲頻譜感知算法,同時(shí)利用接收信號(hào)時(shí)域和頻域的特征進(jìn)行感知,以一定的感知時(shí)間和硬件消耗為代價(jià),提高了系統(tǒng)感知結(jié)果的準(zhǔn)確度。(4)為了解決單一頻譜感知算法無法適應(yīng)復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境以及次用戶共享頻譜時(shí)產(chǎn)生互干擾的問題,以本文所提出的頻譜感知算法和干擾對(duì)齊技術(shù)為基礎(chǔ),提出了一種基于頻譜感知的干擾對(duì)齊方法。根據(jù)信噪比估計(jì)的結(jié)果以及用戶需求選擇適當(dāng)?shù)念l譜感知算法,以達(dá)到更好的感知性能。為了保證頻譜感知結(jié)果的有效性,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的信噪比估計(jì)(Deep Learning-Based SNR Estimation,DL-SE)算法,實(shí)現(xiàn)了低信噪比條件下高準(zhǔn)確度的SNR估計(jì)。同時(shí),利用干擾對(duì)齊技術(shù)進(jìn)行頻譜共享過程中的干擾消除,分別提出基于線性有限狀態(tài)馬爾可夫鏈(Linear Finite State Markov Chain,LFSMC)預(yù)測(cè)的干擾對(duì)齊方法及簡(jiǎn)化的LFSMC(Simplified LFSMC,S-LFSMC)方法,減少了信道狀態(tài)信息不準(zhǔn)確所造成的影響,提高了次用戶的信干噪比,減少了用戶間的互干擾,進(jìn)而提高了頻譜利用率。
[Abstract]:In order to solve the problem of frequency spectrum resource scarcity and improve spectrum utilization rate , it has become more and more important to solve this problem . In order to solve the problem of spectrum resource , the algorithm of spectrum sensing based on orthogonal frequency division multiplexing ( OFDM ) is better than other sensing algorithms . This paper presents a cross correlation matrix - Based Pilot Tones ( CCM - PT ) algorithm based on window function . ( 3 ) In order to solve the problem of high complexity and low perceived accuracy of the traditional non - blind OFDM spectrum sensing algorithm , a blind OFDM spectrum sensing method based on time domain and frequency domain features - Based SAE , TF - SAE and data fusion is proposed . ( 4 ) In order to solve the problem of mutual interference when a single spectrum sensing algorithm is unable to adapt to complex application environment and sub - user ' s shared frequency spectrum , an interference alignment method based on spectrum sensing is proposed based on the result of signal - to - noise ratio estimation and interference alignment technology .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN925

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