發(fā)布時間：2017-03-18 06:04

  本文關鍵詞：面向無線通信系統(tǒng)的頻譜感知理論與技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為通信產業(yè)鏈中發(fā)展最為迅速的領域之一,無線通信得到了學術界和工業(yè)界的大力關注,其在人們日常生活中的地位與所扮演的作用已不可替代。無論哪種無線通信技術,都是以頻譜作為支撐,而無線頻譜資源的匱乏與利用不充分這一矛盾制約了無線通信系統(tǒng)的應用。為了解決這一矛盾,認知無線電的概念被提出來,該方法通過頻譜感知的方式來實現對頻譜空穴的檢測,進而供從用戶伺機動態(tài)接入。這種認知的思想還可以應用到小小區(qū)場景下的干擾協(xié)調問題中,解決無線信號室內覆蓋效果差的現狀。正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)作為另一種提高頻譜利用率的方法,可以提供高速的數據傳輸速率,其在本文中也得到了相關研究。本文在國內外學者現有的學術成果基礎之上,在認知無線電、頻譜感知、毫微微小區(qū)、OFDM等領域深入開展了理論學習和研究探索工作,特別是在寬帶頻譜感知、認知室內覆蓋干擾協(xié)調、參數化信道估計等方面取得了一定的學術成果。論文針對認知無線電寬帶頻譜感知問題,提出了一種并行檢測的機制。不同于傳統(tǒng)逐帶檢測方式的單帶檢測器,該方法同時檢測所有子信道并對其頻譜占用狀態(tài)作出判決,首先估計被占用信道的數目,然后判斷其位置。論文首先提出一種基于似然函數準則的方法,通過建立一系列假設檢驗模型,將被占用子信道數目的估計轉化為模型選擇問題,然而通過對比各子信道上采樣功率的大小來確定被占用信道的索引。接著,論文在接收端引入智能天線自適應陣列結構,通過多級維納濾波器多級迭代的方式改進了最短描述長度(Minimum Description Length, MDL)準則,這種改進的準則用噪聲子空間元素的方差來替代采樣協(xié)方差矩陣的特征值,從而避免了采樣協(xié)方差矩陣的計算與特征值分解,節(jié)省了運算量。同時,觀測數據和參考信號間的互相關操作可以有效地抑制加性噪聲,生成更干凈的信號和噪聲子空間,降低欠估計與過估計概率。本文還提出了一種對主用戶信號類型不依賴于統(tǒng)計獨立高斯隨機變量假設的算法,這種方案基于信號和噪聲子空間的正交性,利用蓋氏圓盤定理分離出酉變換后信號和噪聲的蓋氏圓盤,通過試探性的方式估計被占用信道的數目,具有更廣闊的適用范圍。經仿真驗證,這些算法均能有效地對抗噪聲不確定性,不需要主用戶信號的先驗信息,在相同信道條件下可以獲得比現有算法更可靠的檢測性能。論文針對蜂窩網絡系統(tǒng)中的室內覆蓋問題,提出了一種基于頻譜感知思想的室內覆蓋干擾抑制方案。這種方案采用了“認知家庭基站”的概念,將家庭基站視為從用戶系統(tǒng),宏蜂窩網絡視為主用戶系統(tǒng)。通過周期性頻譜感知,家庭基站具備了對周圍無線電環(huán)境的感知能力,可以識別出網絡中的干擾信號,其頻譜重用模式可以根據室內無線頻譜環(huán)境而智能改變,進而智能地接入頻譜空穴,有效地、自治地解決各式各樣的干擾問題。仿真實驗表明這種方案對提高宏小區(qū)與家庭基站網絡的吞吐量都有積極促進作用,其性能優(yōu)于現有的專用信道與共信道這兩種分配方式。論文針對OFDM信道估計問題,提出了一種基于參數化信道模型來估計徑數與時延的方法,并對其復雜度進行了分析。該方法從—個新穎的角度出發(fā),采用最小二乘準則估計導頻子載波頻率響應,接著基于多徑信道的稀疏結構,利用指數嵌入家族函數準則來估計多徑的徑數以及每條徑對應的時延,然后重構所有載波上的信道頻率響應。仿真實驗從正確估計概率和均方誤差兩個指標的角度進行度量,結果表明這種方法在較低計算復雜度的情況下能取得較高的估計精度,非常適合于多徑衰落場景。
【關鍵詞】：認知無線電 頻譜感知 干擾協(xié)調 正交頻分復用 信道估計
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-25
• 1.1 研究背景及意義12-15
• 1.2 關鍵技術的發(fā)展及研究現狀15-22
• 1.2.1 認知無線電頻譜感知技術15-18
• 1.2.2 室內覆蓋干擾抑制技術18-19
• 1.2.3 OFDM信道估計技術19-22
• 1.3 論文的課題來源和研究成果22
• 1.4 論文的主要內容和結構安排22-25
• 第二章 基于似然函數準則的寬帶頻譜感知技術25-41
• 2.1 引言25-26
• 2.2 寬帶頻譜感知系統(tǒng)模型26-28
• 2.3 能量檢測器28-31
• 2.3.1 Neyman-Pearson定理28-29
• 2.3.2 能量檢測器29-31
• 2.3.3 噪聲不確定性31
• 2.4 基于似然函數準則的寬帶頻譜感知算法31-36
• 2.4.1 方案介紹31-35
• 2.4.2 討論35-36
• 2.5 仿真實驗36-39
• 2.5.1 系統(tǒng)性能隨信道條件的變化36-37
• 2.5.2 系統(tǒng)性能隨不同觀測時間的變化37-38
• 2.5.3 不同觀測時間下系統(tǒng)性能隨信道條件的變化38-39
• 2.6 本章小結39-41
• 第三章 基于多級維納濾波器結構的寬帶頻譜感知技術41-57
• 3.1 引言41-42
• 3.2 系統(tǒng)模型42-43
• 3.3 基于多級維納濾波器結構的寬帶頻譜感知方案43-50
• 3.3.1 傳統(tǒng)的MDL方法43-44
• 3.3.2 維納濾波器44-45
• 3.3.3 方案介紹45-49
• 3.3.4 討論49-50
• 3.4 算法復雜度分析50-53
• 3.5 仿真結果53-56
• 3.5.1 不同信道條件下的性能比較53-54
• 3.5.2 不同觀測時間對算法性能的影響54-55
• 3.5.3 不同算法性能對比55-56
• 3.6 本章小結56-57
• 第四章 基于蓋氏圓盤定理的寬帶頻譜感知技術57-74
• 4.1 引言57
• 4.2 系統(tǒng)模型57-59
• 4.3 基于蓋氏圓盤定理的寬帶頻譜感知算法59-67
• 4.3.1 原理分析59
• 4.3.2 蓋氏圓盤定理59-62
• 4.3.3 方案介紹62-66
• 4.3.4 討論66-67
• 4.4 算法仿真67-73
• 4.4.1 不同信道條件下的算法性能68-69
• 4.4.2 不同觀測時間場景下的算法性能69-70
• 4.4.3 不同信號類型場景下的算法性能對比70-71
• 4.4.4 不同信道衰落場景下的算法性能71-72
• 4.4.5 不同算法性能對比72-73
• 4.5 本章小結73-74
• 第五章 基于頻譜感知思想的室內覆蓋干擾抑制技術74-85
• 5.1 引言74-75
• 5.2 系統(tǒng)模型75-76
• 5.3 室內覆蓋干擾抑制方案76-80
• 5.3.1 干擾分析76-77
• 5.3.2 專用信道與共信道分配方式77-78
• 5.3.3 認知干擾抑制技術78-80
• 5.4 仿真結果80-84
• 5.5 本章小結84-85
• 第六章 基于參數化信道模型的OFDM信道估計技術85-98
• 6.1 引言85-86
• 6.2 參數化信道模型86-88
• 6.3 簡化的參數化信道估計方案88-93
• 6.3.1 原理分析88-90
• 6.3.2 信道參數(徑數和時延)的估計90-91
• 6.3.3 信道插值91-92
• 6.3.4 討論92-93
• 6.4 計算復雜度分析93-94
• 6.4.1 MDL算法的計算復雜度93
• 6.4.2 跳頻導頻算法的計算復雜度93
• 6.4.3 所提算法的計算復雜度93-94
• 6.4.4 HQ算法的計算復雜度94
• 6.5 仿真結果94-97
• 6.5.1 不同信道條件下的性能比較94-96
• 6.5.2 不同OFDM符號數條件下的性能比較96-97
• 6.6 本章小結97-98
• 第七章 總結與展望98-102
• 7.1 工作總結98-100
• 7.2 未來展望100-102
• 參考文獻102-113
• 圖表目錄113-115
• 縮略語對照表115-117
• 致謝117-119
• 作者在攻讀博士期間發(fā)表及已錄用的論文119-121
• 作者在攻讀博士期間申請的專利121

  本文關鍵詞：面向無線通信系統(tǒng)的頻譜感知理論與技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：254020