基于可靠次用户信息的协作频谱感知算法研究

对认知无线电系统最基本要求之一就是次用户必须有能力以高的精确率来确定主用户是否存在。而以前对认知无线电频谱感知的研究表明:在实际认知网络中次用户之间的相互协作可以提高其频谱检测性能。然而,对于协作频谱感知而言,随着协作次用户数目的增加,势必会增大用于传输本地检测结果到融合中心的专用控制信道带宽,从而增加系统开销。该文在控制信道带宽有限的约束条件下,提出一种通过考虑可靠次用户信息的协作频谱感知算法来进一步改善频谱检测的性能。该算法的基本思想:只有具有可靠的本地检测结果的次用户才发送自己的检测结果到融合中心,否则,该次用户不发送任何信息。同时,对提出的该算法在理论上进行了推导,通过仿真结果表明:在控制信道带宽受限的约束下,相比于传统的或门协作频谱感知算法,提出的算法能够大大改善对主用户的检测性能。     

瑞利信道中自适应双门限频谱感知算法研究

频谱感知是认知无线电中的一项关键技术,能量检测、匹配滤波器检测和周期循环频谱检测是认知无线电中频谱感知技术中传统、经典的算法.基于能量检测的频谱感知算法因实现简单且不需要先验信息而被广泛应用,但低信噪比的情况下检测概率会降低,用户的检测性能不足,从而导致认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数增多.针对以上存在的问题,在基于自适应频谱感知的基础上,利用噪声功率估计,提出了一种瑞利信道下的自适应双门限频谱感知算法.仿真结果表明,在低信噪比噪声不确定的情况下,这种算法能够大大提高检测概率,有效降低了认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数,从而提高频谱的利用率.     

采用最小最大准则的协作频谱感知融合

给出了采用最小最大准则实现认知无线电系统协作频谱感知融合的方法,以在主用户出现在授权频段的先验概率未知的情况下利用概率计算实现认知无线电系统的协作频谱感知融合。该方法可实现同步和异步感知信息的融合。仿真验证了算法的性能,并与采用估计主用户出现在授权频段的先验概率并进行基于概率的感知融合算法性能进行了比较。结果表明:给出的算法可有效实现主用户出现在授权频段的先验概率未知时的协作频谱感知融合。     

认知无线电的频谱感知算法研究

频谱感知技术、频谱共享技术、频谱管理技术是当前认知无线电的三大核心技术,而频谱感知技术是实现后续的频谱共享和频谱管理的前提。因此主要对当前认知无线电频谱感知技术的基础理论、算法模型以及频谱感知的具体算法做了详尽的分类,并利用Matlab仿真平台对主要的频谱感知算法进行了仿真,并根据仿真结果,比较了各个算法的性能优劣性,可为认知无线电用户的算法选择提供参考,同时也为认知无线电后续的频谱共享和频谱管理工作奠定一定基础。     

一种基于随机共振增强的协方差矩阵频谱感知算法

为了在避免对主用户系统产生有害干扰的同时 提高频谱利用效率,要求认知无线电系统的频谱感知算法能在极低的信噪比下快速检测出主用户信号。由于可以避免能量检测面临的噪声不确定性问题,基于协方差矩阵的检测算法是一种有效的盲频谱感知算法。为了进一步提高极低信噪比下的性能,本文提出了一种基于随机共振的协方差矩阵频谱感知算法。该算法通过在接收信号中加入优化的特定信号,利用随机共振原理,增大有无主用户信号下的检测统计量概率分布函数的分离度,提高频谱感知的性能。仿真结果表明,相对于现有的协方差矩阵频谱感知算法 ,在相同的虚警概率下,所提算法可以显著提高极低信噪比下的检测概率,同时大幅度缩减检测时间。      

集中式双非参量累积和的合作频谱感知技术

针对认知无线电网络频谱感知的检测时延降低问题，提出了一种采用双非参量累积和的合作频谱感知方法。在单主用户认知网络中，本地认知用户执行非参量累积和算法，处理能量观测数据，以缩短检测时延，减少对主用户先验信息的需求，同时为了降低带宽开销，只向融合中心传输1比特的预判决结果。融合中心在噪声干扰下接收融合预判决结果，执行非参量累积和算法，累加判决统计量，对主用户信号是否存在进行最终判决。仿真结果表明，在10%的虚警概率下，相比于传统的非参量合作频谱感知算法，双非参量累积和算法具有较低的检测延迟。      

基于信任簇的协作压缩频谱感知新算法

频谱感知是实施认知无线电CR的关键问题。一些恶意用户篡改数据,降低了频谱感知性能。为此,提出面向恶意用户环境的基于信任簇的压缩频谱感知TCCSS算法。先利用最大似然ML估计簇离主级用户的距离,并与预设的门限值比较,寻找到信任簇。然后,依据信任簇提供的信息,使用压缩频谱感知算法对信道状态进行检测。仿真结果表明,提出的TCCSS算法能够有效地应对恶意用户的环境,准确地检测恶意用户,同时保持高的频谱检测率。     

认知无线电多时隙联合频谱感知方法及优化

为了降低认知无线电中次用户对主用户的干扰,提出了次用户通过多个时隙的能量感知联合检测主用户的频谱感知方法。每个传输帧被分成若干个时隙,次用户在每个时隙的开始进行能量感知,通过合并多个时隙的感知结果,提高次用户对主用户的检测性能。为了最大化次用户的频谱效率,将主用户状态建模为二维马尔科夫随机过程,并根据该过程优化单时隙频谱感知时间。仿真结果表明：相比Liang的“先听后传”频谱感知方法,提出方法仅牺牲14％的频谱效率,却使干扰概率降低了28％;随着信噪比增加,提出方法的最大频谱效率逐渐接近“先听后传”频谱感知方法。     

无线认知传感器网络特征模板匹配算法研究

频谱感知是实现认知无线电应用、构建WCSN(无线认知传感器网)的核心技术,也是保护主用户免受有害干扰、提高WCSN自身频谱资源利用率的重要前提。当前的频谱感知技术主要有匹配滤波器检测、特征模板匹配和能量检测。文章给出WCSN频谱感知的假设检验,分析主用户信号主特征向量的求解方法,描述PCA(主成分分析)框架下检测算法的实现流程。频谱感知实验结果表明,PCA方法比对应线性方法性能优越。     

基于表决融合的带宽受限的协作频谱感知算法

协作的频谱感知使认知无线电（CR）网络对主用户进行可靠的检测,并避免了对主用户通信的干扰。数据融合是协作的频谱感知的关键技术。但是当协作认知无线电用户较多时,它们向融合中心汇报的感知信息就会占用大量的带宽。本文提出了将表决融合准则与检查策略相结合的协作频谱感知的方法,来减少发往融合中心的平均感知比特数,从而有效节约传输带宽。推导分析了该算法在理想信道和非理想信道中的频谱感知性能,并给出了这两种情况检测概率的闭合式。仿真结果表明,此种基于表决融合准则的检查协作频谱感知算法的性能最优,即在较高的感知性能下有大量的感知比特的节约。      

协作频谱感知在认知网络中的应用

认知无线电能够灵敏感知周围环境的变化,通过频谱感知功能发现频谱空洞,使得认知无线电能够与周围通信环境相适应。在认知无线电网络中,认知用户（次用户）必须连续地监控频谱,检测主用户是否存在。如果主用户存在,次用户必须尽快地退出该频段,从而不影响主用户。在文中采用一种协作机制,即两用户进行协作频谱感知,从而提高主用户的检测率,减少了检测时间,并且得到捷变增益。我们用Matlab给出仿真结果。     

认知无线电中双阶段频谱检测算法研究

在认知无线电网络中,为了实现更精确的检测,并避免对授权用户的干扰,一种双阶段频谱检测算法被提出.该算法由粗检测和细检测两种方式组成.粗检测阶段采用应用广泛的能量检测技术.由于能量检测技术的性能在衰落环境中容易受到影响,当粗检测阶段时感知结果判定为信道空闲,在细检测阶段将采用基于一阶周期平稳特征检测算法.对于这种双阶段频谱检测算法,推导分析了错误检测概率和吞吐量的性能指标.仿真结果表明,频谱检测性能显著优于常规的一阶段频谱检测算法.     

基于CSS的认知无线电网络PUEA检测和缓解

针对认知无线电网络中的主用户仿真攻击问题,提出了一种基于能量检测的协作频谱感知方法.首先,假设存在一个智能攻击者,它能知道自己所处环境并可以选择不同的传输策略.然后,调整CSS规则和相关参数为能量探测器确定合适且有效的阈值.最后,利用Neyman-Pearson准则进行能量检测,从而检测出恶意攻击.仿真结果表明,相比传统的基于能量检测的频谱感知方法,该方法可以更好地减轻PUEA在频谱感知中的破坏作用.     

随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展

频谱感知是认知无线电网络的一项关键技术.低信噪比(SNR)环境下频谱检测的性能会大幅降低,而随机共振(SR)能有效提高信号信噪比,所以将其应用到频谱感知中,能增强认知用户对主用户(PU)的检测性能.首先介绍了随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展,包括随机共振在本地感知中(如能量检测、协方差矩阵频谱感知、循环平稳特征检测)及协作感知中的应用,然后指出了随机共振在认知无线电频谱感知中还有待解决的问题,并提出了下一步的研究方向.     

基于非圆信号的局部最大功效不变检验频谱感知方法

频谱感知是认知无线电网络中关键的一个环节,为了保证主用户不受干扰,要求感知算法必须具有较高的检测效率和检测精度。该文主要研究MIMO场景下的频谱感知问题,利用非圆信号的特性,提出一种基于局部最大功效不变检验(LMPIT)的频谱感知方法。根据渐近分布理论,推导了所述方法的理论检测门限。最后,采用蒙特卡洛仿真方法,分别分析了不同信道环境下该方法的检测性能,并与相关的感知算法进行对比。结果表明:在相同的环境下,文中提出的方法相比其他方法检测性能更高,且所需的采样点数更小,能够实现快速且精确的检测。     

Cooperative multiband joint detection in cognitive radio networks using artificial immune system

In cognitive radio technology, spectrum sensing enables users to sense the environment and find spectrum holes. Cooperative sensing is a good idea for reliable detection of primary users in shadowed environments. In this study, spatial spectral joint detection with some constraints that keep the interference at the primary user below a suitable level is considered as the optimization problem for collaborative sensing. Convex optimization is able to obtain near-optimal solutions because of the non-convexity nature of the optimization problem. In this paper, we use artificial immune system (based on the clonal selection theory) to obtain the optimal solutions without any reformulations or mathematical costs. Numerical results show that our proposed algorithm outperforms the genetic algorithm used in the previous works.     

一种基于数据融合的合作频谱感知技术

认知无线电是为了提高频谱利用率而提出的一种智能频谱共享技术,快速可靠的检测到主用户和频谱空穴是认知无线电实现的关键和前提.由于阴影和多径衰落的影响,单认知用户检测可靠性低.基于数据融合的合作感知可以大大提高对主用户的检测概率.文中提出基于数据融合的等权重增益结合准则.仿真结果表明:当融合中心采用等权重增益结合准则时的检测性能要优于采用硬判决融合准则时的检测性能.     

Cooperative spectrum sensing for cognitive radio networks in the presence of smart malicious users

Cognitive radio (CR) signaling imposes some threats to the network. One of these common threats is commonly referred to as primary user emulation attack, where some malicious users try to mimic the primary signal and deceive secondary users to prevent them from accessing vacant frequency bands. In this paper, we introduce a smart primary user emulation attacker (PUEA) that sends fake signals similar to the primary signal. We assume a smart attacker, in the sense that it is aware of its radio environment and may choose different transmission strategies and then, we compare it to an always present attacker. In the proposed smart attacker strategy, the occurrence of fake signal is adjusted according to the primary user activity. First, we investigate the received signal at the CR users under such attackers. Then, we formulate and derive cooperative spectrum sensing (CSS) rules for a cognitive network operating in the presence of a PUEA and propose a new spectrum sensing scheme based on energy detection. Simulation results show that our proposed method can mitigate the destructive effect of PUEA in spectrum sensing, compared to conventional energy detection spectrum sensing.     

Capacity maximization in spectrum sensing for Cognitive Radio Networks thru Outage Probability

With today's increase in the usage of wireless devices and the consequent spectrum allocation, radio spectrum is becoming scarce. In practice most of the allotted spectrum is not used for large periods of time. Cognitive radio has been proposed to exploit the presence of these unused spectrum band (called as spectrum hole). Cognitive radios perform radio environment analysis, identify the spectrum holes and operate in those holes. Several factors like fading and shadowing affects the ability of the cognitive radio to detect the primary user. The current research shows that cooperation among the cognitive users can increase the detection probability for a given probability of false alarm. We proposed the system that to have maximized the capacity in spectrum sensing for Cognitive Radio Networks thru Outage Probability for Rayleigh fading channel.