主从信号共存条件下联合频谱感知方法

在认知无线电中,由于隐主用户问题的存在,使得认知用户信号可能与主用户信号共存于同一频段,使得现有频谱感知算法感知主用户信号存在困难。因此,在已知认知用户信号先验信息的基础上,提出一种联合频谱感知方法来解决主从信号共存时现有频谱感知算法难以感知主用户信号的问题。联合频谱感知算法先对接收信号进行去认知用户信号的预处理,然后用典型频谱感知算法进行主用户信号检测。该算法的理论分析和仿真数据表明:在主从信号共存时,所提的联合频谱感知算法与典型的频谱感知算法相比,不仅能够有效地感知主用户信号,而且同时消除了认知用户信号对主用户信号感知的影响。     

认知无线电中的频谱感知研究进展

作为认知无线电核心和基础的频谱感知,自从认知无线电的概念提出就受到了高度关注.众多学者和研究机构进行了大量卓有成效的研究,取得许多有价值的研究成果.根据近几年频谱感知的发展状况,对现有的频谱感知技术进行系统总结归纳,从单点检测、合作检测以及检测策略等三方面介绍各种频谱感知方法研究进展和频谱感知算法在现有标准中的应用.最后阐述频谱感知存在的问题以及下一步发展方向.     

基于随机共振和MIMO技术的协方差矩阵频谱感知算法

在认知无线电系统中,为了使认知用户可以在低信噪比和衰落信道的条件下实现可靠的频谱感知,提出了基于随机共振和MIMO的协方差矩阵频谱感知算法。该算法将随机共振和MIMO技术用于协方差矩阵频谱感知,同时还给出了判决门限的计算方法。仿真实验结果表明:与不使用随机共振和MIMO技术的频谱感知算法相比,本文算法具有更高的检测性能;并且当天线数足够多时,该算法可以在很低信噪比情况下实现可靠的频谱感知。     

信噪比选择的改进式协作频谱感知算法

协作频谱感知算法可以有效改善隐蔽终端、阴影效应以及接收机不确定性的影响。但是,传统的协作频谱感知算法都是建立在假设每个认知节点都处于相同的无线电环境中,并没有考虑比较恶劣环境中认知节点的信噪比问题。针对这一问题提出一种基于信噪比选择的改进式协作感知算法,通过对无线电环境中不同认知节点接收信噪比的筛选改善协作频谱感知的效果。理论和仿真验证都证明该方法可以改善频谱感知的性能,并且减少了参与协作感知的用户数目。     

多用户联合频谱感知在多种衰落信道中的性能分析

频谱感知是认知无线电技术的关键组成部分。但当认知用户处在严重的衰落和阴影中时,准确感知频谱的难度很大。多用户联合频谱感知是有效解决这一问题的方法之一。文章根据无线通信环境的多样性和复杂性,对联合频谱感知在瑞利、莱斯和Nakagam i衰落信道中性能进行了全面分析。首先,分析了能量检测在普通高斯白噪声信道和3种衰落信道中的检测效果,并给出了便于计算的闭合型表达式;其次,基于实际无线通信环境,在假设认知用户与基站间的报告信道也要受衰落和噪声的干扰而产生误码的条件下,研究了多认知用户之间的联合检测算法,以及它们在不同衰落信道中的检测性能。最后的仿真结果表明,联合频谱感知能有效提高认知网络在衰落环境下的频谱检测能力,在3种衰落环境中,Nakagami、瑞利和莱斯衰落对信号的影响依次从强到弱。并且在实际环境中,当误检概率减小到其下界时,联合感知的结果将失去可靠性。     

认知无线电中自适应分步合并协作频谱感知算法

在等增益合并协作频谱感知基础上,提出了一种新的频谱感知算法．根据认知用户接收信噪比的变化,通过自动调整参与协作频谱感知的认知用户数,以减少认知无线电网络中的数据开销．推导了瑞利衰落信道下采用此算法时,认知用户通过控制信道发送到中心控制器的平均数据量的计算公式．理论分析和仿真结果表明,和等增益合并协作频谱感知算法相比,在保证频谱检测性能的前提下,该算法减少了认知用户通过控制信道到中心控制器的平均数据开销．     

同时收发的认知干扰机频谱感知

为了增强复杂电磁环境中同时收发认知电子战干扰机的作战能力,基于一般能量检测算法,提出一种改进的认知干扰机频谱感知算法,推导出该算法对作战目标信号感知的虚警概率和检测概率的理论表达式.仿真结果表明:所提频谱感知算法能够有效地降低自干扰对同时收发认知干扰接收机性能的影响,提升认知干扰机对作战目标的电磁频谱感知能力.     

认知无线网络中收敛感知算法安全性检测

分布式认知无线网络中,攻击者通过篡改本地频谱感知数据发起频谱感知数据篡改攻击,影响网络中其他节点的数据更新,导致频谱决策的错误．针对分布式认知无线网络中的收敛感知算法进行安全性检测．仿真数据表明,如果网络中存在攻击者在数据收敛后期开始发起频谱感知数据篡改攻击,将会诱使收敛感知算法最终收敛于攻击者提供的感知数据,使局部网络中所有认知用户对频谱感知数据做出错误的判断．最后,针对认知无线网络中频谱感知的特点,考虑影响感知数据更新的因素,给出了分布式认知无线网络中频谱感知的安全补充建议．     

活跃度感知的社交车辆分簇算法

为了解决车联网(IoV)中因车辆高速移动和拓扑结构多变导致的车辆间数据传输链路不稳定甚至中断的问题,提出一种活跃度感知的社交车辆分簇算法. 在簇头(CH)筛选过程中,考虑由相对加速度、速度和相对距离构成的移动相似性分值以及由兴趣相似度定义的社交相似性分值,加权求和得到车辆相似性分值. 利用基数排序算法排序并筛选出分值最高者作为簇头候选者(CHc),保证集群的稳定性. 引入由车辆历史数据处理量和车辆请求资源次数构成的活跃度的概念,通过对其进行判断,从簇头候选者中筛选出真正有社交意愿和能力的簇头,提升簇内亲密度. 使用OMNet++平台进行仿真,结果表明,与传统算法相比,采用所提算法,能使得集群在保持稳定性的同时,亲密度有所提升.     

基于时域-空域联合的认知无线电频谱感知算法

为提高认知无线电系统中频谱感知的性能和检测概率,提出了一种时域-空域联合的频谱感知算法。该算法利用主用户信号时域与空域的特性,通过空域感知对主用户定位,利用主用户的定位信息时域感知选择认知用户进而提高检测概率。仿真结果表明,该算法的检测性能优于时域或空域感知。     

认知无线电网络频谱检测研究

为解决认知无线电中空闲频谱的识别问题,综述了近期世界范围内的频谱检测方法。分析了基于信道衰落、噪声特性等因素对频谱检测性能的影响,指出了物理层检测、MAC（Media Access Control）层自适应检测以及多用户合作检测的关键技术问题及其分析处理方法,并对检测性能进行了定性和定量的分析和探讨。     

认知无线电网络中基于检测概率的主用户定位算法

为了解决认知无线电网络中次用户对主用户进行定位的问题,提出了一种加权最小二乘的迭代定位算法。采用两状态马尔可夫模型作为主用户头像模型,能量检测作为次用户的感知模型。该算法可以在不干扰主用户正常工作的情况下,利用次用户之间的合作感知结果进行定位,并估计出主用户的三维地理位置位置信息。提出了一种可以降低定位算法复杂度的简化算法。通过对定位问题进行了理论分析,求出了均方误差的Cramer-Rao理论下界。仿真结果表明,算法的均方误差非常接近理论下界,能有效地估计主用户的三维位置信息,提高定位精度。     

基于小波去噪的协作空闲频谱检测性能

为解决低信噪比（SNR：Signal to Noise Ratio）时引起检测性能突变的问题,分析了能量检测在不同SNR下的检测效果,在进行频谱检测前先对信号进行去噪处理,以改善能量检测在低SNR下的检测性能。在此基础上,将改进的能量检测算法应用到协作空闲频谱检测中,保证各个CR（Cognitive Radio）节点检测性能有一定的可靠性,从而改善协作检测的检测效果。仿真结果表明,对经过小波信号处理后的各节点的检测结果进行融合协作,与以往的协作检测方案相比,ROC（Receive Operating Characteristic）曲线有了明显改善。     

低信噪比下基于双检测长度的频谱感知算法

针对现有认知网络中低信噪比条件下频谱感知性能差、速度慢的问题,提出了一种基于双检测长度的感知算法．该算法先进行一次短数据长度能量检测,当第1次判决主用户不存在时,再进行第2次长数据长度能量检测,并作出最终的感知判决．从理论上推导了平均样本数、检测性能、算法复杂度等重要性质．基于matlab的仿真结果验证了理论推导的正确性,表明所提算法在低信噪比条件下,在感知性能较传统能量检测算法有所提升的同时,具有更少的平均样本数和更低算法复杂度的特点,并有望应用于未来实际认知网络中．     

基于高阶累积量的短波信道频谱感知技术

针对短波通信中频谱资源紧缺,利用认知无线电技术和调制信号的高阶累积量特性,提出一种适合短波信道的高阶累积量频谱感知方法,对短波频段进行监测,以合理利用空闲频段,提高频谱利用率。数值分析与仿真结果表明,该算法能够有效地克服短波信道多径时延和多普勒扩展的影响,在低信噪比下达到较高的检测概率。     

Optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

In order to improve the throughput of cognitive radio(CR), optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing was investigated in a CR network that includes multiple users and one fusion center. The frame structure of cooperative spectrum sensing was divided into multiple transmission time slots and one sensing time slot consisting of local energy detection and cooperative overhead. An optimization problem was formulated to maximize the throughput of CR network, subject to the constraints of both false alarm probability and detection probability. A joint optimization algorithm of sensing time and number of users was proposed to solve this optimization problem with low time complexity. An allocation algorithm of cooperative users was proposed to preferentially allocate the users to the channels with high utilization probability. The simulation results show that the significant improvement on the throughput can be achieved through the proposed joint optimization and allocation algorithms.     

认知无线电网络中的最佳可信度频谱检测算法

由于认知无线电网络中的典型硬决策协作频谱检测在数据融合时未考虑各认知用户检测结果的差异性,不能很好地提高检测性能,因此,提出了一种基于检测可信度的协作频谱检测算法.首先,利用各认知用户的平均接收信噪比来获得它们的检测可信度;然后,综合各认知用户的检测结果以及检测可信度来判断授权用户是否使用频带,从而提高了检测性能.仿真结果表明,在低信噪比情况下,相比典型硬决策协作频谱检测,该算法具有较优的接收特性曲线,并在合理选取认知用户检测阈值的条件下,具有较低的检测错误概率.     

删余协作频谱感知性能分析及优化

提出了一种新的基于删余的协作频谱感知方法,通过减少实际发送的本地决策值数来节约控制信道带宽,降低检测性能对认知用户数的依赖; 分析了这种删余协作频谱感知在感知信道和报告信道均存在衰落下的性能,它可以有效解决报告信道衰落所带来的尾感知问题,降低了虚警率; 提出了进一步优化算法,算法在确保主用户受到足够保护的前提下,通过寻找最优的次用户数和相应的检测门限使次用户的接入机会最大化．仿真结果与理论分析相一致．     

基于RFID在车辆信息自动识别技术的研究与应用

随着道路上车辆的增多,车辆管理问题越来越复杂,套牌车、报废车辆的行驶等问题日益严重,人们正迫切寻求一种能高效解决这些问题的方法．为了能对车辆进行跟踪且有效的管理,本文提出了把射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）技术应用于车辆信息自动识别的一种新方式．将RFID技术应用于车辆信息自动识别技术中,可以解决传统车辆信息识别的不足,在满足了传统车辆识别功能的条件下,提高了车辆信息识别的准确性和高效性．