基于D-S理论的认知无线电频谱感知算法

针对目前的认知无线电频谱感知数据融合判决规则忽略了各感知节点所处环境差异这一问题,研究了一种基于信任度的多节点频谱感知算法,将D-S证据理论引入判决融合中,通过Matlab仿真验证了该算法的性能相比于原有的频谱感知数据融合算法有了很大的提高。     

基于证据可信度的D-S理论协作频谱感知方法

D-S证据理论频谱感知算法中,针对当协作用户数增加时所引起的报告数据量迅速增大、带宽开销增加问题,将本地测量统计量中不确定度分配到确定信息中,减少了向融合中心发送的数据量,有效降低了带宽开销。其次,针对高冲突数据对D-S证据理论融合结果影响大的问题,通过评估每个证据的可信度,将可信度作为权重来计算加权平均证据,降低了高冲突证据对融合结果的影响。仿真结果表明,所提方法在有效降低了报告带宽开销的同时,能够减少高冲突证据对融合结果的影响。     

基于证据理论的特征值之比协作频谱感知算法

针对单节点频谱感知容易受到多径效应、隐蔽终端、路径损耗等因素影响,提出了一种基于证据理论的特征值之比协作频谱感知算法.该算法以特征值之比检测法作为本地感知结果,通过基础概率分配(BPA)函数计算出可信度发送给融合中心,融合中心根据D-S证据理论融合规则进行数据融合与判决.仿真结果表明,该算法对比于相关算法,在一定程度上...     

认知无线电频谱感知技术研究

随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源短缺的问题越来越严重,甚至可能成为未来制约无线通信技术发展的瓶颈。认知无线电技术通过对频谱资源的"二次利用",为缓解频谱资源紧缺开辟了一条新的路径。在认知无线电网络中,当认知用户感知到目标频段处于空闲状态时,可以接入该频段进行通信,一旦检测到主用户重新出现时,要及时做出避让,以免影响主用户的正常工作。由此可知,频谱感知技术是保证认知无线电技术得以实现的关键和前提。     

改进的证据理论在合作频谱感知中的应用

为了能够在认知无线电网络中有效、准确地检测出授权用户,提出了基于改进的证据理论的合作频谱感知方案设计方法.根据各个次用户对授权用户进行多次本地检测得出的时域DS融合结果,设计并改进融合顺序和融合结构,将多个时域DS融合结果送到融合中心进行空域DS融合,得到最终判决.在此基础上,给出了融合顺序、融合结构的改变对算法性能的...     

基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法

从提高合作频谱感知结果的可靠性以及减小网络开销和融合中心计算负担的角度出发,提出了一种新的基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法。该算法在进行本地感知的时候,认知用户通过双门限能量检测直接得到本地判决结果,将认知用户感知到的能量值在两个门限之间的未能进行本地判决的结果的信任度函数发送给融合中心,这样大大减少了融合中心利用证据理论进行软融合的计算量以及传输感知结果带来的网络开销。理论分析和仿真表明,提出算法的检测概率比其他检测算法的检测概率性能提升30%,其接收机操作性能曲线（ROC）性能比性能较好的D-S证据理论提升3%。     

认知无线电系统中部分用户合作频谱感知算法

合作频谱感知提高认知无线电系统频谱感知的可靠性.传统算法采用全部认知用户参与感知,如果系统中认知用户数量较多,将导致数据传输性能受影响.在此基础上提出一种采用部分用户合作频谱感知方法.它在系统认知用户数量一定,满足给定系统探测概率前提下,只需选用部分认知电台参与频谱感知,并使系统吞吐量最大.仿真证明在200个认知用户的系统中,如果选择50个用户参与频谱感知,其系统吞吐量可提高约12.5%.     

基于D—S理论的双门限频谱感知算法研究

针对传统双门限频谱感知算法不能充分利用2个门限之间感知用户信息的问题,提出了一种基于D-S理论的双门限频谱感知算法。当感知用户接收到的信号能量介于2个门限之间时,该算法不直接给出判决结果,而是进行本地判决,即采用D-S理论进行数据融合。仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,基于D-S理论的双门限频谱感知算法的检测概率较高,提高了整体的频谱感知性能。     

网络安全态势感知中D-S证据理论冲突证据的修正研究

D-S证据理论是不确定推理的一种重要方法,在许多方面都得到了广泛的应用。针对D-S证据理论在网络安全态势感知的数据融合过程中的应用,就多源数据的证据组合结果与直觉相悖的问题进行深入研究,提出了一种新的解决方案。该方案通过支持度的思想对冲突证据源进行修正以达到解决证据冲突的目的。最后,以网络安全态势感知环境为背景进行数值算例,证明了所提方法的可行性。     

一种时域—码域联合的认知无线电频谱感知算法

为了提高认知无线电系统中频谱感知的性能,对多维联合的频谱感知进行了研究,提出一种时域—码域联合的频谱感知算法。该算法主要利用了直接序列扩频主用户信号频谱空间中时域与码域的特性,分别从时域与码域的角度对信道的状态进行检测,其中时域采用能量感知,码域分析扩频主用户信号的二次功率谱,最终共同确认信道状态。仿真结果表明,联合感知算法对应的检测性能优于单纯时域或码域感知,能够直接应用于直接序列扩频主用户的频谱感知。     

遗传算法在认知无线电频谱感知中的应用

针对基于OFDM系统的多带联合检测方法中门限向量选取问题,在一定的主用户干扰限制下,充分考虑各子信道特征,建立了门限向量优化模型。将遗传算法应用其中求解最优门限向量,使认知系统吞吐量得到了优化。仿真结果表明,这种方法比传统未使用优化而取一致门限的频谱感知方法对吞吐量的提高更有效。     

基于可信度的认知无线电协同频谱检测

认知无线电中随着参与协同检测的认知用户数目的增大,频谱检测性能逐渐增强。但是过多的认知用户参与协同检测,会使整个认知无线电网络的灵敏度降低,同时也会造成巨大的系统开销。针对上述问题,提出了一种新的基于可信度的协同频谱检测方法。在满足目标错误概率的条件下,该算法只选择可信度较高的一些认知用户参与协同频谱检测。仿真结果表明当认知用户中存在恶意节点或者故障节点时,该算法同传统算法相比较,频谱检测性能更好,具有更强的健壮性。     

认知无线电网络中基于需求的频谱资源分配算法研究

认知无线电网络中,已有的分配算法未考虑用户的需求,这样会导致需求小的用户分配到更多的资源。为解决上述问题,提出基于需求以及联合比例公平两种频谱分配算法,这两种算法均将用户需求作为频谱分配时需要考虑的因素。仿真结果表明,基于需求以及联合比例公平算法比原算法更能满足各用户的需求。     

基于高效协作感知算法的认知无线电研究*

针对协作频谱感知中感知开销过高问题,提出了一种联合考虑选择最佳的感知节点数以及感知的信道数来降低协作感知开销的方法。该算法分析了协作感知算法中感知节点数、感知的授权信道数与协作感知精度以及感知开销之间的关系。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能够有效地降低感知开销并提高系统的感知性能,验证了该算法的有效性。     

Cooperative spectrum sensing based on stochastic resonance in cognitive radio networks

A new censoring cooperative spectrum sensing scheme based on stochastic resonance(SR)technique in cognitive radio(CR)network is proposed in this paper.The observations of the cooperative secondary users(SUs)whose statistics fall into the censoring interval are processed by SR system in the proposed scheme.The hard fusion and the soft fusion for the censoring cooperative spectrum sensing scheme are analyzed respectively.Theoretical analyses and simulation results show that the proposed censoring cooperative spectrum sensing scheme has the same detection performance as and lower computational complexity than the method that each cooperative SU performs spectrum sensing using SR-based energy detection,and its detection performance is superior to that of the conventional method that all the cooperative SUs perform spectrum sensing using energy detection in hard fusion.In soft fusion,the proposed censoring cooperative spectrum sensing based on equal gain combination can achieve the optimal sensing performance approximately.