认知无线电的合作频谱检测分析

认知用户需要持续快速地检测主用户的出现,对基于认知无线电的合作频谱检测机制进行了分析。在理想的两用户网络中,认知用户采用合作机制可以提高系统的平均侦测时间。在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,单个认知用户对主用户的侦测概率越高。对于多用户网络,还考虑了整体的实现。     

认知无线电网络的一种协作频谱感知方案

认知无线电技术能够让非授权用户利用已经分配给授权用户的频段.为了不对首要用户的工作造成干扰,认知用户需要对频谱进行不间断的监测来判断首要用户是否存在.因此,频谱的感知是认知无线电技术的关键.协作频谱感知能够充分的利用网络资源,提高网络中的认知用户的检测概率.文中笔者简单地介绍了一种协作频谱感知的方案.仿真结果表明,通过该方法能够提高网络中认知用户的检测概率,提高网络的检测灵敏度.     

认知无线电频谱合作检测技术

认知无线电通过灵活地感知环境的变化,探测暂时未被使用的频谱孔,为未授权用户提供接入机会,大大地提高了频谱利用率,被认为是当前解决频带使用拥挤的最佳方案。频谱检测是认知无线电中极其重要的环节,目前频谱检测技术的研究主要包括两方面：非合作检测和合作检测。本文重点介绍认知无线电频谱检测的合作检测方式、系统模型、监测协议、检测机理及常用的检测算法等,并总结了目前频谱检测技术中有待解决的一些关键问题和技术。     

一种基于中继的认知无线电网络合作频谱感知方法

文章提出一种新的合作感知方法,实现网络中一个认知用户与多个中继用户的合作。认知用户通过能量检测选择中继用户,根据可信度对中继用户进行筛选,采用＂大多数＂准则对感知结果进行融合。仿真结果表明,与独立检测和传统的合作检测相比较,该方法具有更高的检测性能与频谱利用率。     

认知无线电合作频谱感知算法研究

频谱感知是实现认知无线电功能的前提条件,也是认知无线电领域的一个研究热点。近年来人们提出了很多频谱感知的方法,尤其是合作频谱感知算法日益受到人们的关注。综述了合作频谱感知技术的最新研究进展,从简单的线性信息融合算法到复杂的非线性感知算法,以及多天线合作感知等算法,通过仿真比较各种方法的检测性能,并展望未来频谱感知所面临的挑战和发展趋势。     

认知无线电网络中合作频谱感知机制的优化

为了提高检测效率和频谱利用率,该文对认知无线电中合作频谱感知的感知机制进行了优化。针对信道监测和信道搜索两个不同的感知场景,分别给出了检测周期、检测时间和搜索时间的选取和优化方法,并提出了新的信道搜索方式。研究分析和仿真结果可以看出,合作频谱感知和主动感知方式的引入可以提高检测性能和传输速率,对感知机制和策略的选取和优化有效地提高系统吞吐量,降低感知时延和开销,这样可以提高认知无线电网络的性能和灵敏性,在保证授权用户不被干扰的同时最大化空闲频谱的接入机会。     

基于认知无线电的频谱检测技术研究

信息时代无线通信飞速发展,许多需要较宽频谱和较高下载速率的业务,如多媒体通信业务,已经成为无线服务的重点对象。认知无线电是一种智能的无线通信技术,可以通过感知周围环境来自动调整其发射机参数,其核心思想是利用已分配但未获得充分利用的频谱,从而提高频谱利用率避免对主用户造成干扰是认知无线电最需要解决的问题,频谱感知则是实现这一目标的前提。     

基于机器学习的认知无线电网络协作频谱检测

为提高认知无线电频谱感知能力,解决频谱感知节点对频谱占用的错误分类,提出了一种基于机器学习的认知无线电网络协作频谱感知方法。首先,构建了一个认知无线电网络模型,并运用Kullback-Leibler散度,推导出了单个感知节点频谱感知覆盖的解析式。其次,分析了无线传感器网络的频谱感知范围和性能,提出了一种能够覆盖整个主要用户区域的多感知节点布置策略。最后,通过对比实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方案通过多部署一个感知节点SN3能够有效缓解频谱错误分类问题,对于50mW和100mW的主要用户功率电平,其真阳率分别可达99.80%与97.5%,可有效提升频谱感知的精确度。     

认知无线电中基于感知信息量化的合作频谱感知

针对认知无线电频谱感知性能的提高与传输开销的矛盾,本文提出了一种基于感知信息量化的合作频谱感知方案。该方法对各认知用户的本地检测结果采用3个判决门限进行2比特位的量化,在融合中心处对量化信息加权处理后,得到最终主用户是否存在的判决。本文详细研究了采用该方案的检测概率,虚警概率和吞吐量,理论分析和仿真结果表明,该方法在每个认知用户只增加1bit传输开销的前提下能够极大的改善检测性能,实现了检测性能与传输开销的较好权衡。     

基于认知无线电的合作频谱感知算法研究

在认知无线电网络中,认知无线电用户需要准确、实时地检测到授权用户的存在以及闲置的频带。认知无线电中的合作频谱感知类比于无线传感网络中的分布式决策,即每一个传感器做出本地判决并将这些判决结果汇报给融合中心,再根据某种融合准则做出最终的判决。融合准则主要分为OR规则和AND规则。传统合作频谱感知是指所有的认知用户都参与合作。文中通过分析传统合作频谱检测的不足之处,提出只选择具有较高信噪比的认知用户参与合作。从仿真结果看出,此方法的检测性能较之传统的合作检测算法有了很大的提高。     

认知无线电中的协作频谱检测技术

频谱检测技术是认知无线电中极其重要的环节,而协作式的频谱检测由于其良好的检测性能日益受到人们的关注。基于能量检测,协作频谱检测的算法主要有：与（AND）算法、或（OR）算法、计数算法、分区算法、似然比算法、线性加权算法和分布式无线通信系统（DWCS）算法。分析表明,这些协作检测算法能够改善系统的检测性能、减低干扰冲突、提高频谱利用率。     

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。     

Energy Efficiency in Cognitive Radio Network Using Cooperative Spectrum Sensing

Wireless Personal Communications - In this paper, we consider an optimization of number of secondary users (SUs) in a cooperative spectrum sensing by maximizing the energy efficiency of the...     

一种认知无线网络中的协作感知优化方法

认知无线电技术能够显著提高频谱资源的利用率,因此越来越受到学术界的关注。频谱感知是认知无线电的基础,一方面它要求能够快速找到可用频谱,另一方面当授权用户返回时又要求能够快速释放信道避免干扰。提出了一种认知无线网络中多用户协作感知分级方法,并通过数学推导给出最优的分级策略。仿真结果表明,采用所提出的协作频谱感知方法,能够提高认知无线网络的吞吐量。     

Optimal Energy Harvesting-based Weighed Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Network

In cognitive radio (CR) network, to improve spectrum sensing performance to primary user (PU) and decrease energy wastage of secondary user (SU) in cooperative spectrum sensing, an energy harvesting-based weighed cooperative spectrum sensing is proposed in this paper. The SU harvests the radio frequency (RF) energy of the PU signal and then converts the RF energy into the electric energy to supply the power used for energy detection and cooperation. The time switching model and power splitting model are developed to realize the notion. In the time switching model, the SU performs either spectrum sensing or energy harvesting at any time, while in the power splitting model, the received PU signal is split into two signal streams, one for spectrum sensing and the other one for energy harvesting. A joint optimization problem is formulated to maximize the spectrum access probability of the SU by jointly optimizing sensing time, number of cooperative SUs and splitting factor. The simulation results have shown that compared to the traditional cooperative spectrum sensing, the proposed energy harvesting-based weighed cooperative spectrum sensing can decrease the energy wastage obviously while guaranteeing the maximum spectrum access probability.     

Cooperative Spectrum Sensing Techniques in Cognitive Radio

Cognitive radio has become an effective theory to solve the inefficiency of the spectrum usage. One of the main requirements of cognitive radio systems is the ability to reliably detect the spectrum hole. Previous works on the problem of detection for cognitive radio have suggested the necessity of user cooperation to enable the detection at the low signal-to-noise ratios experienced in practical situations. This paper introduces energy sensing and the cooperative sensing techniques: AND model, OR model, counting model, double threshold model, likelihood ratio model, linear cooperation model and DWCS model. It is proved that significant cooperative gain can be achieved by the proposed models in reducing interference and improving spectrum usage.     

认知系统中多天线协作频谱感知方案

针对认知无线电的核心问题——频谱感知,采用性能好的协作频谱感知,这里研究了认知无线电系统中一种多天线协作频谱感知方案,此方案中的噪声信号和主用户的信号均认为是独立复高斯随机信号。同时,次用户将检测到的信号通过波束成形后传向融合中心,而优化函数为发射功率受限的条件下,最大化全局的检测概率。理论推导和方针结果表明,所提出的方案有效地提高了检查概率,充分发挥了空间分集和多用户分集的优势,普遍提高了系统的感知概率。     

多天线感知无线电中的协作频谱感知算法

不同于以往单天线感知用户的频谱感知研究,该文提出多天线情形下基于最优功率分配和协作分集的频谱感知算法。根据信道条件利用奇异值分解(SVD)在每根天线上进行功率注水,并考虑多天线情况下两用户网络协作频谱感知授权用户的判决检测过程,利用基于指数衰减的路径损耗模型,分析多天线感知网络的各态历经容量和检测授权用户的概率及时间。理论分析及仿真结果表明,多天线感知用户通过最优功率分配和协作频谱感知不仅使感知网络具有最大的各态历经容量,同时改善系统的检测性能。