基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知算法

为解决在频谱异构场景下传统频谱感知算法较易产生大量的空间虚警的问题,本文提出了一种基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知算法.该算法利用次级用户的感知数据在时域和空域两方面的相关性来提高感知性能.经仿真验证可知,所提算法不仅可以有效解决传统频谱感知算法存在的空间虚警问题,而且具有较高的检测性能.     

基于自适应决策融合的合作频谱感知方法

频谱感知是认知无线电(CR)的关键技术之一。在该机制中,对主用户(PU)信号的可靠检测是实现CR的前提。提出一种基于自适应决策融合的合作频谱感知算法用于频谱感知,该算法通过估计PU的先验概率与各个CR用户(SU)的漏检及虚警概率,然后运用Chair-Varshney准则对局部判决进行决策融合以得到全局判决。仿真结果表明,采用该方案的全局虚警和漏检概率明显低于单个SU,可有效提高CR系统频谱感知的可靠性。     

模拟人群信任和决策机制的协作频谱感知方法

通过模拟人群内部的信任和决策机制,针对多用户的频谱协作感知一致性问题,提出了一种分布式算法。该算法首先通过网络的历次协作过程预测出各感知用户的动态可信值,据此产生用户的相对可信值,并结合决策机制使得用户之间进行数据交互,随着数据的可信、迭代交互,所有用户状态将趋于一致,最后通过判定算法得出最终结果。算法充分考虑了实际环境中各用户频带感知能力的不平衡性,而且各次级用户只需要进行少量局部数据交换即可实现协作感知,与传统的OR-rule、1-out-of-N rule以及普通迭代法有较大区别。对3种数据篡改攻击进行了分析,并在预测算法的基础上提出了相应的安全策略。理论分析与仿真结果表明,新算法在准确性和安全性上均优于传统合作频谱感知算法,能显著提高频谱感知准确率,同时兼具较强的防攻击能力。     

基于 Markov 模型的分布式队列稳定频谱接入算法

针对认知无线电系统中次级用户队列稳定性问题,通过建立发送状态马尔科夫(Markov)模型,提出了一种基于CSMA的自适应分布式频谱接入算法。次级用户根据感知结果自适应地调整退避时长参数,使稳态服务速率逐渐趋近到达速率,最终达到队列稳定。此外,还在满足对主用户碰撞限制的条件下,推导了次级用户的吞吐量上界,并证明当次级用户的数据到达速率小于此上界时,能够通过所提算法保证队列稳定。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于线性加权的频谱感知算法研究综述

频谱感知技术通过认知用户对周围频谱资源的检测发现频谱空洞,从而可以动态地接入该频段,提高了频谱资源的利用率。多节点合作频谱感知可以解决单节点检测时可能发生漏检的缺点,因此合作频谱感知技术得到了快速的发展。研究了合作频谱感知技术中的加权算法,对每个用户分配不同的权值,然后对线性加权算法做了仿真,并通过对算法的改进,得到最终的检测结果。     

基于QoS的认知无线网络低复杂度宽带频谱接入算法

为解决认知无线网络中宽带频谱感知模式的计算量大和感知时间延长等问题,提出了一种基于QoS的认知无线网络低复杂度宽带频谱感知算法。在宽带频谱感知的基础上,设定最优感知信道顺序,同时为了保证次用户之间的同步性,该算法设定次用户不能在检测某一条子信道的同时,在另外的子信道传输数据。信道若是没有被选择进行感知,则其需要等到别的信道感知完之后,再进行数据传输。在该信道选择标准下,并不是所有的信道都被选择感知,故系统总的计算量能得到有效的减小。经过仿真实验分析对比表明,该算法可以有效地平衡次用户系统吞吐量最大化和主用户系统的干扰之间的矛盾。     

基于寡头定价的动态频谱接入控制

为了解决频谱接入中主用户和次级用户交互信息过程复杂的问题,提出了一种基于寡头定价的动态频谱接入控制算法。该算法利用博弈论建立寡头定价模型,通过控制次级用户的频谱接入过程以实现系统收益的最大化,算法只需一次用户信息交互,且无需建立公共控制信道,网络拓扑结构简单。通过比较帕累托最优与全局最优的关系,实验计算与性能分析证明了该算法的有效性。     

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.     

认知引擎中决策方法的研究

认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术通过智能的频谱管理来解决频谱资源"短缺"问题,它能够感知到授权用户的空闲频谱,并有效地加以利用,从而减少与授权用户的冲突。现有无线电参数调整策略无法根据环境变化和用户需求进行智能调整,认知引擎中的决策方法能够解决该问题。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和二进制粒子群算法是实现认知引擎决策的典型算法,在对2种算法进行了介绍之后,仿真比较了2种算法在性能方面的差异。     

频谱异构认知无线电中基于吞吐量降的空时频谱机会感知

在认知无线电(CR)中,频谱感知是实现动态频谱接入的关键技术之一。为适当保护主用户并最大化次级用户的性能,目前大部分相关工作均是用虚报概率和漏检概率作为感知度量来确定最佳感知参数的。但这种度量是用主次用户的碰撞概率来衡量次级用户对主用户的影响的,没有考虑干扰强度的影响,仅适合同构频谱环境;在不同位置次级用户有不同接入机会的异构频谱环境中,并不能最大化频谱利用率。为此,该文首先定义了吞吐量降,并提出在异构频谱环境下采用吞吐量降作为一种新的感知度量。吞吐量降是指由于次级用户占用授权频谱而导致主用户吞吐量下降的百分比。在衡量次级用户对主用户的影响时,它综合了主次用户的碰撞概率和干扰强度两个因素;其次,研究了以吞吐量降为约束的次级用户吞吐量优化问题。最后,数值仿真证实了该方案比目前几种传统方案的频谱利用率显著提高。     

Dynamic control approaches of spectrum sensing in multi-band cognitive radio networks

In this paper,the dynamic control approaches for spectrum sensing are proposed,based on the theory that prediction is synonymous with data compression in computational learning. Firstly,a spectrum sensing sequence prediction scheme is proposed to reduce the spectrum sensing time and improve the throughput of secondary users. We use Ziv-Lempel data compression algorithm to design the prediction scheme,where spectrum band usage history is utilized. In addition,an iterative algorithm to find out the optimal number of spectrum bands allowed to sense is proposed,with the aim of maximizing the expected net reward of each secondary user in each time slot. Finally,extensive simulation results are shown to demonstrate the effectiveness of the proposed dynamic control approaches of spectrum sensing.     

一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法

为了同时对多个异构信道进行有效地合作频谱感知,并克服现有方法中只考虑检测准确性而忽略感知开销和系统效益,忽略不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异以及参与合作感知的认知用户较多等问题,提出了一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法。根据对感知开销和传输收益的定义,充分考虑不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异,利用贪婪算法在多个认知用户和多个异构信道间最优地进行感知任务分配,使总系统效益最大。仿真结果表明,所提方法与基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法、改进的基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法和随机的合作频谱感知方法相比,能够获得较高的总系统效益,且所需的参加合作感知的认知用户数较少。     

认知无线电中基于感知门限的频谱预测研究

频谱感知为未获得频谱授权的次用户提供频谱空穴,并监测主用户以防止对其造成干扰。然而频谱感知会带来时间和能量消耗,采用准确、主动的频谱预测技术可以改善频谱感知过程。文中通过研究感知门限对平均感知时间和频谱利用率的影响,提出了基于感知门限的频谱预测-感知机制,并利用频谱预测结果按照空闲概率从大到小的顺序进行感知。仿真结果表明,文中所提出的机制能够减少感知时间并提高频谱利用率。     

利用分组过滤加强SSDF攻击防御的方案设计

在协作频谱感知网络中,设备故障、信道阴影衰落和噪声等会导致频谱感知器(如手机、平板等)发送的信息不可靠,而恶意用户在协作频谱感知网络中,也会发送错误的感知信息以混淆视听,干扰诚实用户的判决结果。不可靠消息在邻居用户间的传递必将导致感知结果产生偏差和错误,大大降低了协作频谱感知的效率。为解决上述问题,本文将置信传播算法和信誉模型相结合,提出一种基于次用户分组的频谱感知数据伪造(SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification)攻击防御方案。该方案分两个阶段对不可靠信息进行过滤:首先,在频谱感知阶段,通过置信传播算法对次用户进行分组,过滤掉因设备故障等因素产生的不可靠用户,剩余用户则视为正常工作用户进行数据融合。然后,在数据融合阶段,根据以信誉值作为权重因子的置信传播算法来计算最终的判决值。本文所提方案分别在感知阶段和融合阶段采取了防御措施,可有效地过滤网络中的不可靠信息,减小恶劣的频谱环境对次用户感知结果的影响。仿真结果表明,本文所提方案迭代次数少、收敛快,有效地减弱了SSDF攻击带来的损害,提高了感知结果的准确性、增强了认知无线网络的安全性。      

基于最小生成树的分簇协作频谱感知改进算法

为减少分簇过程中的时延,基于最小生成树的单向比较优势提出簇首快速推举方法,并提出改进的分簇协作频谱感知算法,分析了算法的时间复杂度。算法首先基于最小划分对所有次用户节点进行分簇,簇内节点根据设置的评价条件进行性能比较,推举簇首。由簇首进行本地簇内频谱检测,并上传检测结果,最后融合中心在簇首间实现协作的频谱检测。在瑞利信道条件下,仿真显示在大信噪比时,融合中心应用AND规则,系统具有较小的虚警率,所提算法检测性能优;小信噪比时,应用OR规则能扩展系统的有效检测区间,所提算法在满足系统要求的前提下检测性能较差,但簇内信道效率提高了n-1倍。     

基于D-S证据理论的加权协作频谱检测算法

提出了一种基于D-S证据理论的加权协作频谱检测算法（DS-WCSS）。该算法使用能量检测进行本地检测,利用2种假设检验条件下检验统计量的方差和均值来评估各认知用户可信度的差异性,进而给出各认知用户可信度的权重,最后使用D-S证据理论进行数据融合和判决。仿真结果表明,与基于D-S证据理论和传统硬判决的协作频谱检测算法相比,DS-WCSS可以有效地提高检测性能。     

Scheme of Cooperative Spectrum Sensing Based on Adaptive Decision Fusion Algorithm

Spectrum sensing is one of the core technologies for cognitive radios(CR),where reliable detection of the signals of primary users(PUs) is precondition for implementing the CR systems.A cooperative spectrum sensing scheme based on an adaptive decision fusion algorithm for spectrum sensing in CR is proposed in this paper.This scheme can estimate the PU prior probability and the miss detection and false alarm probabilities of various secondary users(SU),and make the local decision with the Chair-Varshney rule so that the decisions fusion can be done for the global decision.Simulation results show that the false alarm and miss detection probabilities resulted from the proposed algorithm are significantly lower than those of the single SU,and the performance of the scheme outperforms that of the cooperative detection by using the conventional decision fusion algorithms.     

认知无线电网络中基于跨层设计的能效优化算法

为提高认知无线电网络中次用户节点的能量有效性,该文基于连续时间马尔科夫理论对次用户的频谱感知和接入过程进行联合建模,对影响次用户传输能效的主要因素进行了分析,提出了一种基于跨层设计的能量有效优化算法。该算法可有效减小主用户非时隙返回信道对次用户能量有效性的影响,并通过联合优化感知时间和接入概率,使次用户在感知性能和传输能效间实现了有效折衷。仿真结果表明,本文算法相对于仅考虑频谱感知或接入策略的单层优化算法,可使次用户的能量有效性得到较大提高。      

Joint cooperative spectrum sensing and channel selection optimization for satellite communication systems based on cognitive radio

Cognitive radio has attracted considerable attention because of its ability to make full use of the available spectrum resources for wireless terrestrial communication networks. In addition, the satellite communication scenario, which requires a transparent air interface to integrated/hybrid Satellite–Terrestrial communication systems and provides a supplement for other multimedia services, will cause frequency scarcity. Satellite communication systems based on cognitive radio are available under scenarios that involve transmission with changing communications. In this paper, a cooperative spectrum‐sensing algorithm based on a time or bandwidth‐based cooperative spectrum‐sensing model of an integrated/hybrid cooperative satellite communication system is proposed. Moreover, the concept of weighted cooperative spectrum sensing is introduced. Compared with the traditional single‐user spectrum‐sensing algorithm, the cooperative spectrum sensing is able to cope with the interference to the primary user caused by a secondary user better. In addition, multiple earth stations that use some part of the bandwidth cooperatively to perform spectrum sensing throughout the whole frame can detect the presence of primary user in time. The satellite component combines the sensing results from earth stations to reach a final decision, and the optimal combination weights to maximize the detection probability of the secondary user are obtained. Numerical results that demonstrate the performance of the proposed algorithm are presented. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Collaborative spectrum sensing in the presence of secondary user interferences for lognormal shadowing

The performance of collaborative spectrum sensing is examined for lognormal shadowing channels when secondary user interferences (SUIs) occur. Both soft decision rule and hard decision rule are considered. Computer simulation shows that the SUIs can be ignored in some cases, depending on the signal‐to‐noise ratio (SNR), the signal‐to‐interference ratio, the number of secondary users, the sample correlation, and the decision rule. Thus, by choosing appropriate system parameters, one may conduct collaborative spectrum sensing at the same time as secondary data transmission to save overheads. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.