认知无线电频谱检测机制研究

为了提高认知用户检测效率、改善认知用户检测性能以及提高频谱资源利用率,从检测模式、检测周期、检测时长和检测信道等多个角度,对认知无线电频谱检测机制中检测参数和检测策略的选取及优化方法进行了理论推导和定量分析。研究结果表明,通过对检测机制中参数和策略的优化,可解决认知无线电中仅凭借单纯物理层检测算法在检测效率和检测性能方面的局限性,在保护授权用户免受干扰的同时增加了认知用户的频谱接入机会。在此基础上进一步提出了认知无线电频谱检测机制中几个下一步研究方向及其难点问题和相关的解决方案。     

基于循环平稳的多天线感知无线电频谱检测

为了利用多天线的空间分集提高感知无线电频谱检测的性能,提出了基于循环平稳特性的多天线合并频谱检测方法。该方法从各天线接收信号的谱相关函数中提取信道频域响应的信息,在频域合并各天线的接收信号,然后对合并信号进行频谱检测。理论分析和仿真结果表明,该方法能充分利用多天线系统的空间分集提高频谱检测的性能。     

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。     

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.     

基于频域相位差信息的多天线频谱检测方法研究

目前多天线频谱检测主要通过对信号能量、循环平稳性等信息进行统计判决实现。针对这一问题,考虑多天线的接收环境,提出一种利用接收信号间频域相位差信息进行频谱检测的算法,并将最小二乘估计应用到实际的频谱检测过程。理论分析与仿真结果表明,在接收环境较差时,本算法依然可以保持较好的频谱检测性能。     

最小信道检测开销的协作频谱感知算法

在资源受限的无线电认知网络中,协作频谱感知技术的应用提升了系统性能,却同时增加了信道检测开销.选择合适的系统参数可以有效地降低信道检测开销.采用能量检测方法,分别对单用户和多用户频谱感知系统模型进行了分析,提出信道检测开销优化算法并推导出数学表达式,理论上证明了检测开销必然存在一个最小值,同时给出了算法思路和实现步骤.仿真结果也验证了系统参数优化的有效性和最小信道检测开销算法的合理性.     

认知无线电中时频分离的联合频谱检测方法

认知无线电是解决频谱由于利用率不高而导致资源紧张的问题。文章以现有的能量检测方法和循环平稳检测方法为基础,提出了一种以频谱集合为基础的新型联合检测方法。该方法首先对能量检测进行了噪声修正,其次对频谱以所处时间和判决结果进行分级处理,对不同集合中的频谱资源依据其环境和上一时间段的判决结果采用不同的判决方法进行判决。文章给出了联合检测的方法模型,并与能量检测和循环平稳检测在检测正确率和运算时间上进行了比较,给出了比较函数。通过仿真验证了理论结果,表明联合检测能有效提高认知用户在频谱检测的正确概率并减少运算时间,在频谱数量较多和检测时间较长时,效果更加显著。     

基于DWPT的可变分辨率频谱感知方法研究

频谱感知是认知无线电实现的前提.为实现高效多分辨率频谱感知,快速找到可用的频谱空洞,提出了一种基于离散小波包变换(DWPT)的可变分辨率自适应频谱能量检测法.该法利用小波包变换的分层分解和阈值去噪特性,解决了小波包分解过程中的子带排序混乱问题,有效消除了噪声不确定性对检测性能的影响,并可根据需求选择需要的分辨率和频带进行感知,降低了运算复杂度.仿真结果及其分析表明,所提出的方法具有检测精度高、算法简单、灵活性强等优点,适合用来对认知无线电频谱环境进行快速感知.     

压缩传感非稀疏宽带频谱导频检测方法

为了突破频谱稀疏性对压缩传感技术的限制,提出了一种基于压缩传感的频谱检测方法,在保证对主用户的干扰不超过指定门限的前提下,通过对目标频段的主用户信号和导频信号在频域进行线性运算,保留频谱空洞处的导频分量,把对非稀疏的主用户信号的恢复转化为对稀疏导频信号的恢复.该方法解决了认知无线电宽带频谱检测中,压缩传感技术在主用户信号非稀疏时的失效问题.仿真结果表明,导频检测方法可以对非稀疏频谱的频谱空洞位置进行准确检测.     

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．     

认知无线电衰落信道的两步协作频谱感知方案

针对单天线单用户频谱感知性能严重恶化的问题.为了进一步提高频谱检测性能,减小感知数据传输开销,提出了两步协作频谱感知方案.仿真结果表明,提出的基于平方率合并的软合并两步协作频谱感知方案,克服了多径衰落、阴影衰落和接收机不稳定的问题,大大提高了频谱检测可靠性,具有软合并协作和硬合并协作的优点,减小了网络负载,同时提高了检测性能.     

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.     

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。     

认知无线电网络中合作频谱感知参数优化

为提高频谱感知的效率,提出了一种在资源受限的认知无线电网络中合作频谱感知参数优化算法,在保证对授权用户的干扰不超过指定门限时,对信道利用效率与系统资源利用效率进行选择性加权,使认知无线电网络的感知效率最大化. 针对不同使用特征的授权信道,该算法均可求解出相应的最优感知参数组合. 仿真结果表明,在避免干扰授权用户的前提下,最优感知参数组合系统能最大化感知效率.     

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．     

一种基于Goertzel算法的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的首要任务,传统的扫描式宽带频谱感知方法效率不高,因为对于具有高占用率的频率信道不需要经常感知。文章提出一种基于Goertzel算法的频谱感知方法,适于针对宽带频谱内具有高可用性的频率信道进行监控和检测。介绍了该方法的工作原理和实现结构。通过仿真实验可看出,该方法可以有效实现对频带内某些指定频率进行感知。     

面向车辆高速移动的频谱感知算法研究

为了解决多普勒效应对于车联网中频谱检测速度与精度的影响,研究了在车辆高速移动情况下的频谱感知算法。首先通过引入认知无线电技术以及车联网技术,构建认知车联网网络,针对频谱利用率低下的问题提出一种频谱感知算法。实验结果表明,该算法可以很好的消除多普勒频移效应,提高了频谱检测的性能,解决了车辆在高速移动状态下信号失真等问题。     

中继式协作频谱感知仿真平台设计

为了在认知用户与数据融合中心之间的单跳直接式通信受阻时,通过邻居节点提供的中继辅助进行多跳通信,以完成数据融合中的感知结果报告,基于分层分簇的协作网络建模思想,提出一种多跳中继式协作模型,并在此基础上,使用Matlab GUI中的GUIDE工具,设计出一种用于中继式协作频谱感知环境的仿真平台。系统性能测试表明,所设计的仿真平台可对常见协作频谱感知算法,在多跳中继式模式下进行有效地仿真和性能分析。     

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．