基于循环谱的中继合作频谱检测方法

结合循环谱检测和中继合作检测,提出一种衰落信道频谱检测方法。利用不同信道的信道增益和认知用户间的相关性,构建两用户合作信道模型,给出检测统计量的表达式。在此基础上,分析多用户网络的中继合作并进行检测性能仿真,结果表明,当虚警概率较小时,该方法能提高检测概率和检测灵敏度,且灵敏度的增益随认知用户间距离的增大而减小。     

衰落环境中认知无线电分布式合作频谱检测

为了有效提高认知无线电中频谱检测性能是认知无线电技术的关键一步,构建了认知网络中主用户和一组次用户之间的频谱检测模型,提出了OR/AND两种检测融合准则,并对两种检测融合准则下的检测概率进行了比较。基于准则,进一步具体研究了Rayleigh衰落环境中,针对信噪比(SNR)变化,分布式合作节点数量变化等不同系统参数对提高频谱检测性能的影响。给出了Rayleigh衰落环境下,各参数影响接收机工作特征(ROC)和整体检测性能的仿真分析。结果表明:一定数量的节点可有效抵消衰落对ROC性能造成的影响,使其在低SNR条件下仍获得较高的检测概率。     

认知无线电中基于差分能量的联合检测

在认知无线电系统中,认知用户需要实时准确地判断频谱的使用情况。但当认知用户处在严重的衰落和较强的外界干扰时,实时准确感知频谱的难度很大,联合检测是有效解决这一问题的方法之一。利用噪声不确定性的最大波动范围和主用户出现时的快速变化所产生的统计差值,对能量检测的判决结果进行修正,并利用循环平稳检测高准确度特点对否决区域进行二次判决,将两次判决的结果融合得到最终的判决结果。仿真结果表明,该检测方法的性能与循环平稳检测方法的相当,优于能量协作检测,并且所需计算量远远低于循环平稳检测,在噪声最大波动范围很大时,该方法能有效地提高认知用户对频谱实时准确的检测性能。     

衰落信道下提高协作频谱感知能力的方法

由于协作频谱感知能够更准确地确定主用户的存在与否,因此,它被认为是认知无线电技术中的一个重要研究分支.在协作频谱感知中,各认知用户需要通过报告信道发送其本地判决结果(0或1)到融合中心(FC).然而,在实际中,报告信道通常受衰落的影响,这将降低频谱感知的检测性能.针对这个问题,首先,文中提出一种基于认知用户选择的协作频谱感知算法.该算法通过减小由衰落信道引入的误码概率来提高协作频谱感知的检测性能.其基本思想为:只有具有较好瞬时信道增益报告信道的认知用户才将其本地二进制判决结果发送到FC,否则,该认知用户不发送其本地检测结果到FC.其次,提出一种基于空时编码的协作频谱感知方法.通过在CR网络中,利用空间分集增益来降低由衰落型报告信道引入的误码概率,从而提高检测性能.最后,对提出的这两种协作频谱感知方法的检测性能进行理论分析研究,并对其进行数值仿真.仿真结果表明:相比于传统的协作频谱感知,本文提出的这两种协作频谱感知算法都能提高对主用户的检测性能.     

基于频谱感知的认知Ad hoc网络分簇算法

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知效率,解决认知Ad hoc网络分簇问题,本文提出一种基于频谱感知的认知Ad hoc网络分簇算法。通过引入检测因子,综合考虑多个主用户信号交叠与阴影衰落的情况,将认知Ad hoc网络中的次用户节点与需要检测的主用户信道建模为二部图模型,使得分簇问题简化为最大权边二部图（Constraint maximum-weight edge biclique, C-MWEB）分解问题,并设计一种贪婪算法对其求解。仿真结果表明,在多个主用户信号交叠与阴影衰落并存的情况下,相较于传统算法,本文算法分簇更为合理,具有更好的有效性与可靠性。     

认知无线电网络中频谱感知性能分析

分析了认知无线电网络中使用能量检测器进行频谱检测的性能。仿真结果表明,衰落会使认知无线电用户检测性能下降,采用硬合并协作方案的合作频谱检测可以提高认知无线电系统的检测概率,但认知无线电系统的虚警概率也会随着参与协作的用户数的增多而上升,特别是控制信道不理想时,协作检测会导致虚警概率下限的出现,造成频谱利用率达不到预期的目标。     

基于循环谱的多循环频率加权合作频谱检测

在接入主用户授权频段之前,认知用户需要检测该频段是否处于空闲状态,以免干扰主用户通信.利用主用户信号和噪声的不同谱相关特性,研究了基于循环谱的频谱检测方法.将主用户非零循环频率上的接收信号循环谱幅度作为检测统计量,给出了判决准则和检测方法.利用主用户信号在不同循环频率下不同程度的循环平稳特征,多个循环频率之间通过加权迭代合作来提高检测结果的可信度;并通过蒙特卡罗仿真方法验证该方法的可行性.仿真结果表明:加权迭代合作可有效实现频谱检测,且检测性能优于等权合作检测;通过合理选择信号采样点数、循环频率个数、迭代次数进行合作检测既可有效提高检测概率,又能保证检测灵敏度.     

基于动态阈值的可信度加权协作频谱感知

为了提升受阴影衰落等因素影响下的协作频谱感知性能, 采取了一种改进的基于动态阈值和可信度相结合的协作频谱感知方法。该方法利用各认知用户的检测信噪比对检测可信度较低的认知用户进行过滤, 各认知用户根据检测信噪比设定一个适合自身的动态阈值进行能量感知, 融合中心结合各单节点感知结果和分配的传输可信度作出最终判决。仿真结果表明, 在检测信道和传输信道均受到阴影衰落等因素严重影响下, 与单纯的动态阈值协作感知和传统的可信任度协作感知方法相比, 该方法能获得较高的检测概率。     

基于噪声估计的加权协同频谱感知技术

频谱感知是认知无线电研究的关键技术之一,能量检测法是典型的频谱感知方法。针对传统的能量检测法和协同频谱感知存在的局限性,提出一种基于估计噪声的加权协同频谱感知方法,不同认知用户分别通过估计被测频段相邻保护（过渡）频带的噪声特性,近似作为授权用户频带内的噪声特性,以此估计噪声作为信任度进行加权协同数据融合。仿真结果表明,该方法能有效提高频谱检测性能。     

认知无线电中差值能量检测

在认知无线电系统中,认知用户需要实时准确地判断频谱的使用情况。研究了能量检测算法的检测性能,发现当噪声波动性较大时,能量检测性能会大幅下降,在低信噪比时尤为明显。因此提出利用噪声不确定性的最大波动范围修正能量检测,并在此基础上提出了一种差值联合能量检测,即通过每次能量检测的差值变化大小校正判决结果,得到最终的融合判决结果。仿真表明,这种改进的能量检测方法的性能在保证传统能量检测优点的情况下有效地提高了认知用户对频谱实时准确的检测性能。     

基于信誉度的合作式频谱感知

认知无线电网络中存在阴影和多径衰落效应等问题,从而导致单认知用户感知结果不准确。为此,提出一种基于二重双向信誉度的合作频谱感知算法。每个次用户有自己的自私信誉度,用于判定次用户是否为恶意用户。不同地区的次用户又有不同的位置信誉度,可反映出该地域是否受阴影和多径衰落的影响。基于用户之间的互动反馈,实时更新2种信誉度,并根据不同的信誉度给出不同的权重以用于合作式频谱感知。仿真结果表明,该算法在恶意用户存在的情况下仍能取得较高检测率。     

Robust cooperative spectrum sensing schemes for fading channels in cognitive radio networks

In cognitive radio systems, cooperative spectrum sensing can detect the presence of the primary user accurately. In practice, however, since the sensing observations are forwarded to a data collector through fading channels, the sensing performance is severely degraded. To deal with this problem, in this paper, we first propose a secondary user selection based cooperative spectrum sensing method to improve sensing performance by decreasing the reporting errors introduced by the fading channels. Mo...     

Soft decision cooperative spectrum sensing with noise uncertainty reduction

Cognitive radio (CR) is a potential strategy for opportunistic access of idle resources to solve the conflicts between spectrum scarcity and underutilization. Spectrum sensing (SS) constitutes the most critical part in CR systems since the CR needs to detect the presence of primary signals reliably and quickly. Energy detection (ED) based SS is considered as the most preferable SS technique due to its simplicity and applicability. However, it is influenced by the effect of noise uncertainty which highly degrades its sensing performance. Cooperative spectrum sensing (CSS) is also introduced to mitigate some sensing problems such as multipath fading, shadowing, and hidden node problems. In this paper, we propose an enhanced fusion center (FC) rule for soft decision CSS using ED, which highly alleviates the noise uncertainty effect and enhances the sensing performance of cognitive radio networks (CRNs). In the proposed fusion rule, to increase the probability of detection and decrease the probability of false alarm, two dynamic thresholds are utilized by the FC. These thresholds are toggled based on predicting the current activity of the primary user (PU), and their values are dynamically changed based on estimating the noise uncertainty factor of the collected energy measurements from the CRs. To effectively predict (estimate) the current PU activity (the noise uncertainty factor), simple successive averaging processes over the collected energy measurements (the estimated noise variances) are performed by the FC, respectively. Theoretical analysis is performed on the proposed fusion rule for soft decision CSS to evaluate its enhanced false alarm and detection probabilities using different data combining schemes. Performance evaluations are also investigated to confirm the theoretical claims and to prove the effectiveness of the proposed scheme over the conventional ED based soft decision CSS.