瑞利信道中双门限检测算法性能仿真及研究

研究无线网络通信,提高信道性能,改进检测方法,感知频谱环境是认知无线电的首要任务,如何在衰落信道中提高频谱的检测性能对现有认知无线电技术提出挑战.采用瑞利信道为典型信道,针对不同的协作感知方法展开研究,确定将一种双门限感知法植入瑞利信道,克服了唯一门限较难确定及系统开销大的问题.通过仿真,结果表明,双门限法与传统检测方法相比,不仅提高了检测概率,且减小了不必要的系统开销.     

资源受限的认知无线电系统优化合作频谱感知算法

认知无线电的首要任务就是动态地感知频谱,合作频谱感知提高了频谱感知的可靠性.目前大多数频谱感知算法采用全部认知无线电台参与感知,并且假设每个认知无线电台的信噪比的测量值为一常数.然而,由于无线信道的特性和环境差异,每个认知无线电台的信噪比是有差异的,同时系统资源也是有限的.基于此,在采用能量检测硬判决的合作频谱感知算法基础上,提出一种优化的频谱感知算法.它在满足给定系统探测概率及虚警概率前提下,采用部分性能较好的认知无线电台参与频谱感知,并使系统感知开销最小.理论和仿真证明了其合理及有效性.     

认知无线网络中多信道频谱感知周期优化算法

为了使认知无线电次用户发现并使用更多的空闲频谱资源,提出了一种多信道频谱感知周期优化算法。针对实际网络中各授权信道使用规律的不同,本文基于交替更新理论建立了多信道状态转移模型,将各信道感知周期的选取建模为一个带约束条件的多目标优化问题,并采用遗传算法对其求解,获得了相对较优的多信道感知周期向量。仿真结果表明,本文提出的目标函数能够有效衡量多信道空闲频谱资源检测率。当目标网络中包含8个授权信道时,所提算法可发现的空闲频谱资源占实际空闲频谱资源的68.23%,相对于以相同周期对各信道进行频谱感知的OFDM机制提高17.68%。     

Rayleigh信道下双门限协作频谱感知研究

频谱感知是认知无线电系统有效通信的前提,其感知速度和准确性是衡量频谱感知性能的重要指标.现有算法仅考虑理想AWGN信道下双门限协作频谱感知,应用中衰落信道下的频谱感知作深入研究,具有实际意义.为了提高频谱感知在实际应用中的可靠性,将双门限多节点协作方法用于Rayleigh衰落信道仿真检测.仿真实验表明,Rayleigh衰落信道下双门限多节点协作检测方法的可靠性优于高单门限协作检测方法,其检测结果对Rayleigh信道环境下频谱感知系统的设计具有重要参考价值.     

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.     

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。     

非理想报告信道下协作频谱感知研究及性能分析

分析了理想报告信道下协作频谱感知性能,提出了基于改进的能量检测的协作频谱感知方案。改进的能量检测器通过对接收信号样本取任意正数p次方的和作为检测统计量,每一个认知用户将本地检测结果发送到数据融合中心,数据融合中心采用OR准则最终判断授权用户信号是否出现。针对非理想报告信道情况,推导了误检概率最小下参与协作的认知用户个数,并数值仿真得到了误检概率最小下的p值。数值仿真结果也表明协作频谱检测概率在低信噪比情况下随着p值的增大而提高。     

认知无线网络多用户协同频谱感知协作机制研究

认知无线电技术被公认是下一代无线网络的核心架构之一,频谱感知是认知无线电实现的核心手段。通过分析现有的协同频谱感知模型,证明了在多用户进行协同频谱感知的情况下,所有用户进行协同频谱感知所得到总体信道利用率是最高的;进而设计策略促使所有的非授权用户积极进行协同频谱感知,并对所设计的策略进行仿真验证。仿真结果表明,所设计的策略可以有效地促进非授权用户进行协同频谱感知,从而提高频谱资源的整体利用率。     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,提出了利用前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法;首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响;仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用3种不同的检测方法评估了文章的算法;结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,该算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序.     

认知无线传感网中一种高能效的频谱感知周期优化算法

为了提高认知无线传感网中节点的频谱感知能效,提出了一种高效的频谱感知周期优化算法。该方法通过引入贪婪因子来减少节点感知信道的次数,进而达到降低感知能耗的目的。在碰撞概率和等待时延的约束下,节点在与信道的交互过程中实现对感知周期的动态修正,达到了对信道状态的自适应高效感知。仿真结果表明,在不同的信道占用状态条件下,该算法相比固定感知周期的方法,有效地提高了感知能效,适于在认知无线传感网中实施。     

A weighted cooperative spectrum sensing framework for infrastructure-based cognitive radio networks

Spectrum sensing plays a critical role in cognitive radio networks. A good sensing scheme can reduce the false alarm probability and the miss detection probability, and thus improves spectrum utilization. This paper presents a weighted cooperative spectrum sensing framework for infrastructure-based cognitive radio networks, to increase the spectrum sensing accuracy. The framework contains two modules. In the first module, each cognitive radio performs local spectrum sensing and computes the total error probability, which combines the false alarm probability and the miss detection probability. The total error probability and the energy signal from the primary user are then sent to the base station. In the second module, the base station makes a final decision after combining the weighted energy signals from all cognitive radios. The final decision is then broadcasted back to all cognitive radios. To reduce the computation complexity and communication overhead, the base station also instructs the cognitive radios that have large total error probabilities not to report their local sensing results. We have developed a theoretical model for the proposed framework, and derived the optimal detection threshold, as well as the minimum number of cognitive radios required to participate in cooperative sensing, subject to a given total error probability. Numerical results verify that the proposed weighted cooperative spectrum sensing framework significantly improves the sensing accuracy.     

混合模式下认知无线电网络的能效优化算法

认知无线电网络中,协作频谱感知利用多个节点同时感知可提高频谱感知检测性能。然而随着感知的次用户(SU)个数增加,导致能耗增高、能效(EE)降低。为解决这一问题,本文结合机会频谱接入和衬垫式频谱共享2种共享模式,构造基于混合频谱共享模式的能效模型,同时考虑3种不同的融合规则、主用户(PU)的再占据概率和报告信道误差,以最大化SU系统的EE为目标,使用拉格朗日乘子法与次梯度下降算法对感知时间、参与感知个数、次用户发射功率进行迭代优化求解。仿真结果表明,在最低服务质量要求(QoS)和发射功率的约束下,该能效优化算法能够实现更高的吞吐量和更高的能量效率。     

基于混沌和声搜索的最优线性协作频谱感知算法

为了进一步提高认知无线电频谱感知的准确性和可靠性,提出一种基于混沌和声搜索(CHS)的最优线性协作频谱感知算法。该算法基于能量检测的线性加权协作频谱感知模型,利用和声搜索(HS)算法本身的优化能力和混沌映射的遍历性、随机性等特点,通过求解最优权值的方法,提高频谱感知的性能。仿真实验结果表明,CHS算法的优化性能和收敛速度均优于传统的HS算法,基于CHS的最优线性协作频谱感知算法能够找到最优的权值,从而提高了复杂通信环境下的检测概率;并且在相同的虚警概率下,所提算法性能优于基于修正偏差因子的协作频谱感知算法。     

双门限三级联合频谱感知算法——基于能量检测和高阶循环谱检测

认知无线电中,快速有效的频谱感知是一项关键技术。传统的能量检测算法不能抵抗低信噪比的影响,高阶循环谱检测又有着较高的算法复杂度。将二者进行结合,提出一种双门限三级联合频谱感知算法,有效提高了系统的检测性能并降低了算法复杂度。对传统的能量检测算法进行了仿真,并对检测概率的影响因素进行了分析和仿真;对高阶循环谱检测算法进行了理论分析,并对三级联合感知算法的性能进行了详细分析。最终得出结论,三级联合感知算法不但大大提高了认知用户的检测性能,而且并没有增加过多的运算量,因此是一种高效、快速的频谱感知算法。     

单天线认知无线电中的协作频谱感知和无线能量传输

在单天线认知无线电中,可以通过天线协作频谱检测来提高检测衰落信道中主用户(Primary User,PU)存在的传感性能。然而,由于协作频谱检测,认知无线电(Cognitive Radio,CR)可能消耗更多的存储能量,从而降低其传输性能。为了保证其传输性能,提出了一种同步协作频谱检测和无线功率传输的方案,该方案可以收集PU信号的射频(Radio Frequency,RF)能量,以提供频谱检测消耗的能量。提出了时间分流模型、实现了协作频谱检测,能量收集和数据传输的同步。制定了适用于该方案的优化问题,以最大化同步协作频谱检测和无线功率传输模型中认知无线电的频谱效率,分别受限于检测的概率和收集的能量。最后通过计算得到的最佳分配因子,以实现了频谱效率的最大值,并通过仿真得出了结论。     

基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法

本文针对低信噪比情况下认知用户的频谱感知需求,提出了一种基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法。协作认知用户对接收到的信号序列进行分段处理,统计各自段内采样点能量值大于预设门限值的个数并将其作为本地检测统计量上传至融合中心,有效的减少了控制信道的开销。棣莫弗—拉普拉斯定理和中心极限定理的引入,又使得段内检测统计量近似为高斯分布,从而大大简化了后续似然比函数的理论推导和计算过程。性能分析及仿真结果表明,在目标检测性能相同的条件下,相比现有的能量检测算法,所提算法大大降低了所需的频谱感知时间。     

信息论准则的频谱感知技术

频谱感知是认知无线电通信的前提,针对传统单天线能量检测算法易受噪声不确定性影响的问题,结合MIMO的空间处理能力,提出一种基于信息论准则的频谱感知算法。首先通过实时侦听信道,获得观测信号的相关矩阵;然后利用AIC准则检测周围环境中是否有主用户存在。该算法无需预先得知噪声的功率信息、无需设置判决门限。仿真结果表明,相比于能量检测算法,该算法有效提高了系统的检测概率,对噪声不确定性具有鲁棒性。     

认知无线电网络中的分布式协作感知算法*

针对认知无线电中频谱感知的问题,讨论了分布式协作感知场景下最优的感知算法。介绍了经典的基于放大前传（AF）、解码前传（DF）和选择中继（SR）的分布式协作方案,包括模型、检测概率和虚警概率。提出了一种新的分布式协作感知算法,该算法将原始统计量和信噪比发送给协作用户,减少信道噪声对最后决策结果的影响。运用似然比准则推导出了最优的加权系数,以及决策函数。对几种协作方案的中断概率进行理论推导,并用数值仿真的方法验证了算法在中断概率上的性能。仿真结果表明,提出的方法在检测概率和中断概率上远优于其他分布式协作方案,但该方法需要协作用户间无损耗的传输,这也给实际的应用提出了很大的挑战。