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%。     

认知无线电中基于多址接入信道的多用户联合频谱感知算法

针对多用户联合感知场景问题,考虑次用户至决策中心之间有损信道的情况,提出了基于多址接入信道（MAC）的联合频谱感知算法。在系统结构和数学建模基础上,分析了传统MAC算法渐近性、中断概率等性能。在次用户平均发射功率约束下,以最大化检测概率为目标,对基于MAC算法中的发射增益进行优化;并考虑了一定服务质量情况下最小化次用户数目的问题。仿真结果表明,MAC算法能够保证良好的检测性能,以决策中心错误概率为例,提出的优化算法取得了指数级的性能提升。     

认知无线电系统中部分用户合作频谱感知算法

合作频谱感知提高认知无线电系统频谱感知的可靠性.传统算法采用全部认知用户参与感知,如果系统中认知用户数量较多,将导致数据传输性能受影响.在此基础上提出一种采用部分用户合作频谱感知方法.它在系统认知用户数量一定,满足给定系统探测概率前提下,只需选用部分认知电台参与频谱感知,并使系统吞吐量最大.仿真证明在200个认知用户的系统中,如果选择50个用户参与频谱感知,其系统吞吐量可提高约12.5%.     

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。     

认知无线电频谱感知技术研究

随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源短缺的问题越来越严重,甚至可能成为未来制约无线通信技术发展的瓶颈。认知无线电技术通过对频谱资源的"二次利用",为缓解频谱资源紧缺开辟了一条新的路径。在认知无线电网络中,当认知用户感知到目标频段处于空闲状态时,可以接入该频段进行通信,一旦检测到主用户重新出现时,要及时做出避让,以免影响主用户的正常工作。由此可知,频谱感知技术是保证认知无线电技术得以实现的关键和前提。     

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.     

认知无线电网络中频谱感知安全的研究进展

频谱感知是认知无线电网络中的核心功能,它的引入可使次用户在不干扰主用户的前提下实现对授权频段的伺机接入,然而,同时也给网络带来了许多安全方面的新隐患.该文对频谱感知安全的最新研究进展进行了综述,针对物理层的伪装主用户攻击,分析了两种主流解决思路的可行性.针对链路层的篡改感知数据攻击,分别在信息融合式和分布式两种不同的感知场景下,归纳并比较了几种典型抗攻击策略的优劣.在此基础上,明确了下一步的主要研究方向.     

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。     

基于信任度函数的认知无线电频谱感知算法研究

认知无线电能有效地利用有限的频谱资源,实现灵活的资源配置和工作模式的调整。介绍了信任度函数,分析了具体的感知融合判决规则的特点,并结合无线通信的具体环境,提出了基于信任度函数的频谱感知算法。该算法是一种复杂度低并且可提高频谱感知性能的算法。仿真结果表明,基于信任度函数的频谱感知算法得到的结果更可靠、更精确。     

基于D-S理论的认知无线电频谱感知算法

针对目前的认知无线电频谱感知数据融合判决规则忽略了各感知节点所处环境差异这一问题,研究了一种基于信任度的多节点频谱感知算法,将D-S证据理论引入判决融合中,通过Matlab仿真验证了该算法的性能相比于原有的频谱感知数据融合算法有了很大的提高。     

基于分簇协作频谱感知的认知无线网能量效率研究

针对认知无线网能量消耗引起的能量效率较低问题,在研究认知无线网分簇协作频谱感知能量效率的基础上,提出了一种最优功率分配算法来最大化次用户系统的能量效率。通过建立基于次用户能量效率最大化传输优化模型,在考虑传输功率、感知时间以及干扰限制的情况下,利用拉格朗日函数及KKT条件,得到最优次用户发射功率分配算法,以达到系统能量效率最大化的目的,同时分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,本文所提算法能有效提高次用户系统的能量效率、减少系统开销。     

基于可信度的认知无线电频谱侦听算法

提出一种基于可信度的频谱空穴侦听算法,减少向公共接收机发送的侦听比特数。根据能量检测理论,若能量分布在“判决”区域,则感知用户将发送1 bit或2 bit的自适应量化值,以报告基于侦听可信度因子和似然判决的感知结果,否则感知用户不发送信息。性能分析与仿真结果表明,该算法在确保侦听性能损失较小的情况下,能降低用户的平均侦听比特数。     

基于能量检测算法的频谱感知方法分析

简要介绍了认知无线电通信系统中基于能量检测算法的频谱感知方法,分析了能量检测算法的原理和性能,研究了噪声的不确定性对检测性能的影响。仿真实验表明,能量检测法是一种有效的频谱感知方法。     

能量效率和碰撞概率联合优化的协作频谱感知算法

协作频谱感知能提高认知无线电网络的感知性能。随着认知网络频谱感知性能的提高,一方面感知网络将会消耗更多的能量;另一方面次用户拥有更多的机会接入授权频谱,次用户的吞吐量不断增加,同时在通信过程中主用户与次用户发生碰撞的概率也不断增大。本文提出了一种联合优化能量效率和碰撞概率的协作频谱感知算法,通过最优感知检测点判断节点所处信道状态,融合中心舍弃信道状态不好的节点使其不参与数据融合,既消除了信道状态不好的节点对全局判决的不良影响,又提高了能量利用率。仿真结果表明,该算法提高了网络的频谱检测性能,并延长了感知网络的生命周期。     

认知无线电协作频谱感知机制的优化

频谱感知的目标是在尽量避免对主用户造成干扰的条件下为感知用户提供尽可能多的频谱接入机会。由于单用户频谱检测算法的局限性,协作频谱感知被提了出来。在满足对主用户干扰限度的条件下,为了使单个授权信道的频谱感知效率达到最大,引入一种新的协作频谱感知机制,联合优化包括感知时间、传输时间、参与协作的感知用户数目在内的感知参数,并通过穷尽搜索算法得到最优解。在此基础上研究了多个授权信道情况下的频谱感知效率问题,提出了一种授权信道选择分配方案。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于能效的认知无线电频谱接入算法

认知无线电(CR)技术和能效(EE)通信设计这两种技术已经使得系统分别达到较高的频谱效率(SE)和能源利用效率(EE)。然而在认知无线电系统中,既要保持较高的频谱效率,又要使得能源利用效率相对较高的问题,始终少有研究。针对此问题,在正交频分复用(OFDM)认知无线电网络的基础上考虑平均能效和频谱效率折中的频谱接入方案,提出了一种低复杂度的次优启发式算法。仿真结果表明,所提算法相对于其他已有算法能够显著节约能量,并且在性能和复杂度方面具有较大优势。     

认知无线电系统协作频谱感知机制优化

为使干扰受限情况下的频谱感知效率达到最大,提出一种认知无线电系统协作频谱感知机制的优化方案。定义系统模型,运用协作频谱感知对系统目标进行联合优化,包括感知时间、传输时间、参与协作的感知用户数在内的感知参数优化。仿真结果证明,采用该优化方案,能在满足干扰受限的条件下最大化频谱感知效率。     

认知无线电网络中的一种新型协作频谱感知方法

提出一种能够应用于认知无线电网络中的新型协作频谱感知方法--双阚值能量检测,该方法同时利用了次要用户的接收信号能量和局部判决结果两种信息,由判决中心结合次要用户的局部判决结果和接收信号能量,做出最终判决从而确定主要用户存在与否.该方法在通信流量增加不多的情况下能够充分提升检测性能.仿真结果表明当接收信号能量落入延迟判决区间的概率较大时,该算法能够显著地改善认知无线电网络的协作频谱感知能力.