基于能量检测的认知无线电频谱感知技术分析

介绍认知无线电的基本知识,较详细论述其中的频谱感知技术,分析了用于发射端检测的能量检测法的基本原理和方法,完成高斯白噪声信道条件下能量检测法的性能参数计算仿真,给出了相应结论。     

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。     

协作频谱感知安全问题研究

针对认知无线电网络中协作频谱感知中安全问题,分析了模拟"主用户"PUE和篡改感知数据SSDF两种攻击方式,重点研究了SSDF攻击下的协作频谱感知安全方案。在比较现有抗SSDF攻击方案协作感知性能的基础上,提出了基于四门限决策的改进型WSPRT。结果表明,改进型WSPRT方案相比于传统方案,具有更好的协作感知性能。     

基于认知用户移动性的协作频谱感知研究

协作频谱感知能在一定程度上消除多径和阴影的影响,然而现有协作频谱感知方案均假设各认知用户处于静止状态,未考虑认知用户在协作感知期间的移动对检测性能的影响。针对上述问题,在集中式频谱检测方法的基础上,提出一种认知用户移动状态下的协作检测模型,使主用户处于静止状态,认知用户以一定速度作匀速直线运动。仿真及分析结果表明,随着移动认知用户速度的增大,运用线性融合规则的移动认知用户与静止认知用户协作检测性能均逐渐降低,因此需选择移动速度较小的认知用户作为协作对象以提高频谱感知的整体检测性能。     

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。     

基于概率向量和机器学习的协作频谱感知

针对在认知无线电网络(Cognitive Radio Network, CRN)中进行协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing, CSS)时,随着次级用户(Secondary User, SU)数量N增加导致能量向量维度随之提高造成的数据处理时间增加,设计开发了使用恒定二维向量的机器学习算法.首先在由 N个SU组成的CRN中进行频谱感知,获取每个SU感知得到的能量数值并组成N维能量向量,然后对N维能量向量进行数据处理,将其变换为恒定的二维特征向量———概率向量,并利用 K Mediods和模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine, FSVM)算法对此向量进行训练和分类,针对2个SU 和16个SU建立仿真场景,分别基于N维能量向量与概率向量进行研究,仿真结果表明,在SU数量增加的场景下,使用概率向量的训练时间降低了至少31%,分类延迟略有减少。     

WRAN中的协作频谱感知参数优化

在WRAN中, 考虑实际授权信道的使用状况, 并且权衡信道利用效率和系统资源利用效率, 设计一种认知无线电协作频谱感知机制. 在不同使用特征的授权信道中, 该机制都可以求解出最优感知参数组合, 使感知效率最大. 分析了信道利用效率和系统资源利用效率的选择性加权对感知效率的影响. 当系统的抗干扰门限足够大时, 可以明显提高用于传输数据的时间.     

基于OFDM的双门限协作频谱感知仿真

针对频谱感知中单门限能量检测的不足,研究了双门限能量检测,结合OFDM频谱利用率较高的特点,提出了将双门限能量检测与OFDM系统相结合的方法.以OFDM系统为基础,将系统中的子信道作为待感知用户,根据可用子载波数量确定实际感知用户,在子信道中进行双门限能量检测,数据融合中心采用“or”准则进行判决.仿真结果表明,该方法能够较好地识别出主用户,从而控制OFDM系统的数据传输,随着可用子载波个数的增加,可以得到更好的识别性能.     

基于分布式估计扩散机制的协作频谱感知方法

研究网络通信频谱优化问题,在分布式网络中,多节点联合估计未知参数.为了满足实时性要求,提出了一种扩散机制的协作频谱感知算法.算法采用扩散矩阵作为加权因子协作更新目标状态估计值,且以较小的均方误差快速实现对信号能量的最优估计.传统的协作感知方法快速性差.提出的算法不需要融合中心,能很好适应拓扑结构动态变化的随机网络.仿真结果表明,改进算法与分布式平均一致性估计算法相比,能够提高实时性并显著改善认知无线电网络的频谱感知性能.     

基于协作频谱感知的智能电网通信网性能研究

将认知无线电频谱感知技术应用于智能电网的通信网中,可以有效提高频谱资源的利用率。现有研究仅考虑单用户单供电商,但是对需求响应管理性能与感知能耗权衡问题却没有给出理想的解决方案。建立基于多节点协作频谱感知的多用户单供电商智能电网通信网模型。在此基础上,为求解该模型需求响应管理和能耗感知性能权衡问题,提出基于多目标粒子群(MOPSO)的求解方法。仿真结果表明,所提协作频谱感知模型可以显著提高系统需求响应管理性能;MOPSO算法可实现系统需求响应管理性能和感知能耗的最佳权衡,有利于决策者根据实际要求灵活选择最优方案。     

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。     

一种基于流水线架构的协作式频谱感知方法

协作式频谱感知在提高认知无线电网络频谱感知性能的同时,也带来额外的通信开销.针对此问题,提出了一种基于流水线架构的协作式频谱感知方法,并给出了与之相配合的快速数据融合算法.该方法采用流水线架构来调度各参与感知节点的频谱测量操作和结果回传操作,使得用于感知结果回传的时间开销也可用于频谱测量,从而拓宽了频谱测量的时间窗口.快速数据融合算法通过多线程序贯似然比检测技术消除了在检测过程中由于频谱状态变化而产生的不良影响,进一步提高了协作感知效率.     

基于深度强化学习的认知无线电协作频谱感知

为了解决频谱资源利用率低的问题,引入了认知无线网络的概念.在认知无线网络中,次要用户可以在不影响主要用户正常工作的前提下机会性地接入授权频段,故精确地感知频谱的状态并快速准确地接入授权频段就显得尤为重要.由于网络中存在干扰和阴影衰落等因素,传统的频谱感知效果不理想.本文引入了协作频谱感知技术,通过强化学习算法选择参与协...     

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BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知的准确率,并抵抗可能存在的SSDF攻击,提出一种基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知方法。首先,引入检测因子来描述节点的感知能力,采用基于公平性的分簇方法将SU分为不同的簇;然后,对簇内SU设定初始信誉值,并根据感知结果对信誉值进行更新;最后,采用检测因子判决机制对感知数据进行融合,并计算得出漏检概率与虚警概率上界。仿真结果表明,所提方法能有效识别恶意次用户和抵御频谱感知数据伪造攻击,同时具有较小的虚警概率、漏检概率和较好的容错能力。