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频谱感知的第一步就是采集无线信号进行分析,越来越高的采样率成为宽带频谱感知研究中的难点。实际通信中主用户占用频谱具有稀疏特性,符合压缩感知理论的前提条件。因此,本文利用分布式压缩感知实现宽带频谱感知,提出基于差分信号分布式压缩感知(DS_DCS)的加权宽带频谱感知算法。该算法针对宽带频谱采样率高的问题,利用压缩感知技术降低采样率,同时引入差分处理方法降低计算复杂度;又针对单点检测带来的深衰落、隐节点以及抗噪声能力差等问题,采用分布式感知系统进行多节点协同检测并利用信噪比的估计对信号进行加权处理。仿真证明,该算法能有效降低各节点采样率,大幅提高系统检测概率,显著改善系统对噪声的鲁棒性。 相似文献
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ad hoc认知网络(CRAHNs)比起传统ad hoc网络有很多优势,如分布式多跳结构及动态变化的网络拓扑等。频谱感知是认知无线电技术的基础,采用压缩感知方法以低于奈奎斯特采样率的速率来获得较好的重构信号,同时可减轻数字处理设备的压力。本文使用多跳模型,每个认知用户感知的频谱不仅包括主用户的主频谱,也包括认知用户自身收到其他认知用户干扰的更新频谱。由于具有动态特性的ad hoc网络缺少融合中心,所以本文中提出一种基于梯度的分布式协作感知算法。该算法基于能量检测,具有可靠的感知性能和较少的能量消耗,并能快速收敛。仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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针对认知无线电网络共享频谱资源的特征,本文提出一种基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知方法。该算法包含两个工作阶段。在第一个阶段,每个认知用户对观测信号进行压缩感知和独立重构,产生本地频谱估计;在第二阶段,各个认知用户根据扩散机制协作更新频谱估计信息,实现最优估计。仿真结果表明,该算法与一致性分布式压缩频谱感知方法相比,可以快速增强认知无线电网络频谱感知能力,可应用于动态拓扑结构的认知无线电网络。 相似文献
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无线网络中存在信噪比较高的恶意认知用户的情况,为了有效利用可靠的认知无线电(CR)技术用户的本地感知结果,提出了一种基于信任度的信噪比比较协同频谱感知算法,可有效剔除认知网络中存在的信噪比较高的恶意认知用户。仿真实验表明,在存在恶意认知用户的认知无线电网络中,该算法检测性能优于传统的或准则(OR)数据融合的协同频谱感知算法以及基于信噪比比较协同频谱感知算法。 相似文献
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电磁频谱是一种重要的自然资源,准确感知是有效利用的前提,针对电磁频谱感知的需要,在分析传统电磁频谱感知体制的基础上,对基于网络化特性的电磁频谱感知技术体制进行了论述,并对涉及的主要关键技术提出了初步解决思路。 相似文献
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随着移动设备的增多,认知无线电技术诞生,而频谱感知是认知无线电技术中的重要一环。本文将群智感知和频谱感知结合,提出了一种基于Stackelberg博弈的多任务协作频谱感知算法。该算法将融合中心(平台)与次用户分别建模为Stackelberg博弈领导者和从属者。在领导者博弈中,平台给次用户发布最优的报酬值以获得最佳的效用;在从属者博弈中,本文着重考虑了剩余能量对次用户的影响,次用户在平台给的报酬下改变感知时间以获得最优的效用。仿真结果表明,该算法可以提高融合中心对频谱的检测概率。 相似文献