基于GBIC准则的认知无线电宽带频谱感知

提出了基于广义贝叶斯信息准则(GBIC)的认知无线电宽带频谱感知算法. 该方案主要是利用GBIC准则估算出宽带授权频带中被主用户占用子带的个数,并确定其在宽带频段上的相应位置,从而完成宽带感知频段上的空闲频段定位以便于次级用户动态接入. 理论分析和仿真结果表明,所提出的GBIC准则宽带频谱感知方案对先验信息的依赖程度低,可以有效地提高频谱感知性能,其性能十分接近传统的能量感知方案.     

认知无线电最优用户选择协作频谱感知

提出了基于最优用户选择的协作频谱感知方案,通过引入Gerschgorin圆盘理论建立用户选择机制,筛选出信道条件最优的若干个认知用户,由其对应的感知数据空间生成全局判决统计量以实现最优协作感知,并在此基础上提出迭代门限算法,进一步优化感知性能.理论分析和仿真结果表明,该方案无需知晓授权用户信号、信道、噪声功率等先验信息,对噪声功率不确定性具有较强的鲁棒性,且当接收机采样次数和参与协作的用户数都受限时,感知性能仍然很稳定,可作为协作频谱感知的现实可实现方案.     

基于OFDM的认知无线电系统中功率分配算法

针对基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,子载波功率分配的最优化算法中出现的迭代运算繁琐、不易实现的问题,提出一种基于幂函数分布的次优化功率分配算法.该算法采用线性约束的凸优化数值运算方法,对认知用户频带内子载波的功率按照幂函数的数值特性依次分配,该算法具有运算速度快、易于实现的特点,并且有效地解决了授权用户受到认知用户频带内子载波带外泄漏功率的干扰问题.通过使用MATLAB建模仿真,结果表明,提出的算法方案在满足授权用户干扰门限的条件下,使得认知用户频带内信道容量能够达到最大化,并且在同样条件下提高了现有功率分配方案的最大传输速率.     

基于张量域降噪的宽带DOA估计

针对低信噪比条件下远场宽带信号波达方向(DOA)估计精度低的问题,提出了一种基于张量域降噪的宽带DOA估计算法。首先,联合各子频带数据构造张量信号;然后进行高阶奇异值分解,并利用最小描述长度准则分离信号与噪声;其次,改进协方差矩阵拟合算法,利用L1范数对信号功率进行约束,获得L1约束问题模型并求解;最后,对所有窄带估计结果进行融合得到宽带信号DOA。仿真结果表明,该算法可有效地降噪,同时较求根多重信号分类算法和旋转不变子空间参数估计算法,该算法对DOA估计无需预知信源数目,且在低信噪比条件下具有较小的均方根误差。     

分布式宽带合作频谱感知算法

针对传统宽带合作频谱感知中集中式频谱重构带来的网络通信负担重、重构复杂度高的缺点,提出了一种基于分布式子空间估计的非重构宽带合作频谱感知算法.该算法直接从欠采样数据中估计信号子空间,利用子空间的正交性实现频谱感知.为了获得空间分集增益,采用基于扩散自适应的分布式估计算法求解全局信号子空间.理论分析与仿真结果表明,该算法无需重构原始信号的频谱,运算复杂度低,全分布式的多用户合作提高了频谱感知性能,且具有更少的节点通信量.     

基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中频谱感知所需采样率过高以及频谱感知性能容易受到模仿主用户攻击威胁的问题,提出了基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法。认知无线电用户利用压缩感知理论降低信号的采样率,并将感知结果报告给融合中心。融合中心利用来自各认知无线电用户的感知报告估计主用户发射信号功率和路径损失参数,根据估计误差得到测量剩余值。在迭代攻击检测中,通过比较测量剩余值发现和去除受到模仿主用户攻击影响的异常感知报告,合并剩余报告得到可靠的联合频谱感知结果。仿真表明,该算法能够有效抵抗模仿主用户攻击,并且能够以低于奈奎斯特准则的采样率实现准确可靠的频谱感知。     

一种基于符号秩检验的协作盲频谱感知算法

针对认知无线电频谱感知中能量检测算法和特征值类算法的设计局限性,提出了一种基于Wilcoxon符号秩检验的协作多节点频谱感知算法。利用主用户不存在时各次用户之间的相关系数的分布函数偶对称特性,将频谱感知问题转化为一种非参数分布检验问题,使用Wilcoxon符号秩对次用户信号的统计协方差矩阵上三角元素计算检验统计量来实现频谱感知。利用仿真方法,对多单个主用户、4个次用户进行了实验,结果表明,该算法的检测概率优于能量算法及特征值类算法,且不需要授权用户信号以及噪声的先验信息。     

一种基于压缩采样的多用户联合宽带频谱感知方法

在理想的认知无线电系统中,认知用户能够同时感知很宽的频带,而受限于前端器件的物理性能,实时全频带检测很难实现.针对这一问题,文章提出一种基于压缩采样的宽带频谱感知方法.首先设计了一种集中式多认知用户分组并行压缩采样架构,使每个认知用户只需要一个低速率AD转换器即可实现宽带频谱感知中的模拟信号高速采样.另外,根据压缩采样理论,该方法充分利用了主用户信号在频域上的稀疏性,基站只需要远少于奈奎斯特采样点数的观测值即可对主用户信号的频域信息进行恢复,并通过恢复出的信息对频谱占用状态进行判定.仿真结果表明,该压缩检测算法相比于传统能量检测具有较高的系统检测概率和较短的检测时间,且只需要10%的存储单元.     

判决相关条件下联合频谱检测的性能分析

为了改善认知无线电中感知用户(未授权)对主用户弱信号的检测性能,采用多个感知用户合作的联合最优门限判决算法.在考虑参与联合检测的各感知用户判决门限具有相关性的条件下,通过理论分析和软件仿真,表明联合检测算法随着参与检测用户数目的增加,能够改善对主用户弱信号的检测性能.在融合中心虚警概率恒定的条件下,与给定各判决门限和系统融合准则的算法相比较,联合最优门限判决算法性能更好.但因各感知用户判决门限具有相关性,系统检测性能比各感知用户判决独立条件下有一定损失.     

基于辅助阵元的宽带相干信源DOA估计快速算法

针对阵列互耦误差存在的情况,基于宽带信号互耦模型,提出一种基于辅助阵元和传播算子的宽带信号处理算法.该算法在互耦矩阵未知的情况下,利用辅助阵元可以直接对宽带信号进行聚焦,并且在构造聚焦矩阵和获得噪声子空间时利用传播算子不需要进行特征值分解,因而极大地降低了运算量.仿真结果表明了存在阵列模型误差时本算法的有效性和稳健性.     

基于广义功率谱密度的分布压缩宽带频谱感知

为实现在Alpha稳定分布噪声下宽带频谱感知,扩展了传统功率谱密度概念,提出广义功率谱密度的概念,在此基础上提出基于广义功率谱密度的分布压缩宽带频谱感知。此方法能有效地抑制Alpha稳定分布噪声。首先,将接收的宽带信号进行分数低阶处理,计算自相关函数,再结合压缩感知原理将分数低阶自相关向量压缩和融合重构,最后经傅立叶变换得到广义功率谱密度。仿真结果表明,该方法具有良好的宽带功率谱密度估计性能,在Alpha稳定分布噪声下能较好地完成宽带频谱感知。     

压缩传感非稀疏宽带频谱导频检测方法

为了突破频谱稀疏性对压缩传感技术的限制,提出了一种基于压缩传感的频谱检测方法,在保证对主用户的干扰不超过指定门限的前提下,通过对目标频段的主用户信号和导频信号在频域进行线性运算,保留频谱空洞处的导频分量,把对非稀疏的主用户信号的恢复转化为对稀疏导频信号的恢复.该方法解决了认知无线电宽带频谱检测中,压缩传感技术在主用户信号非稀疏时的失效问题.仿真结果表明,导频检测方法可以对非稀疏频谱的频谱空洞位置进行准确检测.     

一种采用盖尔圆半径修正特征值的信息论判源方法

结合盖尔圆定理与信息论准则提出了一种新的信息论判源准则(MAIC)。对信号采样协方差矩阵进行盖尔圆变换,利用信号协方差矩阵的特征值与对应的盖尔圆半径在区分信号和噪声方面的一致性,用盖尔圆半径修正特征值,并将修正后的特征值及新的罚函数应用于信息论方法得到MAIC判源准则。理论分析表明,由MAIC方法估计得到的目标数目接近真实数目的一致估计,克服了AIC方法在高信噪比下容易出现高估的问题。计算机仿真和湖上试验数据处理结果表明MAIC是一种在高、低信噪比下都能取得良好检测效果的稳健的多目标检测算法。     

Novel anti-noise-uncertainty spectrum sensing algorithm based on power spectral density segment cancellation

Since noise uncertainty seriously degrades the spectrum sensing performance of energy detection algorithms, a novel spectrum sensing algorithm based on the power spectral density segment cancellation (PSDSC) is proposed. This spectrum sensing algorithm, which can yield real-time and robust performance, makes use of the un-correlation of different power spectrum lines and takes the ratio of some PSD (power spectral density) lines to the residual PSD lines as the detection statistics. Theoretical analysis and simulation results show that the PSDSC algorithm can overcome the noise uncertainty problem effectively and that the decision threshold does not vary with the ambient noise level of secondary users. The PSDSC algorithm could offer a high probability of detection (P_d) at a low probability of the false alarm (P_fa) for a wide range of signal to noise ratios (SNR) and could be applied to spectrum monitoring and cognitive radio systems in the complex electromagnetic environment.     

一种宽带信号方位估计算法

为了削弱宽带信号方位估计算法在不同程度上受到阵元数目、预角度估计、多次求逆矩阵、多次特征值分解或奇异值分解等因素的制约,提出了一种在传感器阵列存在误差的情况下,采用统计方法的宽带信号方位估计算法.该算法先将传感器阵列接收的宽带信号转换到频率域内;在考虑阵列互耦的情况下,采用统计的方法,推导出阵列流形与噪声子空间正交的结论;最后,利用统计结果和窄带方位估计的方法对宽带信号进行方法估计.仿真试验表明,统计方法计算宽带信号方位具有较好的分辨率和噪声不敏感性,对于任意阵列形式具较低的计算复杂度.采用统计方法求取宽带信号方位具有较高的测向精度和和系统鲁棒性.     

以欠采样速率实现盲谱感知及二维DOA估计

提出了两种以欠采样率实现盲谱感知与二维波达方向(DOA)估计的算法。这两种算法利用了MWC的周期信号所对应的傅里叶级数系数矩阵来确定未知信号频谱所在的子频带位置,然后利用二维阵列的信号模型估计得到包含二维DOA的空间相位。通过空间相位信息与子频带位置信息能重构出子带谱信息,以此能得到频率的高精度估计,最后通过空间相位分别估计得到信号的方位角与俯仰角。仿真验证了所提欠采样接收机与相应算法的有效性,以及在低信噪比环境下依然有较好的鲁棒性。