基于功率谱熵的频谱感知算法研究

针对低信噪比条件下认知无线电频谱感知问题,提出了一种基于功率谱熵的频谱检测算法。在分析主用户信号空闲与占用两种不同条件下观测信号功率谱熵差异的基础上,将其作为检验统计量,并确定了相应的判决门限,以实现对主用户信号频谱是否空闲的判决。计算机仿真结果表明,本算法无需信号的先验信息,可在较低信噪比条件下实现对常用调制信号的频谱感知,与盒维数频谱感知方法相比,检测性能约有8 dB的改进。     

基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法

根据有、无主用户信号时接收信号功率谱最大、最小值差值不同的特点,提出了一种基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法.针对估计的信号功率谱在最小值附近波动多、最小值难以根据单个点准确给出的问题,利用接收信号功率谱中段平均值估计功率谱的最小值,降低最小值的随机性对频谱感知算法性能的影响.理论推导了检测门限和检测概率的表达式,并对算法进行了仿真分析.仿真结果表明,在AWGN信道和Rayleigh衰落信道中,本文算法性能都优于已有的功率谱密度频谱感知算法.该算法无需主用户信息,不用进行复杂的特征值分解.     

利用功率谱最大最小值的频谱感知算法

为了提高频谱感知性能,首先利用功率谱函数特性和瑞利熵概念,从理论上分析了基于功率谱的频谱感知算法原理,提出一种以功率谱的最大最小值之差作为检测统计量的频谱感知新算法;然后推导给出了检测门限和检测概率表达式;最后给出了仿真结果。理论分析和仿真结果表明,在AWGN信道和Rayleigh衰落信道中本文算法都具有良好的检测性能,性能优于已有的利用功率谱的频谱感知算法,该算法不需要主用户信息,不用进行复杂的特征值分解,当虚警概率确定时,检测门限能准确给出。      

基于空间谱的频谱感知算法及性能分析

现有的基于特征值或谱密度的频谱感知算法,多分别使用近似高斯分布和Tracy-Widom分布来分别分析求解检验统计量在信号是否存在时的分布,未能给出统一的解析表达式。该文提出均匀线阵(ULA)条件下基于空间谱密度比的频谱感知算法,并且基于顺序统计量的最新研究成果,给出检验统计量统一的闭合表达式。该算法基于离散空间谱密度最大最小值的比建立检验统计量。仿真结果表明,对于8阵元的ULA,在采样点数为1000、检测概率为0.9时,所提算法比最大最小特征值(MME)比算法有约1.7 dB的性能优势,同时也有效验证了检验统计量理论分布的准确性。     

利用功率谱最大最小平均比的频谱感知算法

由于载波频偏未知和噪声不确定性影响,信号功率谱的最大值和最小值不能根据单个频点来准确估计。该文提出利用功率谱最大最小平均比的频谱感知算法。利用基频附近一段功率谱的平均值作为功率谱最大值估计,利用功率谱中点频率附近一段的平均值作为功率谱最小值估计,将此二者之比作为检测统计量。推导了算法的虚警概率,得到了判决门限。加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下的仿真结果表明:该算法性能优于基于功率谱分段对消频谱感知算法（PSC）和基于功率谱的平均比值算法（PSRA）,降低了载波频偏未知和噪声不确定性对频谱感知算法性能的影响。      

基于能量检测的频谱感知方法的介绍

简要介绍了认知无线电通信系统中基于能量检测的谱感知方法，分析了能量检测法的原理和性能。探讨了噪声不确定性产生的原因，分析了在该条件下对信噪比门限和对检测性能的影响。仿真实验表明，能量检测法是一种有效的频谱感知方法．     

利用功率谱极值和几何平均的频谱感知算法

为了提高基于功率谱的频谱感知算法抗噪声不确定性、抗频偏及低信噪比下检测性能,本文利用功率谱的部分样本平均估计最大值,以降低信号频偏对频谱感知性能影响;利用功率谱的最大值与最小值之差与功率谱几何平均之比作为判决统计量,以尽可能消除噪声影响及保留主用户信号;推导得到了检测门限表达式,表明该算法对噪声不确定性不敏感。加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下的仿真结果表明:该算法频谱感知性能优于已有的基于功率谱的频谱感知算法,降低了未知载波频偏和噪声不确定性对频谱感知算法性能的影响,该算法能够有效检测实际信号。      

噪声功率不确定下协同频谱感知最优融合算法

研究了噪声功率波动性对单点和协同频谱感知性能地影响。分析了在此环境下,单点基站的检测概率与采样点个数的关系,并得出当信噪比不小于噪声功率波动系数的两倍时,基站仍可正常检测。在协同网络中,给出了此环境下数据融合方法的最优权重设定。理论分析与实验表明,相比于传统方法,文中所提最优数据融合算法在各种信噪比环境下性能均较优,尤其在各基站信噪比差异较大时,性能更为显著。     

基于主用户信号谱特征的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。首先讨论了一种基于信号频谱特征的频谱感知方法,提出了一种判决统计量,克服了噪声功率不确定性的影响。给出了算法流程,并采用ATSC（ad-vanced television systems committee）信号作为主用户信号对算法性能进行了仿真分析。结果表明：选择较多点快速Fourier变换（FFT,fast fourier transform）估计得到的理想主用户信号功率谱作为模板所得的检测概率较高;FFT点数相同情况下,增加谱模板估计时的周期图平均次数对检测性能没有多大改进。另外,不同观测时间下的仿真结果还表明增加接收信号的观测时间有利于改进算法检测性能。     

一种基于谱分量相关性的频谱感知方法及实验评估

当信道时延扩展较大时,现有的频谱感知方法的检测性能急剧下降.本文利用通信信号在邻近时间段内的谱分量具有相关性的特点,提出了一种基于谱分量相关性的频谱感知方法.基于开源的GNU Radio软件和通用软件无线电设备(Universal Software Radio Peripher-al,USRP)搭建了一套OFDM通信实...     

基于可靠次用户信息的协作频谱感知算法研究

对认知无线电系统最基本要求之一就是次用户必须有能力以高的精确率来确定主用户是否存在。而以前对认知无线电频谱感知的研究表明：在实际认知网络中次用户之间的相互协作可以提高其频谱检测性能。然而,对于协作频谱感知而言,随着协作次用户数目的增加,势必会增大用于传输本地检测结果到融合中心的专用控制信道带宽,从而增加系统开销。该文在控制信道带宽有限的约束条件下,提出一种通过考虑可靠次用户信息的协作频谱感知算法来进一步改善频谱检测的性能。该算法的基本思想：只有具有可靠的本地检测结果的次用户才发送自己的检测结果到融合中心,否则,该次用户不发送任何信息。同时,对提出的该算法在理论上进行了推导,通过仿真结果表明：在控制信道带宽受限的约束下,相比于传统的或门协作频谱感知算法,提出的算法能够大大改善对主用户的检测性能。     

数字超宽带信号的功率谱密度

该文根据各种超宽带(UWB)信号的调制特点,给出了统一的随机脉冲信号模型,并应用随机理论计算得出相应的功率谱密度(PSD)函数表达式,此PSD表达式应用范围广,适用于各种调制方式、多址方式、进制下的UWB信号。该文举例分析比较了几种典型调制下带有均匀分布的随机时间抖动(timing jitter)及理想情况下的信号PSD,结果表明,时抖动的存在平滑了信号功率谱,降低了对其他窄带通信系统的干扰。而且,文中给出的PSD函数表达式可以用来估计信号各参量的变化对PSD函数的影响,而不需要考虑脉冲序列的详细设计过程。     

认知无线电中基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法

该文提出一种基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法,该算法能够在噪声不确定性的条件下进行盲频谱感知。该算法在协方差矩阵的基础上,构建新的检测统计量,推导判决门限,对检测统计量与判决门限进行比较进而做出最终判决;在主用户信号到达方向与认知用户接收天线法线方向不一致的情况下,为使认知用户能完全接收主用户信号,利用了阵列天线技术。仿真结果表明,与Zeng等人(2009)提出的绝对值协方差矩阵频谱感知算法(Covariance Absolute Value Spectrum Sensing, CAVSS)相比,该算法判决门限的计算方法更加准确;在相同条件下,该算法的检测概率高于CAVSS。     

认知无线电中基于信息简约的最大似然协同频谱感知算法

该文针对控制带宽受限条件下认知用户的协同频谱感知问题,提出了基于信息简约的最大似然协同频谱感知算法。算法使用信息简约模块来降低本地感知信息传递需要的网络开销,在基站处使用基于最大似然准则的检测来提高感知性能。理论分析和仿真表明,该算法能够以较少的网络开销有效提高频谱感知性能,特别是在认知用户接收信噪比相差较大的情况下,其性能优势更为明显。     

一种基于随机共振增强的协方差矩阵频谱感知算法

为了在避免对主用户系统产生有害干扰的同时 提高频谱利用效率,要求认知无线电系统的频谱感知算法能在极低的信噪比下快速检测出主用户信号。由于可以避免能量检测面临的噪声不确定性问题,基于协方差矩阵的检测算法是一种有效的盲频谱感知算法。为了进一步提高极低信噪比下的性能,本文提出了一种基于随机共振的协方差矩阵频谱感知算法。该算法通过在接收信号中加入优化的特定信号,利用随机共振原理,增大有无主用户信号下的检测统计量概率分布函数的分离度,提高频谱感知的性能。仿真结果表明,相对于现有的协方差矩阵频谱感知算法 ,在相同的虚警概率下,所提算法可以显著提高极低信噪比下的检测概率,同时大幅度缩减检测时间。      

基于局部方差的MIMO频谱感知算法研究

在认知无线电网络中,高效且准确的频谱感知是必不可少的一个环节。该文主要研究了MIMO场景下的频谱感知问题。考虑到频谱被主用户占用和频谱空闲这两种场景下,认知用户各天线接收到信号之间的相关结构有差异,针对接收信号的采样协方差矩阵,提出了局部方差的概念,并在此基础上设计了基于局部方差的MIMO频谱感知方法。根据渐近分布理论,推导了所述方法的理论检测门限。最后,采用蒙特卡洛仿真方法,分别分析了AWGN信道和Rayleigh信道下该方法的检测性能,并与相关的感知算法进行了对比。结果表明：在相同的环境下,该文所提方法相比其他方法检测性能更高,且所需的采样点数更小,能够实现快速且精确的检测。     

基于快速变极化的认知无线电频谱感知算法

为充分利用授权信号的极化状态矢量信息进行频谱感知,该文提出一种基于K臂赌博机的快速变极化算法,通过将双自由度搜索问题转化为K个1维问题,能够实现满足实时频谱感知要求的授权信号极化状态识别。给出了算法收敛时预期收益的上下确界。最后分析了基于该算法进行极化匹配接收的频谱感知性能。仿真结果表明,算法能够快速收敛,并高精度识别授权信号极化状态,对频谱感知性能提升显著。     

基于分形盒维数的频谱感知技术研究

为了降低频谱感知的计算复杂度,提高感知性能,该文提出基于分形盒维数的频谱感知方法。由于噪声与信号盒维数值存在差异,将分形盒维数作为检验统计量。仿真结果表明,该方法在高斯白噪声环境下,具有良好的检测性能,对噪声不敏感。并且计算复杂度低,易工程实现。     

基于次用户功率控制辅助的合作频谱感知

传统的合作频谱感知一般将感知环境建模为单级信道,且次用户一般都以相同的发射功率向数据融合中心报告感知数据,难以体现并利用不同次用户感知数据之间的空间分集差异。为解决此问题并有效地设置次用户在感知数据上报阶段的发射功率,该文提出了3种最优功率控制方案,以获得相应设计准则下参与合作感知的次用户最优发射功率。在融合中心理想具备感知信道和报告信道的统计特性时,通过理论推导获得了基于信道统计特性的功率控制闭式解方案;当信道统计特性难以现实具备时,分别获得了基于联合信道统计特性估计的最大特征功率矢量及盲加权多特征功率矢量方案。理论分析和仿真实验表明,在不同的先验信息条件下,3种方案的性能皆远优于缺少功率控制的合作感知方案。