已知噪声不确定性的双门限协作频谱感知

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。能量检测广泛应用于频谱感知中,然而噪声不确定性严重影响其检测性能。建立了噪声不确定性模型,提出了双门限协作频谱感知算法,并分析了融合中心接收到感知用户信息数量进行有效感知的概率。仿真结果表明,在一定条件下,所提算法能够达到较好的检测性能。     

双门限和机会协作的频谱感知算法研究

针对传统频谱感知算法性能较差及一文献中Zhu所提出的算法功率消耗大的不足,提出了一种基于双门限和机会协作的频谱感知算法,同时理论推导了在瑞利衰弱信道中基于该算法的频谱感知检测概率,并对传统频谱感知算法,Zhu所提出的算法和基于双门限和机会协作的频谱感知算法进行性能仿真。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱感知检测概率,性能优于传统算法,与Zhu所提出的算法性能基本相同,且能有效节省发射功率。     

基于噪声不确定性的双门限协作频谱感知算法

传统的双门限协作频谱感知算法忽略了两门限之间认知用户的本地感知信息,而利用这部分信息可以进一步提高认知无线电系统的感知性能。为此,在等增益合并的基础上,提出一种顺序自适应分步合并算法。两门限之间的认知用户根据接收信噪比分步上传本地感知信息,融合中心自适应地调整参与协作的认知用户数,以减小系统的上传数据开销。推导在Rayleigh衰落信道条件下,认知用户上传数据的平均比特数以及全局检测概率的闭式表达式。理论分析和仿真结果表明,该算法能以较小的数据开销获得较优的协作感知性能。     

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.     

基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法

针对在噪声不确定通信环境下,传统双门限协作频谱感知算法在同时提高频谱检测性能与降低数据传输量中的不足,提出一种基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法。该算法首先对所有认知用户进行过滤,剔除深度衰落用户对检测性能的不利影响;然后根据噪声不确定度自适应设置双门限值,增强感知系统对噪声不确定环境的适应性;最后在融合中心采取分步融合的策略,合理折中高检测性能与低数据传输量间的矛盾。理论分析与仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,该算法可完全避免感知失败,在保证低数据传输量的同时可有效提升检测性能,当噪声不确定度较大时,提升效果更明显。     

Rayleigh信道下双门限协作频谱感知研究

频谱感知是认知无线电系统有效通信的前提,其感知速度和准确性是衡量频谱感知性能的重要指标.现有算法仅考虑理想AWGN信道下双门限协作频谱感知,应用中衰落信道下的频谱感知作深入研究,具有实际意义.为了提高频谱感知在实际应用中的可靠性,将双门限多节点协作方法用于Rayleigh衰落信道仿真检测.仿真实验表明,Rayleigh衰落信道下双门限多节点协作检测方法的可靠性优于高单门限协作检测方法,其检测结果对Rayleigh信道环境下频谱感知系统的设计具有重要参考价值.     

改进自适应双门限协作频谱感知算法

频谱感知是认知无线电领域的关键技术之一,得到了众多学者广泛深入的研究。在低信噪比情况下,传统双门限算法阈值门限固定不变导致检测效果较差,针对该问题,提出一种自适应双门限协作频谱感知算法,通过计算各节点信噪比得到权值,调整判决门限,将当前判决结果与前后时刻充分联系,融合各节点判决信息得到最终判决结果,理论分析和仿真结果表明,相较于传统双门限和加权双门限检测算法,本文提出的算法具有更好的检测效果。     

基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法

从提高合作频谱感知结果的可靠性以及减小网络开销和融合中心计算负担的角度出发,提出了一种新的基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法。该算法在进行本地感知的时候,认知用户通过双门限能量检测直接得到本地判决结果,将认知用户感知到的能量值在两个门限之间的未能进行本地判决的结果的信任度函数发送给融合中心,这样大大减少了融合中心利用证据理论进行软融合的计算量以及传输感知结果带来的网络开销。理论分析和仿真表明,提出算法的检测概率比其他检测算法的检测概率性能提升30%,其接收机操作性能曲线（ROC）性能比性能较好的D-S证据理论提升3%。     

基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法

认知无线网络中,现有协作频谱感知技术未考虑根据感知用户的可靠性程度,对其判决结果采用不同的融合策略。针对上述问题,提出了一种新的基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法。该算法以双门限协作检测为基础,根据感知用户判决结果的可靠程度不同,采用AND准则和OR准则相结合的判决方法,对参与感知的用户判决结果进行分类融合。理论分析和仿真结果表明,该算法与协作频谱感知算法相比,能够显著改善认知无线网络的频谱感知性能。     

基于D—S理论的双门限频谱感知算法研究

针对传统双门限频谱感知算法不能充分利用2个门限之间感知用户信息的问题,提出了一种基于D-S理论的双门限频谱感知算法。当感知用户接收到的信号能量介于2个门限之间时,该算法不直接给出判决结果,而是进行本地判决,即采用D-S理论进行数据融合。仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,基于D-S理论的双门限频谱感知算法的检测概率较高,提高了整体的频谱感知性能。     

一种认知无线电的联合频谱检测算法

为了改善信噪比不同的认知无线电(cognitive radio)用户的联合频谱检测性能,提出了一种基于能量检测的两个用户合作频谱检测算法。在联合虚警概率一定的条件下,根据接收信号能量对各个用户的判决门限进行调整,增大高信噪比用户对联合检测的影响,同时减小低信噪比用户的影响,来提高联合检测概率;判决结果只占用少量比特的信息,减少了通信开销。实验结果表明,所提算法很好地逼近了搜索解,提高了联合检测性能。     

基于改进型能量检测的加权协作频谱感知算法

针对单节点能量检测法存在的“隐藏终端”和检测准确性低以及协作频谱感知算法大多采用等权重进行数据融合,未考虑不同节点所处的通信环境对检测性能的影响等问题,提出一种基于改进型能量检测的自适应加权协作频谱感知算法。该算法通过对单节点能量检测方法的改进,在单节点检测错误概率最小的条件下,导出了信噪比与判决门限的关系式,利用二分法求得不同信噪比下的动态门限值,得到相应的虚警概率和检测概率,以虚警概率和检测概率的函数作为加权因子进行数据融合。仿真结果表明,所提算法使协作感知系统在低信噪比条件下也能获得可靠的检测性能。     

一种时域—码域联合的认知无线电频谱感知算法

为了提高认知无线电系统中频谱感知的性能,对多维联合的频谱感知进行了研究,提出一种时域—码域联合的频谱感知算法。该算法主要利用了直接序列扩频主用户信号频谱空间中时域与码域的特性,分别从时域与码域的角度对信道的状态进行检测,其中时域采用能量感知,码域分析扩频主用户信号的二次功率谱,最终共同确认信道状态。仿真结果表明,联合感知算法对应的检测性能优于单纯时域或码域感知,能够直接应用于直接序列扩频主用户的频谱感知。     

基于指数信任度函数的频谱感知改进算法

从多个用户合作感知的角度出发,针对目前的融合规则没有考虑感知结果的信任度,对现有的分布式感知算法进行改进,提出基于指数信任度的频谱感知算法;在认知无线电网络安全方面,将异常点感知引入到感知融合规则中,在指数信任度算法的基础上提出一种基于异常点的频谱感知算法,能抵御认知无线网络中出现故障的或者恶意认知用户;在提高感知速度和可靠性方面,结合指数信任度算法和异常点感知算法,将对感知信息的审核引入到频谱感知算法中,提出一种基于审核的频谱感知算法,该算法在提高感知速度的基础上能获得更好的感知性能。     

基于POMDP的信道感知接入算法

在认知无线电中,为了最大化次用户的吞吐量,同时对主用户的干扰低于预定值,提出一种基于POMDP的信道感知接入算法。次用户将主用户信道在时间轴上细分成等间隔的时隙,在每个时隙开始时,次用户从频谱感知、以较高的功率接入信道和以较低的功率接入信道三种可选策略中选择最优的策略。将次用户的选择过程建模成一个POMDP问题,并采用一些相应的最优策略求解。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

遗传算法在认知无线电频谱感知中的应用

针对基于OFDM系统的多带联合检测方法中门限向量选取问题,在一定的主用户干扰限制下,充分考虑各子信道特征,建立了门限向量优化模型。将遗传算法应用其中求解最优门限向量,使认知系统吞吐量得到了优化。仿真结果表明,这种方法比传统未使用优化而取一致门限的频谱感知方法对吞吐量的提高更有效。     

基于能耗的分簇频谱感知方法

在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内;在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中;在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能.     

基于可信度的认知无线电协同频谱检测

认知无线电中随着参与协同检测的认知用户数目的增大,频谱检测性能逐渐增强。但是过多的认知用户参与协同检测,会使整个认知无线电网络的灵敏度降低,同时也会造成巨大的系统开销。针对上述问题,提出了一种新的基于可信度的协同频谱检测方法。在满足目标错误概率的条件下,该算法只选择可信度较高的一些认知用户参与协同频谱检测。仿真结果表明当认知用户中存在恶意节点或者故障节点时,该算法同传统算法相比较,频谱检测性能更好,具有更强的健壮性。     

一种基于信誉度的协作频谱感知方法

通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度,但是在具有频谱感知数据篡改（SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification）节点的环境下,系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题,本文提出了一种基于加权序贯检测（WSPRT,Weighted Sequential Probability Ratio Test）的频谱感知融合算法,通过给每个节点赋予信誉度权值,设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点,从而优化系统感知性能。仿真实验表明,本文所提出的算法减小了SSDF节点带来的影响提高了系统的检测准确率和稳定性。