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。     

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。     

基于证据折扣优化DSmT的协同频谱感知器

协同频谱感知器通过充分利用多个认知无线电用户的空间分集增益,对抗单用户深度衰落和阴影效应问题,降低了感知系统对本地感知用户的灵敏度要求,减少由于单用户检测不确定性带来的系统误判。利用D-S方法进行协同频谱感知,通过在本地提取置信指派,再上传至融合中心进行证据推理与判决,占用较窄的控制信道带宽,达到优于传统方法的检测性能,如“或”、“与”和“最优融合”感知方法。但低信噪用户带来的冲突数据会限制D-S方法性能,使其信噪鲁棒性较差。本文首先定义感知用户基本置信指派函数,基于DSmT提出证据折扣优化 DSmT协同频谱感知器。该感知器根据不同认知用户数据的可靠性,对其置信指派函数进行折扣,加强高可靠性数据对融合结果的贡献,降低不可靠数据对融合结果的干扰,有效解决冲突数据下的协同频谱感知信息融合问题。仿真结果表明,证据折扣优化DSmT协同频谱感知器具有良好的检测性能和信噪比鲁棒性。      

认知无线电基于感知信息量化的合作频谱感知

针对认知无线电频谱感知性能的提高与传输开销的矛盾,研究了一种基于感知信息量化的合作频谱感知模型,在此基础上,研究了感知信道信噪比、认知用户数对检测概率的影响以及感知时间、信噪比对虚警概率和吞吐量的影响,并将检测性能与软判决和硬判决比较。理论分析和仿真结果表明,该方法在每个认知用户只增加1 bit传输开销的前提下能够极大地改善检测性能,实现了频谱利用率与传输开销的较好权衡。     

改进双门限能量检测分簇协作频谱感知算法

针对传统频谱感知算法在低信噪比环境下检测概率较低的问题,提出改进双门限能量检测分簇协作频谱感知算法。算法将感知节点分簇,簇间信息采用OR准则硬融合,簇内双门限外节点发送1 bit判决结果进行硬融合,双门限内节点发送能量值和信噪比值进行加权软融合。加权软融合阶段构造检测概率与节点权重系数函数,利用压缩因子粒子群算法选择权重系数进行函数寻优,以最大化检测概率。仿真结果表明,在低信噪比和不同感知用户数目环境下,算法仍具有较高的检测概率。     

基于SNR比较的认知无线电协作频谱检测

协作频谱检测是认知无线电中的一项关键技术,其检测性能取决于感知节点的本地频谱检测结果的可靠性,而目前已有的方案中对此却很少考虑.对此,认为不同的认知节点信噪比(SNR)导致了各节点本地检测结果的可靠性不同,故在此基础上提出了一种基于融合中心进行SNR比较的认知无线电协作频谱检测算法.在该算法中各认知节点将本地的判决结果和估计的SNR同时发送到融合中心,然后在融合中心对SNR进行比较,按照文中设计的规则来选取有较好SNR的认知节点参与判决融合.数值分析和计算机仿真表明,该方法能有效提高检测概率,并减少参与判决融合的节点数量.     

雷达-通信共存系统中雷达脉冲串信号的高效协同感知算法

该文针对与雷达共存的认知无线电通信系统,为实现通信系统对雷达频段空闲频谱的机会利用,提出一种对转动扫描雷达脉冲串信号的高效协同感知算法。该算法由中心处理节点协同各感知节点进行感知,通过各协作感知节点的相似度判决处理和中心处理节点的基于时序准则判别的数据融合方法,提高了检测概率并降低了虚警概率。相比于现有的雷达信号感知方法,该感知算法无需雷达先验信息,在快速可靠感知雷达脉冲串信号的同时,能够确定雷达的特征参数,如扫描周期、扫描方向、距离等。最后,仿真结果表明了所提算法的有效性和正确性。     

基于协同学习的频谱智能感知方法

目前无线通信网络频谱环境时空分布复杂多变，现有多用户协同感知方法数据预处理繁琐，感知效率低下。为此，在由用户感知层和边缘融合层构成的系统架构下，提出了一种基于协同学习的频谱智能感知算法。用户感知层采用多分支卷积循环门控神经网络，利用原始归一化能量信号的底层结构信息，实现本地感知。边缘融合层基于自注意力机制进行消息传播，融合用户感知层中各个非授权用户的感知结果得出最终决策。实验表明，在信噪比为-20 dB以及5个用户协同感知的情况下，该方法能在虚警概率为1.91%时达到18.3%的检测概率，相比对比模型提升了6.1%,且不需要对原始数据额外预处理，降低了算法的复杂度。     

基于双特征值极限分布的合作频谱感知算法

以最大最小特征值之差作为检测统计量,从提高算法判决门限估计精度出发,利用双特征值极限分布,用双特征值估计判决门限,提出了基于双特征值极限分布的频谱感知算法。相比于单特征值门限方法,理论上证明了用双特征值极限分布估计的门限小于或等于用单特征值极限分布估计的门限,提高了算法检测性能。仿真结果表明,该算法不受噪声不确定性影响,不需要主用户信息,并且在低虚警概率、采样次数相对少的情况下,检测性能优于最大最小特征值之差频谱感知算法。     

基于阈值选择信噪比的协作频谱检测

频谱感知是实现认知无线电的关键技术之一,协作能一定程度上消除多径和阴影影响,为了提高频谱检测性能,提出一种基于阈值选择信噪比的协作频谱检测的方法,该方法利用空间位置信息估计出信噪比,将检测数据和估计的信噪比送往融合中心,利用阈值设置,对信噪比进行算法选择,选出具有较好的SNR感知用户数据,结合能量检测法进行判断。仿真结果表明：在信噪比分布不均匀的情况下,该方法能较好的提高系统的检测性能,减少融合的用户数目。     

基于权值优化的认知WiMax信号协同识别

传统的正交频分复用(OFDM)系统识别算法只能识别出接收信号是否为基于全球微波互联接入技术(WiMax)的OFDM信号,但无法判断该信号是认知信号,并且在复杂电磁环境下识别正确率低.为此,提出了一种协同识别认知WiMax无线网络OFDM信号的算法.该算法首先利用OFDM信号的循环自相关特性估计信号的有用符号时间,并通过估计各协同感知节点的信噪比对时间参数的估计值进行加权,得到有用符号时间的协同估计值,进而判断接收信号是否为基于WiMax系统的OFDM信号;再通过自私攻击策略,实现对OFDM信号是否是认知WiMax信号的判别,为进一步研究认知WiMax网络节点定位技术奠定了基础.仿真结果表明,与非协同识别算法相比,提出的协同识别算法在多径和低信噪比条件下具有更高的识别率.     

协作OFDM系统中改进的载波频偏估计算法

协作OFDM系统中,由于OFDM技术的引入,使协作通信系统对载波频率偏移非常敏感,很小的频偏就会引起子载波间的干扰.提出了协作OFDM系统中基于前导符号改进的载波频偏估计算法,设计了一种用PN序列调制指数序列得到的前导符号.仿真结果表明,该算法对协作OFDM系统的载波频偏估计性能明显优于传统算法.     

认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计

针对认知正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)系统中低信噪比多径信道下传统的OFDM信号信噪比盲估计算法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出一种新的OFDM信号信噪比盲估计方法,该方法首先利用自相关函数的特性粗略估计出信道阶数,确定循环前缀部分中不受符号间干扰的数据区间,然后根据选定区间的数据的自相关函数值估计接收信号的信号功率,最后利用循环前缀数据为部分有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,从而估计出接收信号的信噪比。仿真实验结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于认知OFDM系统。     

多传感器节点分布式协作调制识别算法

调制方式的自动识别是保证合法通信的关键措施之一,在民用和军用领域都有重要的作用。本文提出了一种在无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作识别数字调制信号的新方法。为了克服在衰落信道中低信噪比时单接收节点调制识别率低的缺点,实现对MASK,MFSK,BPSK,QPSK以及OFDM这几种典型调制方式的正确识别,首先利用网络中相互协作的多个传感器,从提高网络识别性能出发,在每个传感器节点能耗最小的前提下,根据接收信噪比的大小设计有效的协作方案,得到反映调制类型显著差异的特征参数的新组合,然后利用径向基神经网络对数字调制信号进行识别,并就不同的网络条件,给出了不同的协作方案。仿真结果表明,与单节点调制识别相比,本文设计的调制识别方法在衰落信道中具有更高的识别率,并且节点系统更灵活可靠。      

GLSFBC-OFDM信号调制识别算法

提出了频率选择性衰落信道条件下区分GLSFBC结构的多载波信号(OFDM)和单载波信号(MFSK、MPSK、MQAM)的调制识别算法。该算法基于接收信号的高阶累积量,只需直接对接收的中频信号进行识别处理,不需要发射信号和信道的先验知识。仿真结果表明,在SNR高于7 dB时识别率可以达到90%。     

Energy Savings in OFDM Systems through Cooperative Relaying

Energy savings in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems is an active research area. In order to achieve a solution, we propose a new cooperative relaying scheme operated on a per subcarrier basis. This scheme improves the bit error rate (BER) performance of the conventional signal‐to‐noise ratio (SNR)‐based selection relaying scheme by substituting SNR with symbol error probability (SEP) to evaluate the received signal quality at the relay more reliably. Since the cooperative relaying provides spatial diversity gain for each subcarrier, thus statistically enhancing the reliability of subcarriers at the destination, the total number of lost subcarriers due to deep fading is reduced. In other words, cooperative relaying can alleviate error symbols in a codeword so that the error correction capability of forward error correction codes can be fully exploited to improve the BER performance (or save transmission energy at a target BER). Monte‐Carlo simulations validate the proposed approach.     

High Diversity Transceiver for Low Power Differentially Encoded OFDM System

In this work, we investigate differentially encoded blind transceiver design in low signal‐to‐noise ratio (SNR) regimes for orthogonal frequency‐division multiplexing (OFDM) signaling. Owing to the fact that acquisition of channel state information is not viable for short coherence times or in low SNR regimes, we propose a time‐spread frequency‐encoded method under OFDM modulation. The repetition (spreading) of differentially encoded symbols allows us to achieve a target energy per bit to noise ratio and higher diversity. Based on the channel order, we optimize subcarrier assignment for spreading (along time) to achieve frequency diversity of an OFDM modulated signal. We present the performance of our proposed transceiver design and investigate the impact of Doppler frequency on the performance of the proposed differentially encoded transceiver design. To further improve reliability of the decoded data, we employ capacity‐achieving low‐density parity‐check forward error correction encoding to the information bits.     

一种基于OFDM信号波形的延迟锁相环算法

根据对OFDM信号特性的分析，本文直接从接收信号中提取相关序列，构造了一种延迟锁相环算法，该算法将每个OFDM符号作为一个整体进行考虑，是一种基于波形的定时跟踪环算法，同时算法与调制信息、收发载波偏差无关，克服了载波偏差引起的ICI的影响，实验结果表明该算法可以工作在较低的信噪比下。     

OFDM机会频谱接入的信号频谱成型方法

该文提出两种基于主动干扰消除(AIC)的OFDM机会频谱接入信号频谱成型方法,扩展AIC(EAIC)和EAIC-混合模式(EAIC-H)。在这两种方法中,除了OFDM信号外,系统还主动发送一些抵消信号(EAIC子载波)用来抵消OFDM信号的频谱泄漏在目标频带上形成的干扰。在时域上,这些抵消信号的持续时间比OFDM符号长,从而在干扰抵消方面可以得到比现有方法更好的效果。仿真结果表明EAIC方法可以形成很深的频谱凹槽(大约80 dB),大幅度超过AIC方法。和EAIC方法相比,EAIC-H方法在调制阶数较高的情况下,如64QAM,能够在干扰抵消能力和信噪比损失两个方面取得更好的平衡和折中。     

OFDM通信系统中符号同步的优化设计

在研究了OFDM系统高斯信道中,不同信噪比下漏同步的情况,针对OFDM系统符号判决门限与信噪比不能自适应的问题,提出了一种基于Park算法的符号同步优化设计方案,即通过对系统添加预设信息,使系统的符号判决门限能够在不同信噪比下进行自适应选择,使系统的漏同步概率达到零.