认知无线电的频谱感知技术探讨

频谱感知允许非许可用户伺机访问未用的许可频带资源,可以极大改善频谱利用率,并且具有较低的部署成本和较好的兼容性。文中首先介绍了认知无线电中频谱感知的相关概念。然后,详细探讨了频谱感知的基本技术手段和面临的挑战。最后,对频谱感知的设计问题进行了说明。     

认知无线电频谱感知技术研究

认知无线电(CR)作为一种智能通信系统,能够充分了解周围的通信环境,实现频谱的动态利用。频谱感知被用作动态无线电访问的关键技术,并在近些年得到了广泛的研究及应用。文章介绍了三种不同的频谱感知技术:基于发射机的频谱检测、基于接收机的频谱检测和合作检测,并对三种检测技术的性能及优缺点进行了分析。     

认知无线电频谱感知技术综述

频谱感知作为认知无线电技术实现的前提条件,是目前无线电领域的一个研究热点。文章对频谱感知技术的研究进展进行了综述,重点总结和分析了几种典型的频谱感知模型,并在此基础上讨论了频谱感知下一步的研究方向。     

频谱异构认知无线电中基于吞吐量降的空时频谱机会感知

在认知无线电(CR)中,频谱感知是实现动态频谱接入的关键技术之一。为适当保护主用户并最大化次级用户的性能,目前大部分相关工作均是用虚报概率和漏检概率作为感知度量来确定最佳感知参数的。但这种度量是用主次用户的碰撞概率来衡量次级用户对主用户的影响的,没有考虑干扰强度的影响,仅适合同构频谱环境;在不同位置次级用户有不同接入机会的异构频谱环境中,并不能最大化频谱利用率。为此,该文首先定义了吞吐量降,并提出在异构频谱环境下采用吞吐量降作为一种新的感知度量。吞吐量降是指由于次级用户占用授权频谱而导致主用户吞吐量下降的百分比。在衡量次级用户对主用户的影响时,它综合了主次用户的碰撞概率和干扰强度两个因素;其次,研究了以吞吐量降为约束的次级用户吞吐量优化问题。最后,数值仿真证实了该方案比目前几种传统方案的频谱利用率显著提高。     

Femtocell系统中认知无线电频谱感知技术

Femtocell技术是为解决3G网络的室内覆盖问题而提出,应用此技术可较好地改善室内信号质量。由于Femtocell同3G系统应用同样的频谱资源,因此可以应用认知无线电频谱感知技术解决频谱资源的复用问题。文中的研究背景为TD-SCDMA系统,分析了频谱感知的原理,给出了感知步骤,并提出了提高频谱感知精度的方法。     

认知无线电中频谱感知技术的研究进展

认知无线电技术作为解决当前频谱利用率低下这一问题的有效手段,已成为无线电发展的一个新的里程碑。频谱感知作为实现认知无线电的首要任务,主要涉及物理层的信号检测与处理以及链路层的控制与优化。文中对频谱感知技术的最新研究进展情况进行了综述,重点总结和分析了检测算法的性能、协作融合算法以及感知机制的参数优化,并在此基础上讨论了下一步的研究方向。     

认知无线电频谱感知技术综述

针对频谱资源匮乏这一问题,认知无线电技术在提高频谱利用率方面应用前景广泛,而频谱感知作为认知无线电技术实现的前提条件,是目前无线电领域的一个研究热点。近年来人们提出了很多种频谱感知的方法,综述了频谱感知技术的研究进展,对几种典型的传统频谱感知模型进行对比介绍,讨论了几种新型的感知技术,并对各种技术的性能进行深入分析,最后指出了频谱感知研究的挑战及发展趋势。     

认知无线电网络中的频谱感知技术及面临的挑战

频谱感知作为认知无线电的关键技术之一,允许非授权用户伺机访问未使用的授权频带资源,从而大大改善了频谱利用率,并且具有较低的部署成本和较好的兼容性。文章首先介绍了认知无线电的概念和频谱感知提出的背景;然后详细探讨了频谱感知面临的技术挑战和设计权衡,并考虑了安全性问题;最后对可能威胁频谱感知的安全问题进行了说明并给出了结论。     

认知无线电中的频谱接入技术

认知无线电是一种基于软件无线电的智能通信系统,它能够认知周围环境,并能通过一定的方法相应地改变某些工作参数来实时地适应环境,从而达到提高频谱利用率、缓解频谱资源紧张的目的.授权频段的频谱利用问题是认知无线电实现的关键技术之一.研究了授权频段的两种频谱利用方法:动态频谱接入和基于动态频谱接入模型之一的机会频谱接入.     

认知无线电系统中频谱感知方法的研究

由于无线通信技术的飞速发展，因此无线资源频谱日趋紧张．而另一方面现有无线通信网络采用的固定频谱分配策略导致许多已分配的频段在大多数情况下未能被充分利用。认知无线电技术的出现为提高频谱利用率提供了一条新的思路．认知无线电的一个重要要求就是能够动态的感知并接入频段，这就需要人们能够感知出空闲频段。论文主要介绍了认知无线电系统中的频谱感知方法，并运用能量检测法对对OFDM信号进行了仿真分析．     

认知无线电中频谱检测技术研究

认知无线电技术是为了解决频谱资源匮乏的问题而提出的一种无线通信技术。首先简述了认知无线电的背景和概念,然后详细研究了认知无线电中的各种检测技术,分析了其优缺点。     

Spectrum Sensing Based on Deep Learning Classification for Cognitive Radios

Spectrum sensing is a key technology for cognitive radios.We present spectrum sensing as a classification problem and propose a sensing method based on deep learning classification.We normalize the received signal power to overcome the effects of noise power uncertainty.We train the model with as many types of signals as possible as well as noise data to enable the trained network model to adapt to untrained new signals.We also use transfer learning strategies to improve the performance for real-world signals.Extensive experiments are conducted to evaluate the performance of this method.The simulation results show that the proposed method performs better than two traditional spectrum sensing methods,i.e.,maximum-minimum eigenvalue ratio-based method and frequency domain entropy-based method.In addition,the experimental results of the new untrained signal types show that our method can adapt to the detection of these new signals.Furthermore,the real-world signal detection experiment results show that the detection performance can be further improved by transfer learning.Finally,experiments under colored noise show that our proposed method has superior detection performance under colored noise,while the traditional methods have a significant performance degradation,which further validate the superiority of our method.     

基于主动频谱感知接入的认知无线电台研究

讨论了所研制的工作于30-512 MHz的基于主动频谱感知接入的认知无线电台。该电台实现了认知无线电动态频谱接入最为关键的几大功能：频谱感知、频谱会合、频谱监视,以及频谱切换。试验结果表明,该电台具备在不依赖于公共控制信道的情况下自动寻找空闲信道建立链路的能力,也具备在当前通信信道上出现主用户信号或其他干扰信号时自动切换到其他空闲信道上继续通信的能力,为认知无线电技术的实用化提供了很好的借鉴。     

基于非负矩阵分解的频谱感知技术研究

为了提高认知无线电系统中低信噪比条件下的频谱感知性能,提出了基于非负矩阵分解的频谱感知方法。在无需知道被感知信号的先验信息的条件下,将原始信号进行短时傅里叶变换后,利用非负矩阵分解的噪声与信号之间的特征矩阵存在的差异性,将特征矩阵作为检测统计量进行频谱感知。仿真结果表明,基于非负矩阵分解的频谱感知方法在低信噪比条件下,具有较传统的能量检测方法与循环平稳检测方法更优的感知性能。     

联合检测在认知无线电中的应用

在多用户认知无线电系统中，针对认知无线电联合频谱感知中用于传递感知信息的控制信道受限的问题，分析比较了纽曼-皮尔逊检测器和“K”秩法检测器的检测性能及其对控制信道的要求。仿真结果表明在设计联合频谱感知检测器时，需要在提高检测性能和降低对控制信道资源需求两方面进行综合考虑来选择满足系统设计要求的检测方法。     

认知无线电的频谱感知算法研究

频谱感知技术、频谱共享技术、频谱管理技术是当前认知无线电的三大核心技术,而频谱感知技术是实现后续的频谱共享和频谱管理的前提。因此主要对当前认知无线电频谱感知技术的基础理论、算法模型以及频谱感知的具体算法做了详尽的分类,并利用Matlab仿真平台对主要的频谱感知算法进行了仿真,并根据仿真结果,比较了各个算法的性能优劣性,可为认知无线电用户的算法选择提供参考,同时也为认知无线电后续的频谱共享和频谱管理工作奠定一定基础。     

一种新的认知无线电频谱感知方法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术。首先简述了认知无线电的背景和概念,然后针对认知无线电频谱感知的能力,对比分析了现有的三种频谱检测方法：匹配滤波器法、能量检查法和循环平稳特征检测法,在对其进行研究的基础上,提出一种将能量检测法和循环平稳特征检测法相结合的双门限检测法,通过仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

一种基于认知无线电的动态频谱接入MAC方案

在传统的无线通信系统中,频谱的分配是固定的。但是由于通信过程的突发性,这些频谱的使用率很低。另一方面,随着无线通信和多媒体的高速发展和广泛应用,无线频谱资源日趋紧张。如何提高频谱利用率已经成为迫切需要解决的问题。一种可行的思路是把这些授权频谱向未授权用户开放,未授权用户采用动态频谱接入技术,在不对授权用户造成干扰的前提下使用频谱。本文以认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)为基础,提出了一种基于CR的动态频谱接入MAC方案(CR-Ad Hoc-MAC)。该方案允许未授权用户自适应地选取可用带宽,实现了动态频谱接入,有效地提高了频谱利用率。     

基于两步式融合重构的压缩频谱检测方法

在宽带频谱检测技术中,针对传统分布式压缩感知方法(DCS)数据传输量大、能耗高的问题,提出了一种基于两步式融合重构的压缩频谱检测(TS-CSS)方法.该方法的数据重构过程分为先支撑集信息融合,后信号联合重构两步,通过支撑集信息融合获得的先验信息可指导信号的联合重构.仿真结果表明,联合重构时随机选择50％的用户参与,即可获得与传统DCS接近甚至更优的频谱检测性能,因而,该方法能够有效地降低系统数据传输量,节省频谱检测耗能.     

Optimal Spectrum Sensing in Energy Harvesting Cognitive Radio Systems

In this paper,we consider a cognitive radio system with energy harvesting,in which the secondary user operates in a saving-sensing-transmitting（SST） fashion.We investigate the tradeoff between energy harvesting,channel sensing and data transmission and focus on the optimal SST structure to maximize the SU＇s expected achievable throughput.We consider imperfect knowledge of energy harvesting rate,which cannot be exactly known and only its statistical information is available.By formulating the problem of expected achievable throughput optimization as a mixed-integer non-linear programming one,we derive the optimal saveratio and number of sensed channels with indepth analysis.Simulation results show that the optimal SST structure outperforms random one and performance gain can be enhanced by increasing the SU＇s energy harvesting rate.