瑞利信道中双门限检测算法性能仿真及研究

研究无线网络通信,提高信道性能,改进检测方法,感知频谱环境是认知无线电的首要任务,如何在衰落信道中提高频谱的检测性能对现有认知无线电技术提出挑战.采用瑞利信道为典型信道,针对不同的协作感知方法展开研究,确定将一种双门限感知法植入瑞利信道,克服了唯一门限较难确定及系统开销大的问题.通过仿真,结果表明,双门限法与传统检测方法相比,不仅提高了检测概率,且减小了不必要的系统开销.     

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。     

基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法

针对已有的双门限特征值频谱感知算法存在忽略本地感知用户可靠性差异及融合判决方式开销大的缺点,提出了一种基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法(DT-CDMM),用于进一步提升协作感知性能。所提算法在最大最小特征值差(DMM)算法的基础上,建立了基于特征极限分布的双门限DMM算法作为本地感知,采用触发式的软、硬判决相结合的判决机制来减少系统开销,以本地感知性能与可信度加权的方式得到全局判决结果,并对硬判决进行自适应补偿。仿真结果表明, 较已有的双门限特征值算法以及双门限能量检测算法,DT-CDMM算法在噪声不确定的环境下提升了多用户协作检测的概率。     

衰落信道下提高协作频谱感知能力的方法

由于协作频谱感知能够更准确地确定主用户的存在与否,因此,它被认为是认知无线电技术中的一个重要研究分支.在协作频谱感知中,各认知用户需要通过报告信道发送其本地判决结果(0或1)到融合中心(FC).然而,在实际中,报告信道通常受衰落的影响,这将降低频谱感知的检测性能.针对这个问题,首先,文中提出一种基于认知用户选择的协作频谱感知算法.该算法通过减小由衰落信道引入的误码概率来提高协作频谱感知的检测性能.其基本思想为:只有具有较好瞬时信道增益报告信道的认知用户才将其本地二进制判决结果发送到FC,否则,该认知用户不发送其本地检测结果到FC.其次,提出一种基于空时编码的协作频谱感知方法.通过在CR网络中,利用空间分集增益来降低由衰落型报告信道引入的误码概率,从而提高检测性能.最后,对提出的这两种协作频谱感知方法的检测性能进行理论分析研究,并对其进行数值仿真.仿真结果表明:相比于传统的协作频谱感知,本文提出的这两种协作频谱感知算法都能提高对主用户的检测性能.     

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.     

基于双门限的多天线分级融合协作频谱感知

针对当前协作频谱感知检测性能和协作开销的矛盾,提出了一种基于双门限能量检测的多天线认知用户分级融合协作频谱感知机制。通过引入多天线平方律合并技术,利用空间分集增益提高了认知节点的本地感知性能,并设置门限将本地感知结果划分为1 bit、2 bit两种,通过融合中心限制参与融合认知节点的最小个数,认知用户分级上传感知结果,融合中心根据上传结果分级融合感知信息。仿真结果表明,该机制较好地实现了感知性能和通信开销的折衷,同时对双门限区间的取值有较好的鲁棒性;当大部分感知数据落入双门限之间时,明显降低了有故障节点时感知失败的概率。     

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。     

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。