基于线性加权数据融合的协作频谱感知优化

在认知无线电网络中,协作频谱感知技术可有效地缓解本地感知场景中存在的隐藏终端等问题。为了获得更大的协作增益,该文采用基于数据融合的协作频谱感知策略,融合中心依次收集各次用户上报的本地能量检测数据,然后进行线性加权融合,并做出最终判决。重点研究了线性加权融合方案的优化,推导了各次用户分别在Neyman-Pearson(N-P)和Bayesian两种不同准则下的最优融合权重,并在Suzuki感知信道下进行了蒙特卡洛仿真和数值验证。结果表明,N-P准则下给出的两种优化加权融合方案MDC和NDC性能相近,且均比EGC、SC、MRC等常用的融合方案具有更高的协作检测概率;而Bayesian准则下推导的优化加权融合方案BAY在检测可靠性方面明显优于其他方案。     

基于GBIC准则的认知无线电宽带频谱感知

提出了基于广义贝叶斯信息准则(GBIC)的认知无线电宽带频谱感知算法. 该方案主要是利用GBIC准则估算出宽带授权频带中被主用户占用子带的个数,并确定其在宽带频段上的相应位置,从而完成宽带感知频段上的空闲频段定位以便于次级用户动态接入. 理论分析和仿真结果表明,所提出的GBIC准则宽带频谱感知方案对先验信息的依赖程度低,可以有效地提高频谱感知性能,其性能十分接近传统的能量感知方案.     

Evolutionary Game for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.     

认知网络中基于演化博弈的频谱感知技术

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.     

认知无线电网络中基于演化博弈的协作频谱感知技术

 提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法．对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法．理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量．     

认知无线电衰落信道的两步协作频谱感知方案

针对单天线单用户频谱感知性能严重恶化的问题.为了进一步提高频谱检测性能,减小感知数据传输开销,提出了两步协作频谱感知方案.仿真结果表明,提出的基于平方率合并的软合并两步协作频谱感知方案,克服了多径衰落、阴影衰落和接收机不稳定的问题,大大提高了频谱检测可靠性,具有软合并协作和硬合并协作的优点,减小了网络负载,同时提高了检测性能.     

非理想决策传输条件下的协作频谱感知

现有的基于决策融合的协作频谱感知方案大多数都是以理想的通用控制信道为前提,没有考虑实际决策传输中也存在衰落及噪声干扰,对此,将感知信道和控制信道建模为Suzuki信道,提出一种基于最小错误概率决策估计和K/N决策融合的协作频谱感知方案. 数值分析和仿真结果表明,非理想决策传输条件下的协作感知性能较理想条件下有一定恶化,在控制信道信噪比较低的情况下,其性能甚至不如本地感知. 在此基础上,研究了阴影衰落的空间相关性对协作感知性能的影响. 仿真结果显示,随着次用户之间距离的增大,阴影相关性的不利影响将逐渐减小.     

基于最小误检概率的最优感知用户数目优化算法

频谱感知是认知无线电系统的关键技术之一,协作频谱感知能够提高频谱感知性能。首先定义了修正后的误检概率,然后以能量检测为基础,推导了在不同判决门限下为使误检概率达到最小的最优感知用户数目,并根据最优感知用户数目进行协作频谱感知。仿真结果表明,与传统的K秩准则相比,文章所提算法能够有效提高感知性能。     

删余协作频谱感知性能分析及优化

提出了一种新的基于删余的协作频谱感知方法,通过减少实际发送的本地决策值数来节约控制信道带宽,降低检测性能对认知用户数的依赖; 分析了这种删余协作频谱感知在感知信道和报告信道均存在衰落下的性能,它可以有效解决报告信道衰落所带来的尾感知问题,降低了虚警率; 提出了进一步优化算法,算法在确保主用户受到足够保护的前提下,通过寻找最优的次用户数和相应的检测门限使次用户的接入机会最大化．仿真结果与理论分析相一致．     

认知网络中控制信道受限的协作频谱感知

在噪声不确定的条件下,提出一种多频带联合协作感知方法,根据各频段噪声功率的不确定度分别计算出检测门槛上、下限后对本地主用户信号进行多频带联合检测.接收信号能量处于检测门槛上下限之间的频段为本地检测结果不确定的频段,需要进行多点协作频谱感知,认知节点可利用本地检测中确定空闲的频段来传递本节点的感知信息,实现由本节点可用信道分担传统协作感知方法中控制信道通信量的目标.仿真结果表明,对比传统协作感知方法,新提出的协作感知方法能有效减少频谱感知过程中控制信道的通信负载,并且在本地检测结果为不确定的频段能获得更小的误警概率.     

分布式宽带合作频谱感知算法

针对传统宽带合作频谱感知中集中式频谱重构带来的网络通信负担重、重构复杂度高的缺点,提出了一种基于分布式子空间估计的非重构宽带合作频谱感知算法.该算法直接从欠采样数据中估计信号子空间,利用子空间的正交性实现频谱感知.为了获得空间分集增益,采用基于扩散自适应的分布式估计算法求解全局信号子空间.理论分析与仿真结果表明,该算法无需重构原始信号的频谱,运算复杂度低,全分布式的多用户合作提高了频谱感知性能,且具有更少的节点通信量.     

一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术

针对认知用户接收到的信号特点,提出了一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术。当信号能量位于两个门限之间时,由数据融合中心根据最大比合并准则再次进行判决,并结合本地判决结果做出最终决策。仿真结果表明,所提方法可以有效地提高检测概率,降低错误概率。     

Optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

In order to improve the throughput of cognitive radio(CR), optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing was investigated in a CR network that includes multiple users and one fusion center. The frame structure of cooperative spectrum sensing was divided into multiple transmission time slots and one sensing time slot consisting of local energy detection and cooperative overhead. An optimization problem was formulated to maximize the throughput of CR network, subject to the constraints of both false alarm probability and detection probability. A joint optimization algorithm of sensing time and number of users was proposed to solve this optimization problem with low time complexity. An allocation algorithm of cooperative users was proposed to preferentially allocate the users to the channels with high utilization probability. The simulation results show that the significant improvement on the throughput can be achieved through the proposed joint optimization and allocation algorithms.     

基于认知无线电的LTE系统频谱感知方法

提出一种认知无线电技术框架下LTE系统中femtocell的频谱感知方法. 在该方法中, femtocell对上行频谱进行能量检测, 通过一种两步决策的频谱感知技术, 发现周围正在承载业务的macrocell用户, 并进一步对其承载的业务类型进行识别, 根据不同的业务类型, 调整感知周期, 使其在femtocell取得的吞吐量和耗费的感知能量之间进行有效折中. 仿真结果表明, 该方法可在控制对macrocell用户的干扰和控制感知开销的情况下, 提高femtocell小区的吞吐量, 提高系统性能.     

局部应力应变疲劳的能量方法

应用Neuber准则分析弹塑性材料缺口件时局部应力应变估计过高，因此预测初始寿命常给出过于保守的结论.由于当量应变能密度（Equivalent strain energy density, ESED）准则在Neuber准则的塑性变形项上增加了系数，局部应力应变估计结果更为准确.基于能量方法讨论了循环加载下材料的塑性应变能密度，发现ESED准则相比Neuber准则多考虑了塑性应变能密度，这是ESED准则局部应变场估计值远低于Neuber准则的估计值的能量理论基础.疲劳试验的结果验证了以上结论.     

最小信道检测开销的协作频谱感知算法

在资源受限的无线电认知网络中,协作频谱感知技术的应用提升了系统性能,却同时增加了信道检测开销.选择合适的系统参数可以有效地降低信道检测开销.采用能量检测方法,分别对单用户和多用户频谱感知系统模型进行了分析,提出信道检测开销优化算法并推导出数学表达式,理论上证明了检测开销必然存在一个最小值,同时给出了算法思路和实现步骤.仿真结果也验证了系统参数优化的有效性和最小信道检测开销算法的合理性.     

Multi-slots Wideband Cooperative Spectrum Sensing Based on Weighed Data Fusion in Cognitive Radio

In order to avoid the interference to the primary user(PU), in this paper Cognitive Radio (CR) periodically senses the presence of PU, and during one period, CR can sense all the sub-channels based on weighed data fusion and then use all the idle channels decided by the coordinator. The local sensing time of CR is divided into multi-slots in which CR can sense any sub-channel. Through reasonably allocating the sensing slots and users by mathematic optimization, the proposed algorithm can improve the total throughput of CR. The optimization problem of the proposed scheme which seeks to maximize the throughput subject to the constraint of the detected performance of each sub-channel is proposed in order to choose the optimum local sense time and the number of the cooperative CRs. The simulation results indicate that the proposed scheme can obtain higher throughput than the conventional single-channel sense, and there are the optimum local sense time and the number of cooperative CRs to make the throughput reach maximum.     

合作感知系统中最优合并准则下的用户删除方法

在IEEE802.22标准系统模型下分析了最优合并准则的性能及影响因素. 在此基础上提出了用户删除的方法：通过设置门限去除对最终判决影响较小的用户,从而大幅减少了合作感知的反馈信息,有效节省了反馈信道资源. 理论分析和仿真结果显示,用户删除通过设置合理的门限可有效控制系统的性能损失,同时降低反馈信道资源需求,为进一步的系统优化打下了基础.