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认知无线电网络的一种协作频谱感知方案 总被引:3,自引:3,他引:0
认知无线电技术能够让非授权用户利用已经分配给授权用户的频段.为了不对首要用户的工作造成干扰,认知用户需要对频谱进行不间断的监测来判断首要用户是否存在.因此,频谱的感知是认知无线电技术的关键.协作频谱感知能够充分的利用网络资源,提高网络中的认知用户的检测概率.文中笔者简单地介绍了一种协作频谱感知的方案.仿真结果表明,通过该方法能够提高网络中认知用户的检测概率,提高网络的检测灵敏度. 相似文献
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认知无线电系统中频谱感知方法的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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针对认知无线电的核心问题——频谱感知,采用性能好的协作频谱感知,这里研究了认知无线电系统中一种多天线协作频谱感知方案,此方案中的噪声信号和主用户的信号均认为是独立复高斯随机信号。同时,次用户将检测到的信号通过波束成形后传向融合中心,而优化函数为发射功率受限的条件下,最大化全局的检测概率。理论推导和方针结果表明,所提出的方案有效地提高了检查概率,充分发挥了空间分集和多用户分集的优势,普遍提高了系统的感知概率。 相似文献
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认知无线电是一种用于提高无线通信频谱利用率的新的智能技术,检测频谱空穴是否存在是实现认知无线电的前提和关键技术之一.首先简述认知无线电的背景和概念,针对认知无线电的频谱感知功能,介绍了基于能量检测的频谱检测方法,并在Matlab环境下进行了仿真实验,比较在相同的虚警概率情况下的检测概率与信噪比的关系.仿真实验结果表明,在相同的虚警概率时,当信噪比大的时候,检测概率越大. 相似文献
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针对传统认知车联网(Vehicle to Everything, V2X)频谱感知受主用户频谱活动特性和车辆移动性的影响,感知性能较低的问题,提出了基于Markov的主用户频谱统计模型和认知车辆移动性的频谱感知方法。该方法使用二态马尔可夫链构建主用户频谱统计模型,根据历史统计数据计算主用户频谱状态转移概率,根据认知车辆的移动特性,计算存在频谱机会时的内部概率,最终推导出系统漏检概率的表达式。实验结果表明,该方法在瑞利衰落信道中信噪比为-8 dB时,漏检概率相比传统方法降低了6.5%,具有更好的感知性能。 相似文献
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基于最佳中继选择的协作频谱感知方案研究 总被引:8,自引:0,他引:8
本文提出了一种基于最佳中继的多用户协作频谱感知方案,通过认知无线电网络中多用户间的相互协作,可以获得明显的空间分集增益,从而改善认知用户的检测性能.针对所提出的多用户协作感知方案,在瑞利衰落环境下分析了相应的系统检测概率,同时也理论推导了传统非协作方案的感知性能.根据检测概率的解析式,对非协作方案和多用户协作方案,进行了相应的数值实验和性能比较.与非协作感知方案相比,多用户协作方案能够显著提高主用户的检测概率.此外,随着候选中继用户数目增加,多用户协作方案对主用户检测概率的改善量越加明显. 相似文献
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为了降低认知无线电中次用户对主用户的干扰,提出了次用户通过多个时隙的能量感知联合检测主用户的频谱感知方法。每个传输帧被分成若干个时隙,次用户在每个时隙的开始进行能量感知,通过合并多个时隙的感知结果,提高次用户对主用户的检测性能。为了最大化次用户的频谱效率,将主用户状态建模为二维马尔科夫随机过程,并根据该过程优化单时隙频谱感知时间。仿真结果表明:相比Liang的“先听后传”频谱感知方法,提出方法仅牺牲14%的频谱效率,却使干扰概率降低了28%;随着信噪比增加,提出方法的最大频谱效率逐渐接近“先听后传”频谱感知方法。 相似文献
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摘要:传统的航空无线电协作频谱感知算法无法区分节点的性质(普通/恶意),而新的加权序贯检测(weighted sequential probability ratio test,WSPRT)算法虽然解决了这个问题,但在具有频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击节点的环境中,无法保持高的感知正确率。提出了一种改进型WSPRT 算法,在传统的 WSPRT 算法基础上改进了信誉度奖惩方案,增加了临近时间内感知稳定度的量化。从实验仿真结果看,改进后的算法不仅时间复杂度更低,而且能够有效地识别恶意节点,对于恶意用户的判定更准确。 相似文献
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Weighted one bit hard combination for cooperative spectrum sensing is proposed in this paper. Two thresholds are adopted to divide the possible energy value into three weighted regions.If the energy value falls into the corresponding region, it will be judged as “1”, no information or “0”. When the probability of false alarm is constrained to be constant, the objective is to maximize the probability of detection. The optimization problem is simplified by separating the weight of the middle region into several intervals. Simulation results show that the sensing performance of the proposed scheme is much better than that of the traditional one bit hard combination scheme and almost the same as that of the equal gain combination (EGC) scheme. Moreover, compared with the traditional one bit hard combination, fewer average sensing bits are required to transmit to the data fusion center with the proposed method. 相似文献
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为了提高低信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)下频谱感知的性能,使用模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM),提出了一种基于特征值和级联聚类的协作频谱感知方法。从接收信号的协方差矩阵中提取特征值构造特征向量,通过在三维空间中执行聚类得到信道是否可用的分类模型,此过程无需获得主用户(Primary User, PU)信号以及噪声功率的先验信息,避免了复杂的门限计算。FCM聚类用于优化GMM聚类的初始参数,有效解决了在低SNR下GMM容易陷入局部最小值的问题。仿真结果表明,该方法降低了GMM的收敛时间并提高了模型分类的准确性,与其他主流方法相比能够有效提升频谱感知的性能。 相似文献