一种基于随机共振增强的协方差矩阵频谱感知算法

为了在避免对主用户系统产生有害干扰的同时 提高频谱利用效率,要求认知无线电系统的频谱感知算法能在极低的信噪比下快速检测出主用户信号。由于可以避免能量检测面临的噪声不确定性问题,基于协方差矩阵的检测算法是一种有效的盲频谱感知算法。为了进一步提高极低信噪比下的性能,本文提出了一种基于随机共振的协方差矩阵频谱感知算法。该算法通过在接收信号中加入优化的特定信号,利用随机共振原理,增大有无主用户信号下的检测统计量概率分布函数的分离度,提高频谱感知的性能。仿真结果表明,相对于现有的协方差矩阵频谱感知算法 ,在相同的虚警概率下,所提算法可以显著提高极低信噪比下的检测概率,同时大幅度缩减检测时间。      

基于中继的协作频谱感知

频谱感知技术是认知无线电系统实现的前提和基础。由于无线衰落环境下单节点频谱感知结果可靠性不高,主要讨论协作频谱感知中的中继协作频谱感知技术。针对单个中继节点的协作频谱感知网络,分析了在AF协议下的频谱感知结果。导出了在瑞利衰落环境下中继节点参与协作感知的检测概率上限的闭合表达式,并进行了数值仿真。数值分析结果表明中继节点参与协作能够提高频谱感知性能。     

基于随机共振的双门限协作频谱感知算法

针对现有频谱感知算法在低信噪比（SNR）环境中性能检测不佳的问题以及传统随机共振（SR）检测弱信号的方法在实际应用中存在的局限性,通过设置最优门限,计算出最优的协作用户数量,提出了一种基于随机共振的双门限协作频谱感知算法,并对提出的算法进行了性能分析。DCSSR算法通过将位于双门限不确定区域的统计数据经过随机共振系统,进一步提高频谱感知算法在低信噪比下的检测性能。仿真结果表明,在不同信噪比和虚警概率下,DCSSR算法相较于传统单门限能量协作算法、双门限能量协作算法以及单门限随机共振协作算法,检测性能都得到了提升。在信噪比为-20 dB时,提出的DCSSR算法相较于传统单门限能量检测协作算法,检测概率提高了80%。     

随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展

频谱感知是认知无线电网络的一项关键技术.低信噪比(SNR)环境下频谱检测的性能会大幅降低,而随机共振(SR)能有效提高信号信噪比,所以将其应用到频谱感知中,能增强认知用户对主用户(PU)的检测性能.首先介绍了随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展,包括随机共振在本地感知中(如能量检测、协方差矩阵频谱感知、循环平稳特征检测)及协作感知中的应用,然后指出了随机共振在认知无线电频谱感知中还有待解决的问题,并提出了下一步的研究方向.     

基于信噪比加权的协作频谱感知方法

认知无线电中协作频谱感知技术能显著提高频谱感知性能,但传统协作频谱感知算法大多采用等权重进行数据融合,未考虑在实际通信环境中感知用户的信噪比差异。针对这种情况,提出了一种基于信噪比加权的协作感知方法,根据信噪比影响因子的不同,给感知用户本地判决结果分配不同的权重,并在此基础上对影响因子定义做了改进,减小了信噪比极值对感知性能的影响。仿真结果表明,在AWGN信道非衰落环境中,基于信噪比加权的协作感知比传统协作感知性能要好,改进后的加权感知方法对感知性能又有进一步的改善。     

频谱感知中的协作检测方法分析

针对认知无线电频谱感知中单用户检测时的阴影衰落、隐藏终端等问题,介绍了协作检测的结构,对单用户的能量检测,信息融合进行了分析。提出了一种多门限多用户的协作检测方式,在多门限协作检测过程中设定多个能量区域及对应不同的权系数,增加传输和融合的信息量。仿真结果证明,在相同条件下多门限的协作检测方式能明显地提高系统检测的准确性。     

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高,而且对节点失效的容忍性也不高等缺点,提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法.认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后,首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值,然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱,把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点,以此进行迭代优化直到算法收敛.理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且精确重构性能好,可靠性较高.     

认知无线电协作频谱感知技术综述

频谱感知是实现认知无线电功能的前提条件,也是认知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方法,尤其协作感知技术日益受到关注.综述了协作频谱感知技术的最新研究进展,先描述典型的认知无线电协作频谱感知模型,然后讨论了协作感知中信息融合及性能分析等关键问题,最后指出了协作感知的研究挑战和发展趋势.     

一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法

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。     

基于Friedman检验的非参数协作频谱感知方法

协方差矩阵频谱感知方法在天线相关性低时感知性能较差,该文针对这一问题提出一种基于Friedman检验的非参数协作频谱感知方法。分布式放置的感知节点具有空间分集的特性,因此在同一时刻感知节点上的信号功率不完全相同。利用这一特点,提出通过比较各感知节点的信号功率水平来实现频谱感知。由于采用了非参数化表示,该方法对噪声不确定性稳定,且适用于任意统计分布的噪声。另外,推导了所提方法判决门限的理论表达式,结果显示判决门限与采样点数无关,因此在采样点数变化的情况下无需重新设置判决门限。仿真结果验证了上述理论分析的有效性。     

碰撞冲突下认知无线网络能量效率分析

在认知无线网络的实际应用中,对于一些能量受限的认知用户来说,提高认知无线网络的能量效率尤其重要。该文从最大化认知无线网络能量效率的角度出发,考虑当认知用户在发送数据时突然出现的主用户信号引起碰撞冲突的情况,提出了对感知时间和帧周期进行分别优化和联合优化的单目标最优化问题,并进行理论推导分析。同时,实验仿真验证了理论分析的正确性。结果表明,能量效率分别随感知时间和帧周期的增大而先增大后减小,存在一组最优感知时间和帧周期使能量效率最大化。      

Detection efficiency of cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

Sensing the spectrum in a reliable and efficient manner is crucial to cognitive radio. To combat the channel fading suffered by the single radio, cooperative spectrum sensing is employed, to associate the detection of multiple radios. In this article, the optimization problem of detection efficiency under the constraint of detection probability is investigated, and an algorithm to evaluate the required radio number and sensing time for maximal detection efficiency is presented. To show the effect of cooperation on the detection efficiency, the proposed algorithm is applied to cooperative sensing using the spectral correlation detector under the Rayleigh flat fading channel.     

采用最小最大准则的协作频谱感知融合

给出了采用最小最大准则实现认知无线电系统协作频谱感知融合的方法,以在主用户出现在授权频段的先验概率未知的情况下利用概率计算实现认知无线电系统的协作频谱感知融合。该方法可实现同步和异步感知信息的融合。仿真验证了算法的性能,并与采用估计主用户出现在授权频段的先验概率并进行基于概率的感知融合算法性能进行了比较。结果表明:给出的算法可有效实现主用户出现在授权频段的先验概率未知时的协作频谱感知融合。     

Soft Combination Schemes for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

This paper investigates linear soft combination schemes for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks. We propose two weight-setting strategies under different basic optimality criteria to improve the overall sensing performance in the network. The corresponding optimal weights are derived, which are determined by the noise power levels and the received primary user signal energies of multiple cooperative secondary users in the network. However, to obtain the instantaneous measurement of these noise power levels and primary user signal energies with high accuracy is extremely challenging. It can even be infeasible in practical implementations under a low signal-to-noise ratio regime. We therefore propose reference data matrices to scavenge the indispensable information of primary user signal energies and noise power levels for setting the proposed combining weights adaptively by keeping records of the most recent spectrum observations. Analyses and simulation results demonstrate that the proposed linear soft combination schemes outperform the conventional maximal ratio combination and equal gain combination schemes and yield significant performance improvements in spectrum sensing.     

基于协作检测的频谱移动技术

频谱移动的目的是使网络状态变化尽可能快地平滑进行,以确保频谱切换中对通信性能的影响最小。采用基于协作检测的协同频谱感知方法,研究频谱移动的策略,分析频谱池容量对系统性能的影响,设计合适的跨层策略,减小切换延迟,最小化频谱切换对各层的影响。     

认知无线电中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,本文提出了一种基于感知信息量化的合作频谱感知方案。该方法对各认知用户的本地检测结果采用3个判决门限进行2比特位的量化,在融合中心处对量化信息加权处理后,得到最终主用户是否存在的判决。本文详细研究了采用该方案的检测概率,虚警概率和吞吐量,理论分析和仿真结果表明,该方法在每个认知用户只增加1bit传输开销的前提下能够极大的改善检测性能,实现了检测性能与传输开销的较好权衡。     

认知系统中多天线协作频谱感知方案

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。     

一种新的分布式协作能量检测算法

针对集中式协作能量检测算法严重依赖中心节点的问题,提出了一种基于一致滤波器的完全分布式的协作能量检测算法.该算法不需要中心节点,次用户可以通过与其邻居次用户进行局域的数据交换,实现基于数据级融合的协作频谱感知.仿真结果表明,该算法比现有的集中式协作能量检测算法优越,能够实现安全的频谱感知.