空闲频谱的最优联合软判决检测算法

为了改善认知无线电中感知用户(未授权)对主用户弱信号的检测性能,采用多个感知用户合作的最优联合软判决检测算法.在考虑参与联合检测的感知用户门限判决相互独立的条件下,通过理论分析和软件仿真,表明在融合中心虚警概率恒定的条件下,与给定各判决门限和系统融合准则的算法相比较,最优联合检测算法性能更好.仿真结果还表明,联合检测算法随着参与感知用户数目的增加,能够改善对主用户弱信号的检测性能.当各感知用户采用软判决方法,对于2个感知用户合作和3个感知用户合作的情况,可对最优联合检测算法性能有0.5dB改善.     

无线认知传感器网络中基于时空相关性的协作频谱感知算法

无线应用的快速扩张使得未授权的工业、科学和医疗(ISM)频段十分拥挤,频谱资源稀缺已成为无线传感器网络发展的瓶颈。无线认知传感器网络允许传感器节点感知主用户的频谱空洞,并利用空闲频段进行通信而改善网络的通信能力。提出了一种基于时空相关性的协作频谱感知算法,该算法建立基于自回归模型的超采样序贯能量检测器以快速获得单节点的局部判决结果,然后为各节点分配时空相关的权重因子以进行加权序贯协作频谱感知,并给出精确的全局判决结果。仿真结果说明,相比于传统的序贯协作频谱感知算法,该算法可使用更少的采样数据量获得更优的频谱检测性能,从而以能量有效的方式提高网络的频谱利用率和数据传输效率。     

基于随机共振和支持向量机的频谱感知

认知无线电是一门新技术,它的目标实现用户的动态频谱接入,提高频谱的使用效率。频谱感知是认知无线电的基础,它的作用是感知频谱空洞,实现对主用户无干扰接入。频谱感知需要在极低信噪比下有较好的感知性能,才能保证感知用户在不影响主用户通信的情况下进行通信。即使在较低的信噪比条件下,它也需要较高的检测性能。提出一种对信号进行双稳态随机共振和特征识别的方法,首先信号先通过随机共振系统以提高信噪比,然后使用FAM算法将信号的循环谱特征提取出来。最后使用支持向量机(SVM)对特征进行模式识别。实验结果表明,在低信噪比下本方法相比传统的能量检测和SVM方法具有更高的检测可靠性。     

基于支持向量机和噪声估计的宽带频谱感知方法

频谱感知技术是认知无线电的核心技术之一,由于未来无线通信技术的发展对高速数据通信的需求,使得宽带频谱感知技术成为目前研究的重点方向。由于宽频带带宽较宽不能直接将整个频段划分为占用或者空闲,需要对宽频带进行细分。将信号划分为多个子频带,通过预处理将多元分类问题转化成二元分类问题。为了降低频谱感知的算法复杂度,提出了基于噪声估计（estimation of noise,EN）和支持向量机（support vector machine, SVM）的频谱感知算法,该算法利用检测性能较好的慢速感知算法作为噪声估计,再使用算法复杂度低的快速感知算法结合噪声估计的信息进行频谱感知。实验结果表明,在低信噪比下,该算法较传统的方法其检测性能有着明显的提高,在信噪比为-10 dB的无线环境中能够完全识别各个子信道的使用情况。     

基于WLC算法的频谱感知性能分析

随着科技的发展,频谱资源的短缺越来越制约无线电技术的发展,为提高频谱的利用率,从而提出了认知无线电,频谱感知作为其核心技术,受到了国内外的重视。在频谱感知中,主要的问题就是判断主用户(primary user,PU)是否存在。由于单用户检测的局限性,在多用户合作检测的基础上,提出了基于迭代的WLC算法,使用MATLAB进行仿真。理论分析和仿真结果表明,此方法与传统的EGC能量检测算法相比,即使在低信噪比情况,频谱检测的性能有明显的提高。     

面向电力物联网的5G通信认知无线电NOMA系统研究

随着电力物联网建设的不断推进,配电网中产生的数据量呈指数增长,传统基于认知无线电的智能电力通信网络已无法满足大量用电信息采集设备对频谱资源高度需求。构建了面向电力物联网的5G网络模型,旨在利用非正交多址接入（non-orthogonal multiple access, NOMA）技术的非正交传输特性进一步提高有限电力专网的频谱资源利用率,为保证频谱检测的准确性,采用多用户协作感知方式。推导了频谱接入概率和吞吐量的闭合表达式;为进一步提高分类结果的准确性,提出了一种改进K-means算法。利用交替迭代算法对检测时间、节点功率和用户簇数进行联合优化,以最大化系统吞吐量。仿真结果表明,与传统正交多址接入系统相比,在改善频谱利用率的同时,感知结果的准确性也得到明显提高。     

认知物联网基于边缘计算的频谱感知-分配方法

针对多终端多信道复杂认知无线电-物联网(cognitive-radio Internet of Things, CR-IoT)当中的频谱感知-分配问题,提出了一种基于边缘计算思想的协作频谱感知-分配方法。为了评估边缘计算思想的引入为CR-IoT系统带来的性能提升,设计了一种能够量化对授权用户的干扰以及认知用户的服务质量的性能评估系统(performance evaluation system, PES)。在该系统中,基于排队论以离散时间马尔可夫模型对系统状态进行建模,能够对可配置参数的异构终端进行独立分析,进而对不同的频谱感知-分配方法进行性能评估。使用PES所进行的仿真结果表明,相比于中心感知-分配方法,所提出的边缘计算方案能够实现更低的对授权用户的干扰以及对于认知用户更好的服务质量。这一结果同样证明了,所提出的PES具有帮助网络监管者设计频谱感知-分配方案的能力。     

基于FPGA的电力无线专网频谱感知系统

针对230 MHz频段的频谱感知实现,本文设计了基于AD9364及FPGA的硬件系统。为了实现较高的频谱分辨率,采用数字信道化的方法,增加FFT计算的点数,最终的频谱分辨率为100 Hz。系统中的频谱感知采取能量检测的方法,该方法有效且易于实现,当信噪比大于3 dBm时,可以判断该频谱被占用。数字信道化及FFT均在FPGA中实现,频谱拼接和能量检测则在MATLAB中实现。通过多次的仿真测试可以证明该系统有效。     

基于循环平稳算法的频谱重叠信号分离实验平台的设计与实现

目前有关循环平稳信号分离的研究工作主要以理论分析和计算仿真为主,为进一步研究该理论的实际应用,采用可编程数字信号处理器(DSP)为核心,构建利用循环平稳特性分离平谱重叠信号的硬件实验平台系统。采用DSP实现自适应频移滤波器对信号进行处理,利用循环平稳算法实现频谱重叠信号的分离,使用BorlandDelphi开发应用程序,方便用户对参数的设置。该系统应用程序响应速度快、主机用户界面友好,DSP系统经实验测试,能够实时地实现频谱重叠信号的分离。     

无线光通信自适应阈值检测技术研究进展

光信号在大气湍流信道中传输时会引起信号衰落和光强闪烁等现象,接收端采用固定阈值检测无法正确恢复出基带信 号,需要对接收信号判决阈值进行自适应调整。 自适应阈值检测技术能够有效抑制大气湍流效应,是改善无线光通信系统的误 码性能、提高系统可靠性的重要手段,其检测性能主要针对阈值检测算法和反馈机制等方面进行优化和改进。 回顾自适应阈值 检测技术的发展历程,从无线光通信系统结构出发,根据贝叶斯最大似然估计和最大后验概率准则,推导了接收信号的最优判 决阈值模型,通过比较接收信号和最优判决阈值解调出基带信号。 分析了基于最小均方误差滤波、卡尔曼滤波和渐消卡尔曼滤 波 3 种算法的典型自适应阈值检测模型,分别适用于平稳输入信号和非平稳输入信号,同时介绍了西安理工大学在自适应阈值 检测领域使用高阶累积量代替传统二阶统计量的相关研究工作,最后对未来该领域发展趋势进行总结和展望,可为未来无线光 通信自适应阈值检测技术的研究和发展提供一定的参考借鉴。     

Robust hard decision combination scheme based on Kullback–Leibler divergence for cooperative spectrum sensing in cognitive radio

Cognitive radio (CR) network is a new, emerging research area because it has the ability to improve spectrum utilization by detecting and using vacant channels that are unused by licensed users. Reliable detection of the licensed user signal is a prerequisite for CR network to avoid interference to the licensed user. Cooperative spectrum sensing (CSS) is able to offer better sensing performance in comparison with individual sensing. However, CSS is vulnerable to attack from malicious users who falsify sensing data. In this paper, we propose a robust hard decision combination rule based on the Kullback–Leibler divergence (KL divergence) for CSS. The proposed scheme can achieve sensing performance similar to that of the optimal hard decision combination rule, the Chair–Varshney rule, while not requiring information on the signal‐to‐noise ratio. Furthermore, the proposed scheme can provide secure CSS against some common types of malicious users without any user identification step. Our simulation results prove the effectiveness of the proposed scheme. © 2012 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于LightGBM算法的光伏并网系统孤岛检测及其集成的可解释研究

针对智能孤岛检测方法欠缺对数据集划分过程中标签分布不均问题的考虑,以及该领域尚未对复杂智能孤岛检测模型的决策进行可解释性分析,提出了一种基于轻梯度提升机(LightGBM)算法的孤岛检测模型。采用分层抽样的K折交叉验证检测模型的分类性能,解决数据标签分布不均的问题;提出基于决策树的Shapley值加性解释方法为主干,融合累计局部效应图和局部代理模型的集成可解释分析框架,从全局性和局部性角度对光伏并网系统的孤岛状态检测进行归因分析。算例仿真结果表明,所提模型能在传统检测方法的检测盲区中实现精确且快速的动态孤岛检测,且在电压波动、系统故障等情况下均未发生误判。基于集成的归因分析方法解决了单一可解释方法的欠合理性问题,揭示了模型输入电气特征自变量与孤岛检测响应因变量之间的关系,提高了模型的可信度。     

基于SOM-SVM频谱感知算法

频谱感知技是认知无线电中的关键技术。本文提出了利用SOM SVM模型进行频谱分类的方法。SOM SVM模型是利用SOM的聚类特点,将含有相同特征的输入样本聚集在一起,并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20%的样本压缩后,将含有代表性的小样本再送入SVM进行训练。本文的样本集通过实验平台采集,验证了基于支持向量机的频谱感知方法在实际数据测试条件下也能取得很好的感知性能。仿真结果表明,SOM SVM模型在低信噪比下,频谱检测率接近100%,检测错误率也得到了很好的改善。     

一种基于加权多循环频率的盲波束形成算法

由于单循环频率盲波束形成算法仅利用了循环平稳信号的某个典型的循环频率,其性能对循环频率的选择有较大依赖性,只要循环频率存在偏差会导致整个算法失效,因此基于单循环频率的算法在实际应用中存在局限性。针对该问题,为了充分利用信号的多循环频率信息,消除循环频率偏差对算法的影响,研究并首次提出了一种加权的多循环频率盲波束形成算法,给出了多循环频率的最优加权组合方案,该方法采用迭代的方法寻找最优循环频率加权矢量。仿真实验和理论分析表明,在存在循环频率偏差的情况下,本文提出的算法性能优于基于单循环频率算法。     

认知无线电频谱感知的相关/能量混合检测法

简要介绍了相关检测法和能量检测法,并在此基础上利用授权用户传输的导频信号和数据信号研究了相关和能量的混合检测法.实验仿真表明在低信噪比情况下,混合检测法优于相关检测法和能量检测法,并且分析了混合检测方法的局限性.     

水下声呐探测系统的博弈对抗模型研究

针对水下目标探测的多声传感器信息处理和协同对抗多目标对战策略,研究了声呐信号探测与协同对抗决策关联,分析了声传感信号的特点,给出了声探测信号恢复与分离的处理算法,建立在声传感信号的基础上,依据多声传感信号在水下对敌我双方探测与对抗条件,研究了多声传感信号博弈模型和协同对抗决策方法,给出了详细的推理分析和函数求解方法。通过给定的多声传感信号的处理和两组敌我协同作战的博弈分析,验证了声传感探测协同对抗决策。     

A cluster‐based sequential cooperative spectrum sensing scheme utilizing reporting framework for cognitive radios

The cognitive radio (CR) technology is being considered as a novel approach for improving the spectrum utilization by detecting and using the vacant spectrum bands of licensed users. Cooperative spectrum sensing (CSS) is the most promising method for offering more reliable sensing performance compared to individual sensing. However, in a large CR network, CSS requires a huge number of sensing result transmissions from cognitive radio users (CUs) to the fusion center (FC), which can result in overhead traffic of the control channel and lack of power consumption of the CUs. In this paper, we propose a cluster‐based sequential cooperative spectrum sensing (SCSS) scheme utilizing a reporting framework to reduce the number of direct reports from CUs to FC while keeping similar sensing performance as the conventional CSS. By using the proposed scheme, the power consumption in the sensing process and the overhead of the control channel can be significantly reduced. Simulation proves the efficiency of the proposed scheme. © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于加窗插值压缩感知的谐波/间谐波检测方法

针对压缩感知在傅里叶变换基下,对谐波畸变信号进行变换时会产生频谱泄漏和栅栏效应的问题,提出一种基于加窗插值的压缩感知(WI-CS)算法。该算法结合二进制稀疏测量矩阵和六项五阶余弦窗,构造出一种新型窗稀疏测量(WSM)矩阵,经重构得到稀疏向量后,利用四谱线插值修正公式,对谐波间谐波各参数进行精确检测。通过MATLAB仿真,结果表明文章所提方法能够在较少的采样数据下,具有较高的检测效率以及一定的抗噪声能力。