基于绝对值累积的主用户动态到达频谱感知算法

在认知无线电网络的主用户动态到达频谱感知场景中,针对拉普拉斯脉冲噪声干扰导致频谱检测性能下降的问题,提出基于绝对值累积(AVC)的频谱感知算法。假设接收到的主用户信号服从泊松分布,对接收信号进行AVC处理抑制脉冲噪声干扰,并将处理信号累积求和作为判决统计量,得到判决统计量的均值与方差,求出判决门限理论表达式以判断主用户是否动态到达,从而实现频谱感知。理论分析与仿真结果表明,该算法在不同虚警概率、信噪比及累积求和采样点数量下的检测概率均优于改进的能量检测算法。     

基于谱相关函数的多循环频率合作频谱检测

为了避免干扰主用户的通信,认知用户在伺机使用主用户授权频段之前,需要检测该频段是否处于空闲状态,为此研究了基于谱相关函数的频谱检测方法。根据噪声谱相关函数的幅度确定检测门限,将接收信号在主用户某一循环频率处的谱相关函数的幅度与检测门限进行比较,若大于判决门限,则判断主用户存在。利用主用户信号的多循环平稳特性,多个循环频率之间通过合作检测来提高检测性能,并利用蒙特卡洛仿真方法验证该检测方法的可行性。仿真实验结果表明,该算法可有效检测到主用户,通过多循环频率的合作检测提高了检测概率。     

非理想报告信道下协作频谱感知研究及性能分析

分析了理想报告信道下协作频谱感知性能,提出了基于改进的能量检测的协作频谱感知方案。改进的能量检测器通过对接收信号样本取任意正数p次方的和作为检测统计量,每一个认知用户将本地检测结果发送到数据融合中心,数据融合中心采用OR准则最终判断授权用户信号是否出现。针对非理想报告信道情况,推导了误检概率最小下参与协作的认知用户个数,并数值仿真得到了误检概率最小下的p值。数值仿真结果也表明协作频谱检测概率在低信噪比情况下随着p值的增大而提高。     

瑞利信道下多门限频谱合作感知方法研究

随着通信方式由语音转向多媒体应用,人们对高速无线传送的需求与日俱增。然而由于有限的自然频谱,现行的静态频率分配机制不能满足快速激增的高速通信设备的要求。因此,需要能够提高频谱利用效率的创新技术,认知无线电的出现解决了这种频谱拥塞的问题,本文将研究在能量探测频谱感知过程中使用多门限判决方法,在认知无线电网络中,决策中心接收多个认知无线电的观测数值,做出决定判断是否存在主用户。研究表明在瑞利信道下进行能量探测的合作频谱感知,采用多门限的判决方法能使感知效果的到提升。     

基于循环平稳的频谱感知方法

文中提出了一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法。该方法首先推导了在主用户信号随机出现时,基于循环平稳频谱感知方法的判决统计量,然后基于Neyman-Pearson(N-P)准则,推导了在给定虚警概率时所提方法的判决门限和检测概率,最后用仿真结果证实了所提方法在主用户随机出现时相比传统循环平稳频谱感知方法的有效性和优越性。     

认知信道容量的归一化分析

认知用户使用信道时,主用户信号的检测率、空闲信道的检测率以及两次感知之间主用户信号的离开或到来都对系统性能有着重要的影响。针对这一问题,分析了认知用户容量、感知时间、主用户信号变化率之间的关系。研究发现：在主用户对信道利用率一定的条件下,认知用户的最佳感知时间只取决于认知信号的帧长和主用户信号的信噪比,而与主用户信号的变化率无关;此外认知用户的容量随着主用户信号变化的增快而呈现出减少的趋势。     

认知无线电网络中的一种新型协作频谱感知方法

提出一种能够应用于认知无线电网络中的新型协作频谱感知方法--双阚值能量检测,该方法同时利用了次要用户的接收信号能量和局部判决结果两种信息,由判决中心结合次要用户的局部判决结果和接收信号能量,做出最终判决从而确定主要用户存在与否.该方法在通信流量增加不多的情况下能够充分提升检测性能.仿真结果表明当接收信号能量落入延迟判决区间的概率较大时,该算法能够显著地改善认知无线电网络的协作频谱感知能力.     

基于干扰建模的通信中断概率分析

在认知无线电网络中,次用户对主用户产生的干扰会影响主用户通信甚至产生通信中断.针对该问题,提出一种基于泊松分布的干扰模型.该模型考虑次用户对主用户基于信噪比的频谱感知概率,并在该模型的基础上针对不同的网络环境影响因素,如阴影和衰落,得到在不同环境下干扰模型的封闭表达式.利用干扰模型分析在不同环境影响因素下通信中断概率.仿真结果表明,该模型可以模拟真实环境中次用户对主用户的干扰,且通过分析得出不同的环境影响因素对通信中断概率的影响.     

异构无线网络的认知节点位置分析

针对异构无线网络的协同频谱感知的检测能力问题,提出了一种基于信号相关特性的协同判决策略,采用环状对称的认知节点预布置方法来提高预定区域内主用户的检测能力.通过对称布置认知节点对之间的协同检测来减少隐藏终端误判概率,解决双工状态的主用户检测问题并实现对处于接收状态的异构网络主用户的非协议解析.数值仿真验证了该认知节点预布...     

认知无线电频谱感知技术研究

随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源短缺的问题越来越严重,甚至可能成为未来制约无线通信技术发展的瓶颈。认知无线电技术通过对频谱资源的"二次利用",为缓解频谱资源紧缺开辟了一条新的路径。在认知无线电网络中,当认知用户感知到目标频段处于空闲状态时,可以接入该频段进行通信,一旦检测到主用户重新出现时,要及时做出避让,以免影响主用户的正常工作。由此可知,频谱感知技术是保证认知无线电技术得以实现的关键和前提。     

动态阈值的双门限协作感知方法

随着通信技术的提高和通信应用的增多,无线频谱资源越来越匮乏.许多分配到资源的主用户利用率很低,认知无线电技术希望没有分配到资源的次用户合理使用主用户频谱来提高频谱的利用率.频谱感知技术关系到认知无线电中次用户对空闲频谱的使用机会,是认知无线电的关键技术之一.就是在已有的感知技术的基础上,提出了新的感知手段.在认知无线电网络中,不同的次用户由于与主用户距离以及自身所处环境的噪声影响不同,它们的信噪比一般是不一样的.这里采用的动态阈值的双门限协作感知方法,是对传统双门限能量感知方法的改进,通过充分考虑次用户之间的差异性来提高感知的性能.首先,根据对检测和虚警概率的要求,过滤掉一部分检测能力不满足条件的次用户.同时,每个次用户的用于能量感知的双门限会根据它们各自信噪比的不同而动态变化.通过与单门限能量感知以及传统双门限能量感知方法进行比较,可以看出本文提出的感知方法一定程度上提高了系统整体感知的性能.     

一种增强现实分场景推送情景感知服务的方法

针对目前增强现实浏览器中由于标签使用不当阻碍用户认知操作的问题,提出了一种分场景推送情景感知服务的方法.该方法根据用户寻找兴趣点并检索内容的认知流程划分场景,采用情景感知四层服务框架分别创建了3个场景的功能模块,通过关联3个场景模块,构建了完整的移动增强现实浏览器系统.实验结果表明,与同类浏览器相比,基于上述方法设计的增强现实浏览器系统在分类准确度上平均提高了13%,用户对系统预测效果的平均满意度提高了26%.     

基于动态用户画像的信息推荐研究

针对传统信息推荐方式精度偏低的问题,引入用户画像作为推荐基础,在深入研究文本分类和用户行为后,提出一种基于动态用户画像的推荐方法.该方法通过动态分析用户历史数据,预测用户的兴趣变化趋势,从而实现动态推荐.离线实验证明,该方法在预测用户偏好变化方面具有一定优势,相较于传统的基于标签的信息推荐,提高了推荐精度.     

基于文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘方法

微博平台隐含潜在的用户信息,通过微博数据挖掘用户兴趣具有重要的社会意义。结合用户兴趣与微博信息的特点,提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘（TCID-MUIM）方法。首先,通过基于词林的同义词合并策略弥补建模时词频信息不足的弊端;其次,利用二次Single-Pass不完全聚类算法将用户微博划分为多个簇,将簇合并为同一文档以弥补微博文本短小难以挖掘主题信息的问题;最后,通过LDA模型建模,并考虑用户兴趣随时间变化的问题,引入时间因子,将微博—主题矩阵压缩为用户—主题矩阵,获取用户兴趣。实验表明,较之传统建模方法与合并用户历史微博为同一文档的建模方法,TCID-MUIM方法挖掘的用户兴趣主题具有更好的主题区分度,且更贴合用户的真实兴趣偏好。     

动态分配模式下的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴,提高频谱利用率。提出两种宽带感知方法——矩形谱感知法和谱相关感知法,分别适用于已知主用户带宽和主用户功率谱(PSD)的情况。不同于以往将宽带频谱感知转换为窄带频谱感知的方法,利用主用户先验PSD在宽带范围内直接搜索主用户信号。该方法不需要带宽划分,直接在宽带内进行检测,对主用户信号PSD没有特殊要求,主用户信号可以随机出现在所检测的带宽范围内。仿真结果表明,由于谱相关法比矩形谱法利用了更多的先验信息,其检测性能优于矩形谱法,主用户载波估计更为准确。     

信息论准则的频谱感知技术

频谱感知是认知无线电通信的前提,针对传统单天线能量检测算法易受噪声不确定性影响的问题,结合MIMO的空间处理能力,提出一种基于信息论准则的频谱感知算法。首先通过实时侦听信道,获得观测信号的相关矩阵;然后利用AIC准则检测周围环境中是否有主用户存在。该算法无需预先得知噪声的功率信息、无需设置判决门限。仿真结果表明,相比于能量检测算法,该算法有效提高了系统的检测概率,对噪声不确定性具有鲁棒性。     

基于情景和浏览内容的层次性用户兴趣建模

用户兴趣建模是个性化服务的核心,考虑到情景信息对用户偏好的影响,对融和情景信息的用户行为日志数据进行深入研究,提出了一种基于情景信息的用户兴趣建模方法.该方法首先通过计算情景相似度来获得用户当前情景的近似情景集;对“用户-兴趣项-情景”三维模型采用情景预过滤的方法降维处理.然后根据用户浏览内容得到用户兴趣主题,分析页面内容得到每种主题的兴趣关键词,建立基于层次向量空间模型的用户兴趣模型.实验结果表明,本文提出的基于情景信息的用户兴趣模型对用户兴趣的预测误差控制在9%以内,是有效的.     

认知无线电网络中基于信任度的频谱感知技术

提出了一种在认知无线网络控制信道带宽受限条件下基于信任度的双门限协同频谱感知算法。首先每个认知用户基于双检测门限独立进行频谱感知,但只有部分可靠的认知用户通过控制信道向认知无线网络基站发送本地感知结果。当所有的用户都不可靠时,选取信任度最高的认知用户发送本地感知结果进行判决。理论分析和仿真表明,同常规能量检测算法相比较,该算法能够在控制信道带宽受限条件下,以较少的网络开销获得更好的频谱感知性能。     

基于连续查询的用户轨迹k-匿名隐私保护算法

随着移动服务和移动网络的持续发展,基于LBS的连续查询服务被广泛应用。基于单点的K-匿名位置隐私保护算法已经不能满足连续查询下用户位置隐私需求。针对用户轨迹隐私保护提出新的保护方法,该方法采用不可信第三方中心匿名器,用户获取自己的真实位置后首先在客户端进行模糊处理,然后提交给第三方匿名器,第三方匿名器根据用户的隐私需求结合用户某时刻的真实位置信息生成虚假用户,然后根据历史数据生成虚假轨迹。为了进一步提高虚假轨迹与用户真实轨迹的相似性,该算法提出了虚假轨迹生成的两个约束条件：虚假轨迹距用户真实轨迹的距离约束和相似性约束。经大量实验证明,该算法与传统的不同时刻K-匿名算法相比,不仅可以满足连续查询的用户轨迹隐私保护而且可以满足基于快照的LBS用户位置隐私保护。