基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法

为了改善低信噪比情况下认知用户的频谱感知性能,提出了一种基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法。协作认知用户首先对接收到的信号序列进行分段处理,然后统计各自段内采样点能量值大于预设门限值的个数,并将其作为本地检测统计量上传至融合中心,从而有效地减少了控制信道的传输开销。利用棣莫弗 拉普拉斯定理和中心极限定理的近似结论得出段内检测统计量服从高斯分布,大大简化了后续似然比函数的理论推导和计算过程。仿真结果表明,在认知用户平均信噪比〖AKγ-〗=－15dB且目标检测性能相同的条件下,相比现有的能量检测算法,所提算法在H0和H1两种情况下分别减少了55.86%和37.51%的平均样本数。     

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.     

基于信号可信度的压缩感知协作频谱检测算法

压缩感知为认知无线电的宽频谱感知提供了一种新的方法和思路。基于压缩感知的原理,提出了一种多认知用户协作场景下,基于信号可信度的协作频谱检测算法。该算法根据不同认知用户接收信号的优劣判定用户感知结果的可信度,并利用正交匹配协作追踪算法获得认知区域内的频谱占用情况。仿真结果表明,该算法在不同信噪比范围下其检测性能均优于传统算法,以较小的复杂度代价改善了检测性能。     

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。     

已知噪声不确定性的双门限协作频谱感知

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。能量检测广泛应用于频谱感知中,然而噪声不确定性严重影响其检测性能。建立了噪声不确定性模型,提出了双门限协作频谱感知算法,并分析了融合中心接收到感知用户信息数量进行有效感知的概率。仿真结果表明,在一定条件下,所提算法能够达到较好的检测性能。     

衰落信道下提高协作频谱感知能力的方法

由于协作频谱感知能够更准确地确定主用户的存在与否,因此,它被认为是认知无线电技术中的一个重要研究分支.在协作频谱感知中,各认知用户需要通过报告信道发送其本地判决结果(0或1)到融合中心(FC).然而,在实际中,报告信道通常受衰落的影响,这将降低频谱感知的检测性能.针对这个问题,首先,文中提出一种基于认知用户选择的协作频谱感知算法.该算法通过减小由衰落信道引入的误码概率来提高协作频谱感知的检测性能.其基本思想为:只有具有较好瞬时信道增益报告信道的认知用户才将其本地二进制判决结果发送到FC,否则,该认知用户不发送其本地检测结果到FC.其次,提出一种基于空时编码的协作频谱感知方法.通过在CR网络中,利用空间分集增益来降低由衰落型报告信道引入的误码概率,从而提高检测性能.最后,对提出的这两种协作频谱感知方法的检测性能进行理论分析研究,并对其进行数值仿真.仿真结果表明:相比于传统的协作频谱感知,本文提出的这两种协作频谱感知算法都能提高对主用户的检测性能.     

能量效率和碰撞概率联合优化的协作频谱感知算法

协作频谱感知能提高认知无线电网络的感知性能。随着认知网络频谱感知性能的提高,一方面感知网络将会消耗更多的能量;另一方面次用户拥有更多的机会接入授权频谱,次用户的吞吐量不断增加,同时在通信过程中主用户与次用户发生碰撞的概率也不断增大。本文提出了一种联合优化能量效率和碰撞概率的协作频谱感知算法,通过最优感知检测点判断节点所处信道状态,融合中心舍弃信道状态不好的节点使其不参与数据融合,既消除了信道状态不好的节点对全局判决的不良影响,又提高了能量利用率。仿真结果表明,该算法提高了网络的频谱检测性能,并延长了感知网络的生命周期。     

无线认知网络中的选择触发协作频谱感知

在无线认知网络中,常规协作频谱感知算法用于增强频谱感知的准确性,但是该算法增加了通信成本以及认知用户的能量消耗。为此,提出一种选择触发协作频谱感知算法(STCSS)。该算法基于当前频谱感知能量阈值判定是否触发二次协作频谱感知,使得协作频谱感知仅在必要时被触发从而降低能量消耗与通信成本。仿真结果表明,对比协作频谱感知算法与精细快速感知算法,STCSS算法可提高检测概率,减少能量消耗以及通信成本。     

基于动态阈值的可信度加权协作频谱感知

为了提升受阴影衰落等因素影响下的协作频谱感知性能, 采取了一种改进的基于动态阈值和可信度相结合的协作频谱感知方法。该方法利用各认知用户的检测信噪比对检测可信度较低的认知用户进行过滤, 各认知用户根据检测信噪比设定一个适合自身的动态阈值进行能量感知, 融合中心结合各单节点感知结果和分配的传输可信度作出最终判决。仿真结果表明, 在检测信道和传输信道均受到阴影衰落等因素严重影响下, 与单纯的动态阈值协作感知和传统的可信任度协作感知方法相比, 该方法能获得较高的检测概率。     

基于BP神经网络的协作频谱感知技术

认知无线电技术可以利用主用户未使用的频谱资源来有效地提高频谱利用率。单用户感知技术虽然简单但可靠性较低,协作频谱感知技术可以显著地提高频谱感知的性能。现有的大部分协作感知都是在假设各认知用户的信噪比相同的前提下进行研究。然而在实际环境中,由于每个认知用户所处的环境不同,其信噪比不同,对融合中心判决的影响也不同。如何在提升检测性能的同时提升系统的能量效率是关键问题。提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的协作频谱感知技术,它利用频谱环境的历史信息,通过BP神经网络提高频谱感知性能。仿真结果表明,该算法可以在保证协作感知性能的同时减少参与协作的认知用户数,从而减少能量消耗。     

基于可信度的加权协作频谱检测算法

协作频谱检测技术可以有效解决认知无线网络本地检测存在的信道衰落、隐藏终端等问题。论文研究了加权协作频谱检测技术,提出一种基于可信度的协作频谱检测算法。每个感知节点基于最大最小值特征值检测完成本地频谱检测,并与融合中心的全局检测结果进行比较估计各自感知节点的频谱检测可信度;融合中心利用切尾平均法计算参与频谱协作检测的可信度门限,并选择可信度大于门限的感知节点参与协作频谱检测。该算法有效降低了认知网络协作检测的复杂性,提高了频谱检测性能,在噪声波动环境下具有良好的鲁棒性。仿真结果表明,算法频谱检测性能要优于其它加权算法1~3 dB,节省系统开销43.75%左右。     

Cooperative spectrum sensing based on stochastic resonance in cognitive radio networks

A new censoring cooperative spectrum sensing scheme based on stochastic resonance(SR)technique in cognitive radio(CR)network is proposed in this paper.The observations of the cooperative secondary users(SUs)whose statistics fall into the censoring interval are processed by SR system in the proposed scheme.The hard fusion and the soft fusion for the censoring cooperative spectrum sensing scheme are analyzed respectively.Theoretical analyses and simulation results show that the proposed censoring cooperative spectrum sensing scheme has the same detection performance as and lower computational complexity than the method that each cooperative SU performs spectrum sensing using SR-based energy detection,and its detection performance is superior to that of the conventional method that all the cooperative SUs perform spectrum sensing using energy detection in hard fusion.In soft fusion,the proposed censoring cooperative spectrum sensing based on equal gain combination can achieve the optimal sensing performance approximately.     

单天线认知无线电中的协作频谱感知和无线能量传输

在单天线认知无线电中,可以通过天线协作频谱检测来提高检测衰落信道中主用户(Primary User,PU)存在的传感性能。然而,由于协作频谱检测,认知无线电(Cognitive Radio,CR)可能消耗更多的存储能量,从而降低其传输性能。为了保证其传输性能,提出了一种同步协作频谱检测和无线功率传输的方案,该方案可以收集PU信号的射频(Radio Frequency,RF)能量,以提供频谱检测消耗的能量。提出了时间分流模型、实现了协作频谱检测,能量收集和数据传输的同步。制定了适用于该方案的优化问题,以最大化同步协作频谱检测和无线功率传输模型中认知无线电的频谱效率,分别受限于检测的概率和收集的能量。最后通过计算得到的最佳分配因子,以实现了频谱效率的最大值,并通过仿真得出了结论。     

A weighted cooperative spectrum sensing framework for infrastructure-based cognitive radio networks

Spectrum sensing plays a critical role in cognitive radio networks. A good sensing scheme can reduce the false alarm probability and the miss detection probability, and thus improves spectrum utilization. This paper presents a weighted cooperative spectrum sensing framework for infrastructure-based cognitive radio networks, to increase the spectrum sensing accuracy. The framework contains two modules. In the first module, each cognitive radio performs local spectrum sensing and computes the total error probability, which combines the false alarm probability and the miss detection probability. The total error probability and the energy signal from the primary user are then sent to the base station. In the second module, the base station makes a final decision after combining the weighted energy signals from all cognitive radios. The final decision is then broadcasted back to all cognitive radios. To reduce the computation complexity and communication overhead, the base station also instructs the cognitive radios that have large total error probabilities not to report their local sensing results. We have developed a theoretical model for the proposed framework, and derived the optimal detection threshold, as well as the minimum number of cognitive radios required to participate in cooperative sensing, subject to a given total error probability. Numerical results verify that the proposed weighted cooperative spectrum sensing framework significantly improves the sensing accuracy.     

基于能量分类器的抗SSDF攻击协作频谱感知算法

频谱感知是认知无线电通信的重要环节,SSDF(Spectrum Sensing Data Falsification)是协作频谱感知面临的严重安全威胁。SSDF攻击方式逐渐呈现动态化的趋势,传统防御算法因假定攻击强度保持不变而难以识别动态的篡改数据。针对动态化的SSDF攻击,提出一种基于能量分类器的抗SSDF攻击协作频谱感知算法。该算法首先通过分析动态SSDF攻击的特性,结合距离判别法将邻居节点能量分类,通过将分类结果与本地结果进行对比来识别恶意邻居节点;然后本地节点在滑动时间窗内根据历史频谱判决信息和当前频谱判决信息建立信誉模型,并由此更新各邻居节点的信誉值;最后,本地节点实施加权协作频谱感知。仿真结果表明:相比LDCSS(Largest Deviation-based distributed Cooperative Spectrum Sensing)算法和RBCSS(Reputation-based Cooperative Spectrum Sensing)算法,所提算法在动态SSDF攻击的攻击强度接近阈值时频谱检测概率分别提高了15%和16%,显著增加了认知网络的协作频谱感知性能,提升了频谱共享的效率。     

基于Agent的协作频谱感知算法

为了提高认知无线电频谱感知技术的性能, 提出一种新的基于Agent的协作频谱感知算法。该算法在本地检测中使用多门限能量检测,同时将认知节点估计的信噪比的值发送到Agent控制中心,在控制中心根据每一个认知节点发送的信噪比的值和该节点与发射机的距离进行权衡,选取可靠性和有效性较高的认知节点参与判决融合。仿真结果表明,该算法能够很好地提高认知无线电网络的协作频谱感知能力,同时在一定程度上减少了原有协作感知算法中参与感知节点的数目。     

认知无线电网络中的分布式协作感知算法*

针对认知无线电中频谱感知的问题,讨论了分布式协作感知场景下最优的感知算法。介绍了经典的基于放大前传（AF）、解码前传（DF）和选择中继（SR）的分布式协作方案,包括模型、检测概率和虚警概率。提出了一种新的分布式协作感知算法,该算法将原始统计量和信噪比发送给协作用户,减少信道噪声对最后决策结果的影响。运用似然比准则推导出了最优的加权系数,以及决策函数。对几种协作方案的中断概率进行理论推导,并用数值仿真的方法验证了算法在中断概率上的性能。仿真结果表明,提出的方法在检测概率和中断概率上远优于其他分布式协作方案,但该方法需要协作用户间无损耗的传输,这也给实际的应用提出了很大的挑战。     

基于节点识别的协作频谱检测算法

在认知无线网络协作频谱感知过程中,感知节点所处的恶劣信道环境会导致本地频谱检测结果发生偏差,有时一些故障节点或恶意节点发送的误导信息来干扰认证网络融合中心的全局判决.根据认知网络感知节点的历史感知信息,将感知节点分为可信节点、不可信节点和故障或恶意节点,提出了一种基于节点识别的协作频谱检测算法.在该算法中,融合中心舍弃故障或恶意节点,使其不得参与数据融合,同时也不考虑不可信节点当前发送的本地检测结果.这样,一方面消除了故障或恶意节点对全局频谱判决的影响,另一方面降低了融合中心计算复杂度.仿真结果表明,该算法能有效克服故障或恶意节点的干扰,提高认证网络协作频谱检测性能.     

Optimal MAC based cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

This paper considers a cognitive radio (CR) system in non-ideal fading wireless channels and pro-poses cooperative spectrum sensing schemes based on coherent multiple access channels (MAC),serving as an alternative way to improve the cooperative spectrum sensing performance and provide space diversity for spec-trum sensing.Sufficient statistics are transmitted using a common channel from the secondary users (SUs) to a fusion center (FC) where the global decision is obtained.The optimal scaling factors of the proposed schemes are obtained by maximizing the detection probability under a target false alarm probability and a transmit power constraint.Because the proposed optimal MAC scheme has high computational complexity,a sub-optimal solu-tion based on maximization of the deflection coefficient (DC) is also proposed.Simulation results show that the proposed algorithms can significantly improve the spectrum sensing performance and approach the detection baseline.