删余协作频谱感知性能分析及优化

提出了一种新的基于删余的协作频谱感知方法,通过减少实际发送的本地决策值数来节约控制信道带宽,降低检测性能对认知用户数的依赖; 分析了这种删余协作频谱感知在感知信道和报告信道均存在衰落下的性能,它可以有效解决报告信道衰落所带来的尾感知问题,降低了虚警率; 提出了进一步优化算法,算法在确保主用户受到足够保护的前提下,通过寻找最优的次用户数和相应的检测门限使次用户的接入机会最大化．仿真结果与理论分析相一致．     

认知无线电衰落信道的两步协作频谱感知方案

针对单天线单用户频谱感知性能严重恶化的问题.为了进一步提高频谱检测性能,减小感知数据传输开销,提出了两步协作频谱感知方案.仿真结果表明,提出的基于平方率合并的软合并两步协作频谱感知方案,克服了多径衰落、阴影衰落和接收机不稳定的问题,大大提高了频谱检测可靠性,具有软合并协作和硬合并协作的优点,减小了网络负载,同时提高了检测性能.     

协作频谱感知中的信道搜索机制优化

频谱感知是认知无线电网络中需要解决的首要问题。为了提高频谱感知的整体性能,该文对链路层的协作频谱感知机制进行了研究,针对其中的信道搜索感知场景,提出了一种联合优化信道搜索方案。在该方案中,基站根据各信道的空闲概率大小,选择最优的信道搜索次序,并对不同信道的搜索时长进行一定的加权处理,确保以较长的时间优先搜索空闲概率较大的信道,从而使按需信道搜索过程的切换延迟以及由此造成的QoS损失最小化。仿真实验的结果显示,这种联合优化搜索方案在信道搜索场景下的平均搜索时长始终小于现有的2种搜索方案,这说明其搜索性能具有明显的改善。     

多用户联合频谱感知在多种衰落信道中的性能分析

频谱感知是认知无线电技术的关键组成部分。但当认知用户处在严重的衰落和阴影中时,准确感知频谱的难度很大。多用户联合频谱感知是有效解决这一问题的方法之一。文章根据无线通信环境的多样性和复杂性,对联合频谱感知在瑞利、莱斯和Nakagam i衰落信道中性能进行了全面分析。首先,分析了能量检测在普通高斯白噪声信道和3种衰落信道中的检测效果,并给出了便于计算的闭合型表达式;其次,基于实际无线通信环境,在假设认知用户与基站间的报告信道也要受衰落和噪声的干扰而产生误码的条件下,研究了多认知用户之间的联合检测算法,以及它们在不同衰落信道中的检测性能。最后的仿真结果表明,联合频谱感知能有效提高认知网络在衰落环境下的频谱检测能力,在3种衰落环境中,Nakagami、瑞利和莱斯衰落对信号的影响依次从强到弱。并且在实际环境中,当误检概率减小到其下界时,联合感知的结果将失去可靠性。     

最小信道检测开销的协作频谱感知算法

在资源受限的无线电认知网络中,协作频谱感知技术的应用提升了系统性能,却同时增加了信道检测开销.选择合适的系统参数可以有效地降低信道检测开销.采用能量检测方法,分别对单用户和多用户频谱感知系统模型进行了分析,提出信道检测开销优化算法并推导出数学表达式,理论上证明了检测开销必然存在一个最小值,同时给出了算法思路和实现步骤.仿真结果也验证了系统参数优化的有效性和最小信道检测开销算法的合理性.     

认知网络中控制信道受限的协作频谱感知

在噪声不确定的条件下,提出一种多频带联合协作感知方法,根据各频段噪声功率的不确定度分别计算出检测门槛上、下限后对本地主用户信号进行多频带联合检测.接收信号能量处于检测门槛上下限之间的频段为本地检测结果不确定的频段,需要进行多点协作频谱感知,认知节点可利用本地检测中确定空闲的频段来传递本节点的感知信息,实现由本节点可用信道分担传统协作感知方法中控制信道通信量的目标.仿真结果表明,对比传统协作感知方法,新提出的协作感知方法能有效减少频谱感知过程中控制信道的通信负载,并且在本地检测结果为不确定的频段能获得更小的误警概率.     

基于压缩感知的协作感知无线电频谱检测

在感知无线电中传统的频谱检测一般是基于奈奎斯特采样定理,在采样时会浪费采样资源产生一些冗余数据.为节约采样资源,采用压缩感知理论对感知无线电频谱进行检测.同时,还采用了多用户协作进行频谱检测来提升频谱检测的有效性.仿真实验表明,采用压缩感知进行多用户协作频谱检测是确实可行的,其既可以节约采样资源又可以增强频谱检测有效性...     

基于高阶累积量的短波信道频谱感知技术

针对短波通信中频谱资源紧缺,利用认知无线电技术和调制信号的高阶累积量特性,提出一种适合短波信道的高阶累积量频谱感知方法,对短波频段进行监测,以合理利用空闲频段,提高频谱利用率。数值分析与仿真结果表明,该算法能够有效地克服短波信道多径时延和多普勒扩展的影响,在低信噪比下达到较高的检测概率。     

基于分布式压缩感知的宽带协作频谱感知算法

针对认知无线电中传统的宽带压缩频谱感知算法计算复杂度高、检测实时性差的缺点,提出基于分布式压缩感知信道能量观测差值的宽带协作频谱感知算法。该算法无需重构T+1时刻的信号频谱,只需重构T+1时刻与T时刻的信道能量差值,进而得到T+1时刻的信道能量;另外,为减少深衰落、阴影衰落等不利因素的影响,采用多个次用户协作频谱感知。数值分析表明,该算法所需的平均感知时耗为直接重构T+1时刻的信道能量算法的50%左右,且获得了检测概率大于0.95的检测性能。     

频率选择性衰落信道下基于协作分集的车际通信

将编码协作分集技术应用到车际通信系统中并给出了频率选择性信道条件下的分析模型。结合分布式空时编码和OFDM技术,论文导出了在BPSK调制下目的车辆的最大似然检测算法并推出了与非协作策略相比采用协作方案所获得的分集增益。最后,考虑到各发送天线不在同一地点,给出了在保证平均误比特率最小的前提下对源车辆和中继车辆的功率分配方案。     

K复合衰落信道下3D多用户MIMO系统的性能分析

针对K复合衰落信道理论分析性能表达式涉及特殊函数的问题,研究K复合衰落信道模型下三维多输入多输出系统和速率性能,通过分析推导出基于最大比合并和迫零接收检测系统的和速率下界闭式表达式,所得下界同时考虑多径衰落、阴影衰落、路径损耗、3D天线辐射损耗和用户分布;基于所得和速率下界,针对大规模多输入多输出渐进性能进行分析.通过计算机仿真,证明了所得和速率下界充分逼近蒙特卡洛仿真结果,从而证明了理论分析的正确性.     

认知无线电加权联合频谱感知优化算法

为了提高认知无线电联合频谱感知的性能,对加权联合频谱感知算法进行了研究,并对权重和观测时间2个感知参数进行了优化.算法基于给定的检测概率,通过选择最优的权重使认知无线电获得最小的虚警概率;还提出了二分算法,通过该算法,认知无线电能够获得最优的观测时间.仿真结果表明:相比未加权的联合频谱感知算法,提出的算法能够获得更低的虚警概率和更高的频谱利用率,并且相比穷举算法,二分算法的计算量要更低.提出的算法能够使认知无线电在授权用户的干扰容限内获得最大的频谱利用率.     

认知无线电中Nakagami信道下等增益合作检测性能分析

在Nakagami衰落信道下,分析了认知无线电网络中等增益合作检测的性能. 将检测概率表示式中的多重积分转化为一重积分,并利用广义马库姆Q函数的等价表达式,得到了检测概率的级数表达式,并给出一组实际应用中的参数设置,仿真结果验证了理论分析结果的正确性. 推导得到的检测性能表达式可以为设计认知无线电网络提供参数选择.     

一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术

针对认知用户接收到的信号特点,提出了一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术。当信号能量位于两个门限之间时,由数据融合中心根据最大比合并准则再次进行判决,并结合本地判决结果做出最终决策。仿真结果表明,所提方法可以有效地提高检测概率,降低错误概率。