基于D—S理论的双门限频谱感知算法研究

针对传统双门限频谱感知算法不能充分利用2个门限之间感知用户信息的问题,提出了一种基于D-S理论的双门限频谱感知算法。当感知用户接收到的信号能量介于2个门限之间时,该算法不直接给出判决结果,而是进行本地判决,即采用D-S理论进行数据融合。仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,基于D-S理论的双门限频谱感知算法的检测概率较高,提高了整体的频谱感知性能。     

基于双门限的新型协作频谱感知算法

针对传统认知无线电双门限能量感知算法在可靠性和带宽受限上存在的不足,提出一种基于两比特硬合并的新型双门限协作频谱感知算法。该算法同时利用了认知用户的单比特局部判决结果和解决感知失败问题的两比特局部判决结果两种信息,并由融合中心结合两种局部判决信息做出最终判决从而确定主用户存在与否。仿真结果表明,与传统双门限算法相比,该算法仅以平均感知比特位略微提高为代价(感知失败概率较低时大约平均提高1%),不仅消除了感知失败问题,而且显著提高了感知性能(虚警概率较低时最大可提高21%)。     

双门限和机会协作的频谱感知算法研究

针对传统频谱感知算法性能较差及一文献中Zhu所提出的算法功率消耗大的不足,提出了一种基于双门限和机会协作的频谱感知算法,同时理论推导了在瑞利衰弱信道中基于该算法的频谱感知检测概率,并对传统频谱感知算法,Zhu所提出的算法和基于双门限和机会协作的频谱感知算法进行性能仿真。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱感知检测概率,性能优于传统算法,与Zhu所提出的算法性能基本相同,且能有效节省发射功率。     

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。     

基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法

针对在噪声不确定通信环境下,传统双门限协作频谱感知算法在同时提高频谱检测性能与降低数据传输量中的不足,提出一种基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法。该算法首先对所有认知用户进行过滤,剔除深度衰落用户对检测性能的不利影响;然后根据噪声不确定度自适应设置双门限值,增强感知系统对噪声不确定环境的适应性;最后在融合中心采取分步融合的策略,合理折中高检测性能与低数据传输量间的矛盾。理论分析与仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,该算法可完全避免感知失败,在保证低数据传输量的同时可有效提升检测性能,当噪声不确定度较大时,提升效果更明显。     

基于OFDM的双门限协作频谱感知仿真

针对频谱感知中单门限能量检测的不足,研究了双门限能量检测,结合OFDM频谱利用率较高的特点,提出了将双门限能量检测与OFDM系统相结合的方法.以OFDM系统为基础,将系统中的子信道作为待感知用户,根据可用子载波数量确定实际感知用户,在子信道中进行双门限能量检测,数据融合中心采用“or”准则进行判决.仿真结果表明,该方法能够较好地识别出主用户,从而控制OFDM系统的数据传输,随着可用子载波个数的增加,可以得到更好的识别性能.     

改进自适应双门限协作频谱感知算法

频谱感知是认知无线电领域的关键技术之一,得到了众多学者广泛深入的研究。在低信噪比情况下,传统双门限算法阈值门限固定不变导致检测效果较差,针对该问题,提出一种自适应双门限协作频谱感知算法,通过计算各节点信噪比得到权值,调整判决门限,将当前判决结果与前后时刻充分联系,融合各节点判决信息得到最终判决结果,理论分析和仿真结果表明,相较于传统双门限和加权双门限检测算法,本文提出的算法具有更好的检测效果。     

基于噪声不确定性的双门限协作频谱感知算法

传统的双门限协作频谱感知算法忽略了两门限之间认知用户的本地感知信息,而利用这部分信息可以进一步提高认知无线电系统的感知性能。为此,在等增益合并的基础上,提出一种顺序自适应分步合并算法。两门限之间的认知用户根据接收信噪比分步上传本地感知信息,融合中心自适应地调整参与协作的认知用户数,以减小系统的上传数据开销。推导在Rayleigh衰落信道条件下,认知用户上传数据的平均比特数以及全局检测概率的闭式表达式。理论分析和仿真结果表明,该算法能以较小的数据开销获得较优的协作感知性能。     

改进的证据理论在合作频谱感知中的应用

为了能够在认知无线电网络中有效、准确地检测出授权用户,提出了基于改进的证据理论的合作频谱感知方案设计方法.根据各个次用户对授权用户进行多次本地检测得出的时域DS融合结果,设计并改进融合顺序和融合结构,将多个时域DS融合结果送到融合中心进行空域DS融合,得到最终判决.在此基础上,给出了融合顺序、融合结构的改变对算法性能的...     

Rayleigh信道下双门限协作频谱感知研究

频谱感知是认知无线电系统有效通信的前提,其感知速度和准确性是衡量频谱感知性能的重要指标.现有算法仅考虑理想AWGN信道下双门限协作频谱感知,应用中衰落信道下的频谱感知作深入研究,具有实际意义.为了提高频谱感知在实际应用中的可靠性,将双门限多节点协作方法用于Rayleigh衰落信道仿真检测.仿真实验表明,Rayleigh衰落信道下双门限多节点协作检测方法的可靠性优于高单门限协作检测方法,其检测结果对Rayleigh信道环境下频谱感知系统的设计具有重要参考价值.     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法研究

针对基于D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法在认知节点的感知信息存在较大冲突时会产生与实际情况相悖结果的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法。改进算法采用一种新的加权平均方法平均各个证据,比算术平均法更多地降低了异常证据的影响,同时通过计算证据到平均证据的距离来计算证据权值,解决了权值计算复杂度问题。实验结果表明,在认知节点的感知信息存在严重冲突时,改进算法可有效提高认知无线电频谱感知系统的感知性能。     

基于D-S理论的认知无线电频谱感知算法

针对目前的认知无线电频谱感知数据融合判决规则忽略了各感知节点所处环境差异这一问题,研究了一种基于信任度的多节点频谱感知算法,将D-S证据理论引入判决融合中,通过Matlab仿真验证了该算法的性能相比于原有的频谱感知数据融合算法有了很大的提高。     

基于证据可信度的D-S理论协作频谱感知方法

D-S证据理论频谱感知算法中,针对当协作用户数增加时所引起的报告数据量迅速增大、带宽开销增加问题,将本地测量统计量中不确定度分配到确定信息中,减少了向融合中心发送的数据量,有效降低了带宽开销。其次,针对高冲突数据对D-S证据理论融合结果影响大的问题,通过评估每个证据的可信度,将可信度作为权重来计算加权平均证据,降低了高冲突证据对融合结果的影响。仿真结果表明,所提方法在有效降低了报告带宽开销的同时,能够减少高冲突证据对融合结果的影响。     

基于能耗的分簇频谱感知方法

在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内;在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中;在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能.     

一种基于信誉度的协作频谱感知方法

通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度,但是在具有频谱感知数据篡改（SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification）节点的环境下,系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题,本文提出了一种基于加权序贯检测（WSPRT,Weighted Sequential Probability Ratio Test）的频谱感知融合算法,通过给每个节点赋予信誉度权值,设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点,从而优化系统感知性能。仿真实验表明,本文所提出的算法减小了SSDF节点带来的影响提高了系统的检测准确率和稳定性。     

双阈值能量检测的无线电网络协作频谱感知

针对认知无线电网络中协作频谱感知使能耗增加而降低网络寿命的问题,提出了一种双阈值能量检测的协作频谱感知方案.利用基于双阈值的能量检测方法最大化网络吞吐量,使能耗低于一个阈值同时保护主用户不受次用户的干扰.利用凸优化分析来获得感知时间和检测阈值的最佳值.仿真结果表明,方法能有效权衡网络吞吐量与能量效率之间的关系,相比传统的频谱感知方法,具有明显的优越性.     

基于改进型能量检测的加权协作频谱感知算法

针对单节点能量检测法存在的“隐藏终端”和检测准确性低以及协作频谱感知算法大多采用等权重进行数据融合,未考虑不同节点所处的通信环境对检测性能的影响等问题,提出一种基于改进型能量检测的自适应加权协作频谱感知算法。该算法通过对单节点能量检测方法的改进,在单节点检测错误概率最小的条件下,导出了信噪比与判决门限的关系式,利用二分法求得不同信噪比下的动态门限值,得到相应的虚警概率和检测概率,以虚警概率和检测概率的函数作为加权因子进行数据融合。仿真结果表明,所提算法使协作感知系统在低信噪比条件下也能获得可靠的检测性能。     

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.     

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。