单比特协作压缩频谱感知

提出了一种低开销的协作压缩频谱感知方案,其中每个认知用户利用单比特量化获取压缩采样值的符号信息作为测量值. 融合中心收到不同认知用户的符号信息后,利用2种联合感知算法来确定频谱的占用情况. 仿真结果表明,新方案具有较好的感知性能,不仅优于独立感知方案,而且在低信噪比时优于多比特量化感知方案.     

基于SNR比较的协作感知用户选择问题的研究

在实际情况的认知无线电环境下,由于认知用户的感知可靠性存在差异,并不是参与协作的认知用户越多,感知性能越好.综合考虑协作的必要性与协作的增益两方面因素,提出了一种基于信噪比(SNR)比较的协作感知用户选择方案.理论分析及仿真结果一致表明:该方法在有效地提高频谱感知检测性能的同时,减小了参与协作感知的用户数目,提高了协作效率.     

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.     

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。     

认知超宽带通信系统中的频谱协作感知融合策略

给出了认知超宽带无线通信系统(CUWB)中的协作感知的基本流程,分析了CUWB多用户协作频谱感知的数据融合策略中的硬判决算法和软判决算法。通过分析,发现信道条件较好时,接收信噪比较大时,硬判决的可信度较高,但是当接收信噪比较小时,硬判决的误差就很明显,此时需要引入软判决。通过仿真分析了各融合策略的适用条件,从而达到改善系统的检测性能,降低干扰冲突,提高频谱利用率的目的。     

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.     

分布式协作频谱感知的信誉模型

协作感知技术能大大提高认知无线电网络中的频谱感知效果,但也会产生一些安全隐患,如频谱感知数据伪造攻击。针对单个恶意次用户发起的连续性频谱感知数据伪造攻击和若干个恶意次用户发起的非连续性频谱感知数据伪造攻击,设计并实现了一种分布式协作频谱感知的信誉模型。仿真实验表明,该模型能有效地识别恶意次用户和抵御频谱感知数据伪造攻击。同时,该模型还具有较小的虚警率、丢失率和较好的容错能力。     

基于中位数的抗SSDF攻击协作频谱感知方案

给出一种基于中位数的分布式协作频谱感知算法。选取次级用户与其邻居间感知数据差值的中位数作为迭代依据,降低感知数据极端的次级用户可能为恶意用户的影响;对各邻居节点建立信任度指标,进一步降低恶意用户的影响。所给算法无需融合中心,次级用户与相邻节点以局部信息交互方式进行协作感知。仿真结果表明,所给算法相比现有平均一致算法可明显提高频谱感知性能,且可提高收敛率。     

认知无线电中协作能量概率分布频谱感知方法

提出了一种基于能量概率分布（EPD）的协作频谱感知算法,以提高认知无线电的检测性能．与传统能量检测使用能量均值做为检测统计量不同,EPD感知算法中的协作感知次用户统计大于给定门限值的采样信号个数,并传送给数据融合中心,数据融合中心将所有统计结果进行叠加,并与噪声的能量概率密度进行相关运算来获得判决结果．利用高斯近似理论分析所提出的EPD协作频谱感知算法的检测性能．仿真结果表明,协作用户数越多,新提出算法的检测性能比传统协作频谱感知硬判决算法越有优势,同时又不需要任何主用户的先验信息．     

认知无线电网络中压缩协作频谱感知

低频谱利用率条件下的信道状态向量具有稀疏性,为降低认知无线电网络中各个认知用户的频谱感知冗余,基于压缩感知技术提出了一种低复杂度的协作频谱感知方法. 仿真结果表明,通过稀疏观测矩阵提高了单个认知用户感知过程的速度和效率;在融合中心对观测数据进行重构过程中使用因子图迭代算法,大幅降低了计算难度;同时可以根据认知网络中的频率使用情况,自适应调整认知用户的感知点数,确保整个网络的高效感知.     

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.     

认知无线电最优用户选择协作频谱感知

提出了基于最优用户选择的协作频谱感知方案,通过引入Gerschgorin圆盘理论建立用户选择机制,筛选出信道条件最优的若干个认知用户,由其对应的感知数据空间生成全局判决统计量以实现最优协作感知,并在此基础上提出迭代门限算法,进一步优化感知性能.理论分析和仿真结果表明,该方案无需知晓授权用户信号、信道、噪声功率等先验信息,对噪声功率不确定性具有较强的鲁棒性,且当接收机采样次数和参与协作的用户数都受限时,感知性能仍然很稳定,可作为协作频谱感知的现实可实现方案.     

认知无线电网络高能效协作频谱感知技术

提出了一种协作频谱感知方式. 通过对本地观测向量和预设门限的比较,认知用户可以根据本 地感知的可靠性决定是否向基站发送本地判决结果. 在不同控制信道条件下,采用计数准则 和Neyman Pearson准则对所提出的协作频谱感知方式进行了感知性能研究. 理论分析和仿 真结果表明,这种协作频谱感知方式在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销, 提升了感知能效.     

非理想决策传输条件下的协作频谱感知

现有的基于决策融合的协作频谱感知方案大多数都是以理想的通用控制信道为前提,没有考虑实际决策传输中也存在衰落及噪声干扰,对此,将感知信道和控制信道建模为Suzuki信道,提出一种基于最小错误概率决策估计和K/N决策融合的协作频谱感知方案. 数值分析和仿真结果表明,非理想决策传输条件下的协作感知性能较理想条件下有一定恶化,在控制信道信噪比较低的情况下,其性能甚至不如本地感知. 在此基础上,研究了阴影衰落的空间相关性对协作感知性能的影响. 仿真结果显示,随着次用户之间距离的增大,阴影相关性的不利影响将逐渐减小.     

认知无线电网络中合作频谱感知参数优化

为提高频谱感知的效率,提出了一种在资源受限的认知无线电网络中合作频谱感知参数优化算法,在保证对授权用户的干扰不超过指定门限时,对信道利用效率与系统资源利用效率进行选择性加权,使认知无线电网络的感知效率最大化. 针对不同使用特征的授权信道,该算法均可求解出相应的最优感知参数组合. 仿真结果表明,在避免干扰授权用户的前提下,最优感知参数组合系统能最大化感知效率.     

认知无线电网络中基于演化博弈的协作频谱感知技术

 提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法．对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法．理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量．     

Evolutionary Game for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.