采用最小最大准则的协作频谱感知融合

给出了采用最小最大准则实现认知无线电系统协作频谱感知融合的方法,以在主用户出现在授权频段的先验概率未知的情况下利用概率计算实现认知无线电系统的协作频谱感知融合。该方法可实现同步和异步感知信息的融合。仿真验证了算法的性能,并与采用估计主用户出现在授权频段的先验概率并进行基于概率的感知融合算法性能进行了比较。结果表明:给出的算法可有效实现主用户出现在授权频段的先验概率未知时的协作频谱感知融合。     

基于压缩感知信道能量观测的协作频谱感知算法

压缩感知为认知无线电宽带频谱感知提供了一种新思路。基于压缩感知原理,该文提出一种不需要重构宽带频谱本身,而是直接重构各信道能量的协作频谱感知方法。多个次用户使用宽带随机滤波器组获取信道能量的观测值。融合中心同步接收多个用户的能量观测,并利用同步稀疏自适应匹配追踪协作重构算法重构所有次用户的信道能量。仿真结果表明加性高斯白噪声环境下该协作感知方法所需的滤波器数目仅为传统方法的20%左右,瑞利衰落信道下也仅需传统方法的40%,有效降低了系统复杂度并改善感知性能。同时,该文提出的同步稀疏自适应匹配追踪算法对比经典的同步正交匹配追踪算法在重构精度及算法复杂度两方面都有所提升。     

基于统计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用户统计可信度的协作频谱检测算法。该算法使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,根据不同认知用户频谱检测的历史准确度综合判定用户感知结果的统计可信度。仿真结果表明,该算法在不同用户数、不同采样值、不同信噪比变化范围下其检测性能均优于传统算术平均方法,有效改善了检测性能。     

基于中继的协作频谱感知

频谱感知技术是认知无线电系统实现的前提和基础。由于无线衰落环境下单节点频谱感知结果可靠性不高,主要讨论协作频谱感知中的中继协作频谱感知技术。针对单个中继节点的协作频谱感知网络,分析了在AF协议下的频谱感知结果。导出了在瑞利衰落环境下中继节点参与协作感知的检测概率上限的闭合表达式,并进行了数值仿真。数值分析结果表明中继节点参与协作能够提高频谱感知性能。     

认知无线电差分协作压缩频谱估计算法

在分布式认知无线网络场景下,针对传统协作压缩频谱估计收敛速度慢、计算复杂度高的问题,提出了一种差分协作压缩频谱估计算法用于宽带频谱感知。算法通过利用不同认知用户感知的宽带信号所满足的相同频谱支撑集特征,实现了在邻居节点感知先验信息条件下,本地认知用户基于压缩测量向量差值的宽带频谱迭代估计。仿真分析结果表明,所提算法在频谱估计精度、检测性能与计算复杂度方面均获得了明显改善。     

基于最小生成树的分簇协作频谱感知改进算法

为减少分簇过程中的时延,基于最小生成树的单向比较优势提出簇首快速推举方法,并提出改进的分簇协作频谱感知算法,分析了算法的时间复杂度。算法首先基于最小划分对所有次用户节点进行分簇,簇内节点根据设置的评价条件进行性能比较,推举簇首。由簇首进行本地簇内频谱检测,并上传检测结果,最后融合中心在簇首间实现协作的频谱检测。在瑞利信道条件下,仿真显示在大信噪比时,融合中心应用AND规则,系统具有较小的虚警率,所提算法检测性能优;小信噪比时,应用OR规则能扩展系统的有效检测区间,所提算法在满足系统要求的前提下检测性能较差,但簇内信道效率提高了n-1倍。     

认知无线电中协作压缩频谱感知算法

针对宽带频谱认知无线电环境中,传统能量检测法在信噪比较低时,容易出现误检而使系统的检测性能下降的问题,文中提出了一种新型高性能的协作频谱感知算法,它是基于压缩理论的多节点频谱感知方法,各节点之间采用基于双判决门限的协作方式。仿真结果显示,双门限协作压缩频谱感知算法在低信噪比的情况下,检测性能明显优于传统能量检测法。     

基于分布式检测和协作的自适应频谱感知机制

对当前备受关注的认知无线电多点协作频谱感知技术进行了系统归纳与总结.对频谱感知基本问题进行研究,指出了低信噪比情况下单节点检测存在的局限性;接着着重对基于能量检测的多点协作检测技术和多种数据合并算法等最新的研究情况进行了介绍和评价;最后提出了一种具有自适应优化功能的协作频谱感知机制,对控制信道和检测判决信道采用两种控制方式,采用较为稳健的拓扑控制方式,提高了检测网络的稳定性和运作效率.     

基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知算法

针对认知无线电网络共享频谱资源的特征,本文提出一种基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知方法。该算法包含两个工作阶段。在第一个阶段,每个认知用户对观测信号进行压缩感知和独立重构,产生本地频谱估计;在第二阶段,各个认知用户根据扩散机制协作更新频谱估计信息,实现最优估计。仿真结果表明,该算法与一致性分布式压缩频谱感知方法相比,可以快速增强认知无线电网络频谱感知能力,可应用于动态拓扑结构的认知无线电网络。     

利用身份代码加速分布式协作频谱感知

频谱感知是认知无线电领域的关键技术.在协作频谱感知中,分布式一致性加权算法检测性能较好但收敛速度慢.该文引入身份代码概念,用以区分各次用户的状态值和权值,避免节点间数据的重复融合,并提出了一种快速分布式加权协作频谱感知算法.仿真结果表明,所提算法检测性能与分布式一致性加权算法相当,同时收敛速度明显提升.     

基于观测矩阵优化的自适应压缩频谱感知

推导了自适应压缩感知中的重构估算误差,研究了如何降低观测矩阵列向量之间的自相关性,分析了观测矩阵优化对压缩感知重构算法的影响。将观测矩阵优化与压缩感知自适应过程相结合,提出了基于观测矩阵优化的自适应压缩频谱感知算法。仿真结果证实,所提算法比传统算法重构时产生的均方误差(MSE)更低,在同一观测次数下检测概率更高,在达到同等接收操作性能(ROC)时所需观测次数更少。     

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力.针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法.该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力.计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90％检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性.     

A novel signal separation algorithm based on compressed sensing for wideband spectrum sensing in cognitive radio networks

In cognitive radio networks, since cognitive terminals use a shared wideband frequency spectrum for data transmissions, they are susceptible to malicious denial‐of‐service attacks, where adversaries try to corrupt communication by actively transmitting interference signals. To address this issue, in this paper, we propose a novel signal separation algorithm based on compressed sensing, which can not only recover the entire spectrum but also separate mixed occupying signals. Specifically, the proposed algorithm is executed following three steps: (i) each cognitive terminal attempts to recover all signals over an entire wideband spectrum employing the compressed sensing technique; (ii) all cognitive terminals send their recovered signals to the fusion center where a wavelet edge detection method is adopted to locate the spectrum edges of these signals and then divide the entire spectrum into several sub‐bands; (iii) the fusion center separates its received signals on each spectrum sub‐band into different categories according to their features. Both analytical and simulation results indicate that this novel compressed‐sensing‐based algorithm can effectively separate wideband signals at a low cost and combat interference of the malicious terminals in cognitive radio networks as well. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于扩散策略的分布式协作频谱检测

分布式认知网络中,认知用户通过与相邻用户交换检测量信息,达到全网一致,实现对主用户信号的检测。为了提高网络检测量信息的收敛速度,提出了一种基于扩散策略的分布式协作检测算法。在该算法中,将最大最小特征值检测算法的检测量作为交换的初始信息,构造自适应矩阵和融合矩阵作为加权因子对认知节点状态值进行迭代更新,实现全网认知用户检测量信息一致,各认知用户独自根据融合的检测量信息,进行最终的检测判决,确定主用户是否存在。仿真结果表明,该算法在网络收敛速度和检测性能上较共识策略和非合作检测有不同程度的提升。     

基于能量约束的协作频谱感知算法研究

为了实现绿色节能认知通信的目标,针对协作感知和传输过程中的能量消耗问题,提出了一种基于能量约束的集中式协作频谱感知算法。建立了系统检测寿命最大化的频谱感知模型,对其进行了详细分析,给出了检测寿命最大化对应参数的搜索方法。仿真结果显示,该方法可以在满足检测精度的条件下有效延长认知网络的检测寿命,并提高低信噪比用户参与协作的几率。     

Improved cooperative spectrum sensing based on the reputation in cognitive radio networks

Cognitive radio (CR) is a promising technology to improve the utilisation of wireless spectrum resources. Spectrum sensing is the core functionality in CR networks (CRN). When there exist malicious users (MUs) in CRN and MUs start to attack the network after accumulating reputation to some extent, the performance is deteriorated. In this paper, a scheme is proposed by employing Orthogonalized Gnanadesikan–Kettenring (OGK) to mitigate the effect of MUs without the assistance of trusted nodes, and it can improve the robustness of CRN. Simulations verify the effectiveness of the proposed scheme.     

基于D-S证据理论的加权协作频谱检测算法

提出了一种基于D-S证据理论的加权协作频谱检测算法（DS-WCSS）。该算法使用能量检测进行本地检测,利用2种假设检验条件下检验统计量的方差和均值来评估各认知用户可信度的差异性,进而给出各认知用户可信度的权重,最后使用D-S证据理论进行数据融合和判决。仿真结果表明,与基于D-S证据理论和传统硬判决的协作频谱检测算法相比,DS-WCSS可以有效地提高检测性能。     

基于一致优化的分布式宽带合作频谱感知算法

在压缩采样的框架下,提出一种基于一致优化的分布式宽带频谱压缩感知算法。算法思想如下:认知无线电网络中每个认知节点首先根据压缩采样理论获取压缩采样,并恢复本地的频谱信息,然后在一跳范围内交换频谱信息。认知节点将获取的邻居节点频谱信息进行加权平均,此加权平均作为频谱恢复一致优化问题的约束,以此来降低计算开销,加速算法的收敛。优化问题通过最优交替方向乘子法迭代求解来获取整个认知无线电网络的频谱估计。给出了算法的收敛性证明,并进行了仿真实验以验证算法的有效性。     

Detection efficiency of cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

Sensing the spectrum in a reliable and efficient manner is crucial to cognitive radio. To combat the channel fading suffered by the single radio, cooperative spectrum sensing is employed, to associate the detection of multiple radios. In this article, the optimization problem of detection efficiency under the constraint of detection probability is investigated, and an algorithm to evaluate the required radio number and sensing time for maximal detection efficiency is presented. To show the effect of cooperation on the detection efficiency, the proposed algorithm is applied to cooperative sensing using the spectral correlation detector under the Rayleigh flat fading channel.