认知车载网的频谱感知性能分析

认知车载网中不同的衰落传播信道会影响频谱感知的性能.为了描述不同信道下的频谱感知性能,分析了加性高斯白噪声信道、瑞利衰落信道和Nakagami-m衰落信道条件下的频谱感知单用户能量检测概率和协作能量检测概率,重点是Nakagami-m衰落信道、检测衰落因子、次用户的数量和信噪比这几个参数对协作频谱感知性能的影响.仿真结果表明,通过对不同信道特性的准确了解能够帮助车辆在不同衰落信道环境下提高频谱的检测概率.     

优化的最佳中继协作频谱感知

在基于中继的协作频谱感知中,尽管通过引入认知中继可有效提高协作频谱感知性能,然而认知中继的引入也会带来额外的系统开销及复杂度增加问题。为了节约系统开销,本文在前期取得研究成果的基础上,进一步提出了一种基于删余的最佳中继协作频谱感知方案,只有当次用户检测到主用户信号且目标次用户的报告信道衰落严重时,才申请认知中继的协作传输,同时目标次用户将其检测到的感知信息发送到认知中继;最后,分别从检测性能和次系统可获得的容量角度对所提方案下的协作频谱感知性能进行了理论分析。分析和仿真结果表明,所提方案可以有效提高检测性能,当确保主用户受到足够保护的前提下,利用所提方案可以获得更高的次系统容量。      

周期性协作频谱感知机制的优化

为了提高检测性能和频谱资源利用率,对认知无线电网络中的周期性协作频谱感知机制进行了研究.针对不同的衰落信道环境,通过引入有效传输时长比例和干扰时长比例作为次用户服务质量的衡量标准,给出了集中式协作感知下的检测时长、数据传输时长以及协作用户数量等参数的最优选取方法,从而获得最高的信道效率.仿真结果表明,通过选取最佳的协作...     

一种信任度模糊分配的合作频谱感知算法

由于无线信道的多径衰落和阴影效应等因素,单个认知用户无法区分频段空闲还是授权用户的信号处于深度衰落中。合作频谱感知运用信息融合技术,通过融合多个认知用户的结果来提高频谱感知的性能。证据理论作为一种有效的不确定性推理方法,在合作频谱感知中已有较好的应用。本文将模糊集与证据理论相结合,提出一种信任度模糊分配的合作频谱感知的算法。各个认知用户首先进行本地能量检测,然后使用正态形隶属函数进行基本概率赋值,根据认知用户的检测结果分配信任度。融合中心接收所有认知用户的证据,按照Dempster组合规则进行融合,最后进行判决。仿真结果表明,信任度模糊分配的合作频谱感知算法在感知性能上或者在算法复杂度上要优于现有的证据理论合作频谱感知算法。      

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。     

基于表决融合的带宽受限的协作频谱感知算法

协作的频谱感知使认知无线电（CR）网络对主用户进行可靠的检测,并避免了对主用户通信的干扰。数据融合是协作的频谱感知的关键技术。但是当协作认知无线电用户较多时,它们向融合中心汇报的感知信息就会占用大量的带宽。本文提出了将表决融合准则与检查策略相结合的协作频谱感知的方法,来减少发往融合中心的平均感知比特数,从而有效节约传输带宽。推导分析了该算法在理想信道和非理想信道中的频谱感知性能,并给出了这两种情况检测概率的闭合式。仿真结果表明,此种基于表决融合准则的检查协作频谱感知算法的性能最优,即在较高的感知性能下有大量的感知比特的节约。      

基于Dempster-Shafer证据理论的协同频谱感知算法

认知无线电的首要任务是频谱感知,单个认知用户的频谱感知结果容易受到衰落和多径的影响,本文结合证据理论研究了多个认知用户的协同频谱感知问题.为了在融合中心未知先验信息的条件下实现对授权用户的有效检测,文章基于Dempster-Shafer证据理论,对认知用户的本地感知结果提取证据,然后在融合中心进行融合并判决,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的协同频谱感知算法.仿真结果表明,该算法能够在融合中心未知先验信息情况下,获得较好的频谱感知性能.     

多任务群智频谱感知算法

频谱感知是认知无线电系统中的关键技术。本文将群智感知的激励机制与协作频谱感知有效结合,提出了一种基于多任务群智感知的协作频谱感知算法。该算法考虑检测概率和感知时间建立了参与感知的次用户效用函数,次用户通过优化感知时间得出次用户的最优效用并确定感知的信道,通过贪婪算法在有限预算限制下来选取参与感知的次用户,在次用户感知完成后发放一定的报酬,以激励次用户参与频谱感知的积极性。仿真结果表明,该算法可以同时感知多个信道,通过激励提高了次用户的参与度,使得协作频谱检测概率得到有效的提升。      

一种基于融合规则的自适应分簇协作频谱感知算法

为适应无线信道的动态性,提出了一种基于融合规则的自适应分簇协作频谱感知算法.首先,根据融合中心应用的融合规则推导分簇协作时能满足系统检测性能的信道门限值.然后,由簇首检测当前信道状态,当信道条件好于分簇门限值时,仅簇首进行本地检测,并上传检测结果至数据融合中心,实现分簇协作;否则,由本簇节点进行全节点协作检测,并分别上传检测结果至数据融合中心,或选择退出协作检测,仅接收融合中心的判决信息.最终,由数据融合中心进行融合计算,并做出系统全局判决.仿真结果显示,采用OR融合方法时,所提算法能极大地提高控制信道资源效率;采用AND融合方法时,算法能将系统有效工作区间扩大30％左右,且能选择信道状态好的簇进行协作频谱检测.     

多跳认知水声通信中的分布式稀疏频谱检测算法

水声信道常表现为严重的频率选择性衰落、低的声波传播速度和严重的多径效应等。这些特性使得认知水声通信中的频谱检测变得非常困难。除此之外,水声通信网络通常为自组织网络,缺少融合中心,而基于融合中心的频谱检测算法需要将各个认知用户的感知数据传送到融合中心,因此该方法在认知水声通信中是不可行的。与认知无线电类似,由于低的频谱使用率,认知水声通信中的频谱也是稀疏的。考虑到水声信道的特殊性,基于压缩感知理论,该文对认知无线电中的压缩频谱检测算法进行了改进,提出了两种不同情况下(已知水声信道状态信息和未知水声信道状态信息)的适用于认知水声通信的分布式稀疏频谱检测算法。通过近邻认知用户之间的合作,这两种算法利用空间分集增益和联合稀疏特性来提高算法的频谱检测性能。通过分布式计算和局部优化,新算法使得认知用户与其近邻认知用户之间只需进行少量的数据交互。仿真实验结果证明了该文提出的算法在检测认知水声通信系统中频谱空洞的有效性。     

A Robust Cooperative Spectrum Sensing Scheme in Cognitive Radio Systems

Performance of cluster-based cooperative spectrum sensing is more greatly improved than that of the traditional cooperative spectrum sensing.However,the style of clusters is not pointed out on traditional cluster-based method.In view of all the fading in the cooperative spectrum sensing,space diversity,and selective diversity,a robust cooperative spectrum sensing scheme based on clusters is proposed.Simulation results show that the detection performance of this new scheme is more close to that of the ideal cluster-based cooperative spectrum sensing scheme,and the excellent performance with higher reliability is gained relative to the actual cluster-based cooperative spectrum sensing scheme.Finally,the number of users in a cluster of the proposed scheme is discussed.The two users in a cluster are not the optimal solution to the overall implementation of cognitive radio.     

基于信道统计特征的认知无线电协作频谱检测

针对认知无线电到融合中心间的控制信道为Nakagami-m衰落信道的情况,研究了认知无线电协作频谱检测问题,推导出融合中心利用衰落信道统计特征的似然比协作频谱检测公式.该方法不需要瞬时信道状态信息,简化了协作频谱检测过程,便于实际应用.通过仿真对融合中心的协作频谱检测性能进行了分析,结果表明:利用衰落信道统计特征的似然比协作频谱检测的性能较利用瞬时信道状态信息的似然比频谱检测性能略有下降,但是在高信噪比或衰落不严重的情况下,二者的性能非常接近,认知无线电节点个数对两种频谱检测方法间的性能差距几乎没有影响.     

Detection performance of cooperative spectrum sensing with hard decision fusion in fading channels

In this paper, we investigate the detection performance of cooperative spectrum sensing (CSS) using energy detector in several fading scenarios. The fading environments comprise relatively less-studied Hoyt and Weibull channels in addition to the conventional Rayleigh, Rician, Nakagami-m and log-normal shadowing channels. We have presented an analytical framework for evaluating different probabilities related to spectrum sensing, i.e. missed detection, false alarm and total error due to both of them, for all the fading/shadowing models mentioned. The major theoretical contribution is, however, the derivation of closed-form expressions for probability of detection. Based on our developed framework, we present performance results of CSS under various hard decision fusion strategies such as OR rule, AND rule and Majority rule. Effects of sensing channel signal-to-noise ratio, detection threshold, fusion rules, number of cooperating cognitive radios (CRs) and fading/shadowing parameters on the sensing performance have been illustrated. The performance improvement achieved with CSS over a single CR-based sensing is depicted in terms of total error probability. Further, an optimal threshold that minimises total error probability has been indicated for all the fading/shadowing channels.     

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。     

基于证据折扣优化DSmT的协同频谱感知器

协同频谱感知器通过充分利用多个认知无线电用户的空间分集增益,对抗单用户深度衰落和阴影效应问题,降低了感知系统对本地感知用户的灵敏度要求,减少由于单用户检测不确定性带来的系统误判。利用D-S方法进行协同频谱感知,通过在本地提取置信指派,再上传至融合中心进行证据推理与判决,占用较窄的控制信道带宽,达到优于传统方法的检测性能,如“或”、“与”和“最优融合”感知方法。但低信噪用户带来的冲突数据会限制D-S方法性能,使其信噪鲁棒性较差。本文首先定义感知用户基本置信指派函数,基于DSmT提出证据折扣优化 DSmT协同频谱感知器。该感知器根据不同认知用户数据的可靠性,对其置信指派函数进行折扣,加强高可靠性数据对融合结果的贡献,降低不可靠数据对融合结果的干扰,有效解决冲突数据下的协同频谱感知信息融合问题。仿真结果表明,证据折扣优化DSmT协同频谱感知器具有良好的检测性能和信噪比鲁棒性。      

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.     

光通信网络中通信信号智能感知方法研究

在光通信网络中,通信信号的感知分为单节点感知 与多节点协作感知,其中多节点的传感因能克服多径衰弱和隐藏终端的影响而被广泛研究, 但多节点的传感知在通信开销和融合方法上仍然存在许多难题有待解决。本文提出一种量化 与编码的方法来减少当地节点与融合中心之间的通信开销,在融合方法上提出一种基于节点 特征的加权融合方法来提升融合中心的判决准确性,该融合方法有效反应各个节点在认知网 络中的实际作用。此外,为了提升感知效率,利用强化学习的方法来得升熟悉环境下的感知 效率。实验结果表明:本文中的频谱感知方法与传统方法相比在同等条件下可减少通信开销 ,提升判决准确率并减少感知时间。     

认知无线电网络中基于最大似然准则的协同频谱检测算法研究

提出一种集中式频谱协同检测算法。各认知节点采用能量检测算法,然后使用最大似然准则进行本地判决,且把似然比作为本地判决可靠性的度量;中心节点基于可信度对接收到的认知节点本地检测数据进行数据融合。仿真结果显示,文中提出的认知节点协同频谱检测方案能够减少误检概率。特别是当信道处于深衰落时,少量节点参与协同就能获得较好的检测性能。     

衰落信道下的协作频谱检测及其性能分析

在低信噪比和复杂性环境下,协作频谱检测是准确实现频谱感知的有效手段。文中分析了基于能量检测的单用户频谱检测算法以及基于硬判决和等权重的多用户协作频谱检测技术,导出了在高斯信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami-m衰落信道情况下协作频谱检测虚警概率和漏检概率的闭合解析式,并对此进行了仿真验证和比较。结果表明,等权重协作频谱检测算法能够有效克服衰落信道对频谱检测的影响。