基于软数据融合的合作频谱检测算法研究

发布时间：2020-06-07 02:26

【摘要】：近年来,移动互联网的快速发展导致无线数据流量需求呈指数型增长,能够授权的频带资源越来越少。认知无线电作为一种动态频谱接入机制,对于未来无线通信系统的频谱效率提升和频谱精细化利用具有巨大的潜在优势,因而成为未来无线通信系统频谱接入的有效解决方案之一。本文围绕着认知无线电频谱检测技术这一研究热点,针对合作频谱检测中的用户功率控制进行了较为全面的研究,研究了三种基于认知用户功率控制辅助的合作频谱检测算法。同时,针对传统的分簇合作频谱检测方案的不足,研究了分簇加权的合作频谱检测优化方案。本文的主要工作内容和创新包括如下两个方面:1.分析了传统合作频谱检测的系统建模,重点研究了基于认知用户功率控制辅助的合作频谱检测算法。为了使检测场景建模更加符合实际的检测场景,将检测环境建模为两级信道,即检测信道和报告信道组成的联合信道。分析推导了在未知和已知联合信道统计特性时各个用户在本地频谱测量数据上报时的最优发送功率,并提出了三种功率控制算法。同时,整个功率控制过程都由融合中心进行协调,融合中心能够取得信道统计特性的粗略估计并以此获得功率控制矢量,有效地设置用户在观测数据上报阶段的发射功率,避免了由用户进行单独的功率控制造成的巨大系统开销、有效地缩短了功率控制进程。相比现有的等功率方案,所提出的功率控制辅助的合作频谱检测方案能够较大程度地检测性能提升。2.研究了基于分簇加权的合作频谱检测优化方案。由于分簇内各个用户相对集中且所经历的信道特性相似,为了减少用户上报本地频谱测量数据的时间延迟和系统开销,同时降低判决的错误概率,提出的分簇加权的合作频谱检测优化方案在最小错误概率的约束下得到参与合作上报频谱测量数据的最优用户数及判决门限。并且,为减少因报告信道带宽受限导致的多用户上报测量数据时存在的拥塞和等待延迟,在簇头处使用软数据融合来更好地利用各用户的本地频谱观测数据中隐藏的主用户信号的信息。所提的分簇加权合作频谱检测优化方案能够有效地降低报告时间延迟,减小判决错误概率。以上的两个研究内容围绕着认知无线电中合作频谱检测展开,重点关注当前合作频谱检测方案存在的不足。并且,主要工作点都集中在合作频谱检测的数据收集阶段,通过该阶段的处理使得最终能够在融合中心取得准确的信道状态判决。
【图文】：

不同的频谱共享方案

频谱共享架构
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN925

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 弥寅;卢光跃;;基于特征值极限分布的合作频谱感知算法[J];通信学报;2015年01期

2 金明;李有明;高洋;;基于广义特征值的合作频谱感知方法[J];通信学报;2013年01期

，

本文编号：2700684