underlay频谱共享方式下用户个数和信噪比估计

发布时间：2017-04-13 04:03

  本文关键词：underlay频谱共享方式下用户个数和信噪比估计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：Underlay频谱共享技术以主用户和次用户共享频谱资源的方式来提高频谱利用率,逐渐成为研究的热点。在underlay模式下,次用户接入授权信道前需要知道信道内的用户个数,信噪比等参数,从而确定自身的传输策略。因此,本文以underlay为背景,对时频重叠信号的用户个数估计和信噪比估计进行研究分析,具有重要的理论意义和使用价值。本文的主要工作内容如下:本文提出了一种underlay频谱共享方式下时频重叠信号的用户个数估计方法。该方法首先根据信号的相关性,通过设置门限,将单路接收信号扩展成具有动态延时的虚拟阵列信号。然后对该虚拟阵列信号进行奇异值分解,用相邻的两个奇异值之差构造第一个特征向量ch1,并用ch1中的相邻元素之比构造第二个特征向量ch2。最后利用信号奇异值和噪声奇异值在分界处相差较大,而噪声奇异值相差很小的特点,通过搜索ch2中最大值的位置,实现用户个数的估计。本文推导了时频重叠信号信噪比估计的克拉美罗界,同时提出一种时频重叠信号的信噪比估计方法。该方法首先利用二阶矩和四阶矩来构造信号的峰度特征量,推导出接收信号的峰度与信号分量的峰度之间的关系。然后利用高斯白噪声的峰度为零以及MPSK(M=2,4,8)信号的峰度与自身功率无关的特点,计算出信号分量的归一化功率。最后通过将信噪比估计问题转化成信号分量的归一化功率估计问题,实现时频重叠信号的信噪比估计。本文在一定仿真条件下对所提出的用户个数和信噪比估计算法进行仿真验证,并从频谱重叠率,混合功率比,信号分量个数等多个方面进行分析。仿真结果表明,本文所提出的用户个数估计算法与传统方法相比,能够在较低信噪比和较高频谱重叠率的条件下,取得更好的估计性能,当信噪比为-2dB时,估计正确率在90%以上。而本文所提出的时频重叠信号的信噪比估计方法,在较低信噪比条件下,其归一化均方误差能够很好的逼近于推导的克拉美罗界,并且对频谱重叠率和混合功率比不敏感。
【关键词】：Underlay 频谱共享 用户个数 SNR 时频重叠
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.4
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 研究背景和意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 个数估计研究现状15-17
• 1.2.2 信噪比研究现状17-18
• 1.3 本文结构安排18-20
• 第二章 频谱共享的基本概念及关键技术20-24
• 2.1 频谱共享概述20-22
• 2.2 频谱共享的接入方式22-23
• 2.3 干扰温度23-24
• 第三章 Underlay频谱共享方式下的用户个数估计24-36
• 3.1 引言24
• 3.2 奇异值分解及其主要性质24-25
• 3.3 传统的用户个数估计方法25-28
• 3.3.1 基于固定延时扩维的用户个数估计方法25-27
• 3.3.2 基于信号稀疏性的用户个数估计方法27-28
• 3.4 基于动态延迟扩展和噪声奇异值的个数估计方法28-31
• 3.4.1 信号模型28-29
• 3.4.2 基于动态延迟扩展的虚拟阵列信号的构造29-30
• 3.4.3 用户个数估计方法30-31
• 3.5 仿真分析31-35
• 3.6 本章小结35-36
• 第四章 Underlay频谱共享方式下的信噪比估计36-50
• 4.1 引言36
• 4.2 信号模型36-37
• 4.3 信噪比估计的克拉美-罗界（CRB）分析37-39
• 4.4 信噪比估计方法39-44
• 4.4.1 时频重叠信号峰度值的计算39-41
• 4.4.2 信号分量的归一化功率估计41-43
• 4.4.3 时频重叠信号的信噪比估计43-44
• 4.5 仿真分析44-48
• 4.6 本章小结48-50
• 第五章 总结与展望50-52
• 参考文献52-56
• 致谢56-58
• 作者简介58-59

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本文编号：302736