噪声不确定下协作频谱检测智能算法的研究

发布时间：2021-08-19 09:55

　　无线频谱资源的利用率低下和对无线频谱需求之间的矛盾日益激烈,认知无线电技术被作为可以有效解决现阶段频谱匮乏的问题的技术而得到广泛运用。协作频谱检测作为认知无线电中的一项关键技术,能有效提高认知系统的检测性能。在实际的环境中,存在各种干扰,认知节点在这种噪声不确定的情况下如何进行协作频谱检测就成了一个问题。本学位论文将基于进化博弈论的协作频谱检测算法和基于多比特的协作频谱检测算法运用到噪声不确定的环境中,以达到提高系统检测性能的目的。本文的研究内容和创新点分为以下两个部分:（1）研究了在噪声不确定的情况下,认知用户会更加倾向于减少检测消耗来提高自身的吞吐量。把进化博弈论应用到噪声不确定下的协作频谱检测中,认知用户可以动态地选择是否参加协作频谱检测,通过不断的迭代学习,得到一个进化稳定策略（ESS）。把所有认知用户作为整体参与博弈,由进化博弈论算法,得到其参与协作的认知用户平均吞吐量,并将其与所有用户的平均吞吐量对比。如不等则反复迭代直至相等,从而得到最终的进化稳定策略。（2）将基于可信度的多比特协作频谱检测算法应用到噪声不确定下的协作频谱检测中,给每个认知节点都设置一个可信度,在每次协作... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不同噪声不确定度下的平均检测虚警概率和平均检测概率的比较

不同噪声不确定度下的平均检测虚警概率和平均检测同噪声不确定度下平均虚警概率和平均检测概率的关时，噪声不确定度越高对应的平均检测概率就越低，也测的性能也就越低。个特点，那就是对噪声不确定问题比较敏感。其优良的前提，但是在现实的无线电环境中是无法实现的。通常及恒定的虚警概率计算来的，但是由于噪声功率的不确的，因此，噪声不确定性给能量检测法带来了负面影响。

初始 x =0.3 3.4 不同噪声不确定度的多用户参与协作检测的概率比不同噪声不确定下的多用户动态复制博弈，认知用户参 L=0dB，L=0.1dB，L=0.2dB，L=0.5dB 四种情况下，认知：16 次、11 次、8 次、5 次。由图中还能看出噪声不确参与协作频谱检测的概率就越高。3.3 的区别在于认知用户参与协作频谱检测的初始概，L=0.5dB 四种情况下，认知用户到达稳定策略时迭代。对于 L=0dB 这种情况，从图中可以看出认知用户参与低，这是因为相对于噪声不确定的情况，L=0dB 这样噪就比较高，所以只需要少部分用户去参与协作频谱检测大时，所有的认知用户降低去参与协作检测的概率，因为

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于马尔科夫模型的认知无线电动态双门限能量检测策略[J]. 刘玉磊,梁俊,肖楠,扈瑜龙,胡猛.  电子与信息学报. 2016(10)
[2]利用样本特征的盲频谱感知算法[J]. 叶迎晖,卢光跃,弥寅.  信号处理. 2016(04)
[3]克服噪声不确定度的拟合优度检验频谱感知算法[J]. 卢光跃,叶迎晖,孙宇,弥寅.  电讯技术. 2016(01)
[4]噪声不确定下认知无线电能量检测性能的分析[J]. 刘鑫,谭学治,徐贵森.  四川大学学报(工程科学版). 2011(06)
[5]基于改进混合蛙跳算法的认知无线电协作频谱感知[J]. 郑仕链,楼才义,杨小牛.  物理学报. 2010(05)
[6]基于最佳中继选择的协作频谱感知方案研究[J]. 朱佳,郑宝玉,邹玉龙.  电子学报. 2010(01)



本文编号：3351194