基于随机矩阵渐近谱理论的频谱感知技术研究

发布时间：2017-05-15 19:05

  本文关键词：基于随机矩阵渐近谱理论的频谱感知技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着无线通信技术的飞速发展,无线频谱资源以及使用效率变得越来越重要,而认知无线电(Cognitive Radio,CR)作为一种有效的频谱共享技术,大大提升了频谱利用率,已经得到了人们的广泛关注和讨论。数据处理已经成为当代的重要研究内容,而随机矩阵理论(Random Matrix Theory,RMT)在处理多维矩阵信息方面具有独特的优势,且在核物理、数字通信、金融等领域已经得到了诸多应用。在无线通信领域,随机矩阵理论已经被成功的应用到容量分析、性能分析以及接收机设计等诸多方面。因此实现二者的有机结合,已经得到了学者们的广泛研究。本文主要研究基于随机矩阵理论的特征值频谱感知算法,此类算法通过利用随机矩阵理论中特征值所具有的优良特性,在感知过程中不受噪声不确定的影响,且无需预先知道信号或信道的相关信息。首先,本文针对噪声相关的情况,对特征值频谱感知算法进行了研究分析,并应用随机矩阵理论研究了噪声相关下新的频谱感知判决阈值,仿真结果表明新的阈值在噪声相关的情况下明显优于采用M-P律的算法。其次,在噪声不确定的情况下对MME算法的能量效率进行了优化分析,通过对感知时间的优化来获得最优的能量效率,并与能量检测算法进行了对比分析。最后,考虑到频谱感知过程中发生碰撞冲突的可能性,对发生碰撞冲突情况下的MME感知算法的能量效率进行了数学分析和仿真验证,并通过对感知时间和帧周期的联合最优化,获得了最优能量效率。
【关键词】：认知无线电 随机矩阵理论 频谱感知 特征值 能量效率
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 频谱感知研究背景及现状9-10
• 1.2 随机矩阵理论研究背景及其应用10-12
• 1.3 本文主要工作及课题来源12-13
• 1.4 本文结构安排13-14
• 第二章 频谱感知与随机矩阵理论14-28
• 2.1 频谱感知原理及方法14-19
• 2.1.1 发射机检测15-18
• 2.1.2 协作检测18-19
• 2.2 随机矩阵渐进谱理论19-22
• 2.2.1 随机矩阵19-20
• 2.2.2 随机矩阵渐进谱理论20-22
• 2.3 频谱感知中的随机矩阵理论22-27
• 2.3.1 基于RMT的频谱感知基本原理22-24
• 2.3.2 特征值感知算法24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 噪声相关下的特征值频谱感知算法28-37
• 3.1 系统模型28-31
• 3.1.1 信号模型28-30
• 3.1.2 噪声模型30-31
• 3.2 系统分析31-34
• 3.3 仿真结果34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 MME频谱感知算法能量效率优化分析37-47
• 4.1 引言37-38
• 4.2 系统模型38-39
• 4.3 算法及能量效率分析39-42
• 4.3.1 MME（Maximum-Minimum Eigenvalue）算法39-40
• 4.3.2 ED（Energy Detection）算法40-41
• 4.3.3 能量效率41-42
• 4.4 最优感知时间42-43
• 4.5 仿真分析43-46
• 4.6 本章小结46-47
• 第五章 碰撞冲突下MME算法能量效率分析47-56
• 5.1 引言47
• 5.2 系统模型47-48
• 5.3 能量效率分析48-50
• 5.4 帧周期和感知时间优化分析50-53
• 5.4.1 最优帧周期50-51
• 5.4.2 最优感知时间51-52
• 5.4.3 联合最优化52-53
• 5.5 仿真分析53-55
• 5.6 本章小结55-56
• 第六章 总结与展望56-58
• 参考文献58-61
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文61-62
• 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利62-63
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目63-64
• 致谢64

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