认知无线电频谱感知的智能算法研究

发布时间：2017-05-31 13:23

  本文关键词：认知无线电频谱感知的智能算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：伴随着信息时代的到来,无线通信系统已经渗透到社会各个领域,并在社会经济发展起着越来越重要的作用,而固定的频谱分配方式已经越来越限制着无线通信业务的广泛应用与发展。认知无线电是解决目前频谱资源分配不均衡的关键技术,而频谱感知作为其首要任务,也是建立认知无线电系统的最重要的任务,主要了解干扰程度和主用户在当前信道中的占用情况,尽量快而准确地确定未被占用的频段,提高频谱利用率。 面对复杂的现实通信环境,对认知系统的智能性要求越来越高,传统的频谱感知算法已经无法满足要求。基于机器学习的频谱感知算法应运而生。最有代表性的是基于支持向量机(SVM)的频谱感知算法,其在一定程度上提高了系统的测试精度与抗扰能力,但由于其参数确定困难,需要消耗大量的时间,实时性很差。 为了解决这一问题,本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的频谱感知算法。论文中首先介绍了ELM算法并分析了ELM用于频谱感知的可行性,然后提出了一种用来识别主用户信号的基于ELM的频谱感知模型,首先计算出样本信号的能量值和循环谱值,并对模型进行训练,使之具有快速判决测试信号的最佳性能。通过仿真结果可以看出,其在检测性能上优于传统的频谱感知算法和SVM感知算法,并在训练速度上比SVM感知算法有大幅度的性能提升。但由于ELM感知算法参数需要通过试凑法确认,可控性较差。 为了解决上述问题,并进一步提高频谱感知算法的泛化能力和训练时间,本文对上述模型进行改进,提出了一种基于核ELM的频谱感知算法。仿真结果表明,相比较上述算法,改进后的算法检测性能更强,训练时间更短,且参数设置具有可控性。
【关键词】：认知无线 电频谱感知 极限学习机 核函数
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.3 论文的研究内容和工作安排11-14
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 论文组织12-14
• 第二章 认知无线电频谱感知相关技术14-25
• 2.1 概述14
• 2.2 单节点频谱感知技术14-19
• 2.2.1 能量检测15-16
• 2.2.2 匹配滤波检测16-17
• 2.2.3 循环平稳检测17-18
• 2.2.4 传统单节点频谱感知算法性能比较18-19
• 2.3 合作频谱感知技术19-20
• 2.4 基于机器学习的频谱感知算法概述20-24
• 2.4.1 机器学习算法概述20-21
• 2.4.2 机器学习与频谱感知21
• 2.4.3 支持向量机概述21-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 基于极限学习机的频谱感知算法设计25-44
• 3.1 极限学习机理论25-31
• 3.1.1 单隐层前馈神经网络介绍25-27
• 3.1.2 极限学习机算法27-29
• 3.1.3 极限学习机研究现状29-30
• 3.1.4 极限学习机研究的不足30-31
• 3.2 基于极限学习机的频谱感知算法31-38
• 3.2.1 ELM频谱感知系统模型31-34
• 3.2.2 ELM频谱感知算法步骤与实现34-37
• 3.2.3 ELM频谱感知算法参数的选取37-38
• 3.3 仿真结果与分析38-43
• 3.3.1 不同信噪比下主用户信号的检测成功率对比38-40
• 3.3.2 不同的频谱感知算法的训练时间对比40-41
• 3.3.3 不同的隐层节点个数对ELM频谱感知算法的拟合性能对比41-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 基于核极限学习机的频谱感知算法44-53
• 4.1 核学习理论44-46
• 4.1.1 核函数概念44-45
• 4.1.2 核函数性质45-46
• 4.2 基于核极限学习机的频谱感知算法设计46-49
• 4.2.1 核极限学习机算法46-47
• 4.2.2 核ELM频谱感知系统模型47
• 4.2.3 不同参数值对改进算法性能的影响47-49
• 4.3 仿真结果与分析49-52
• 4.3.1 不同信噪比下主用户信号的检测成功率对比49-51
• 4.3.2 不同的频谱感知算法的训练时间对比51-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第五章 总结和展望53-55
• 参考文献55-58
• 致谢58-59
• 攻读学位期间发表的学术论文59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 郭彩丽;张天魁;曾志民;冯春燕;;认知无线电关键技术及应用的研究现状[J];电信科学;2006年08期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 贺新颖;基于支持向量机的认知无线电若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2009年

  本文关键词：认知无线电频谱感知的智能算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：409617