认知无线电系统的频谱检测技术研究

发布时间：2017-07-29 01:25

  本文关键词：认知无线电系统的频谱检测技术研究

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【摘要】：认知无线电技术是新一代宽带无线移动通信网的重要组成部分,也是未来下一代移动通信系统的重要技术特征,该技术在不对拥有频谱的授权用户或其他非授权用户产生有害干扰的前提下,认知用户通过择机的方式接入授权用户频段或非授权频段,或者采用公共资源池的方式,使多个系统可以共享频谱,以提高频谱利用率。为解决频谱资源不足问题、实现频谱动态管理及提高频谱利用率提供了强有力的技术支撑。现阶段认知无线电的研究主要围绕频谱检测、物理层传输技术、无线资源管理、网络安全等方面开展,其中频谱检测是认知无线电的基础支撑技术,其余技术完成的前提条件就是准确快速的频谱检测。本论文主要针对这一关键技术进行了详细研究。首先,介绍了认知无线电技术的研究背景及意义,并介绍了目前热门的关于认知无线电的研究方向,引出本文着重介绍的频谱检测技术。本文对认知无线电频谱检测方法进行了调研,从认知无线电角度研究了频谱检测不同方面的问题,给出了与频谱检测相关的挑战并介绍了一些早期的频谱检测技术诸如能量检测,匹配滤波检测等。文章对协作检测概念以及其不同形式进行了解释,并给出了目前一些无线标准的检测特性。我们介绍了数字电视频带的DTMB信号,针对DTMB数字电视信号及其信号特征进行了频谱检测算法的探讨。我们根据DTMB信号帧结构的特点,研究了利用帧头PN序列相关的PNAC和PNCC算法。并针对DTMB电视信号的帧头模式二提出了基于线性合并的频谱检测方法。此算法可以不受相位偏移的影响,同时检测性能得到了提高。在已有的基于协作矩阵频谱检测算法的基础上,提出了基于快速傅里叶变换的盲频谱检测算法。该算法消除了噪声不确定性的影响,而且相比于匹配滤波器算法和循环平稳检测算法,是一种盲检测算法,因此不需要信号的先验信息,且性能也优于能量检测算法。而且因为避免了特征值的分解计算显著降低了计算复杂度,保证了有效简单的工程实现。本章对算法步骤进行了详细的描述,并求出了理论判决门限值。基于接收信号的协方差矩阵,提出了一种拟合优度算法,该算法可以充分利用其协方差矩阵的特征值,我们对已知的AD算法进行了改进,并对特征值进行归一化处理,基于随机矩阵理论,推导出了随机矩阵归一化无序特征值的累积概率密度函数。仿真结果表明我们提出的算法检测性能优于MME算法,且在信号具有较强相关性时检测算法性能好于噪声功率已知情况下的能量检测。
【关键词】：认知无线电 频谱检测 采样协方差矩阵 特征值
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 本论文专用术语的注释表10-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 论文研究背景及意义11-12
• 1.2 认知无线电的研究方向12-14
• 1.3 论文主要研究内容与章节安排14-15
• 第二章 认知无线电中的频谱检测技术15-29
• 2.1 引言15
• 2.2 认知无线电的频谱检测技术的挑战15-18
• 2.2.1 硬件要求15-16
• 2.2.2 隐藏主用户问题16
• 2.2.3 扩频主用户的检测16-17
• 2.2.4 检测时间和频率17
• 2.2.5 安全性17-18
• 2.3 认知无线电的频谱检测方法18-23
• 2.3.1 能量检测18-20
• 2.3.2 基于波形的检测20
• 2.3.3 基于循环平稳特征的检测20-21
• 2.3.4 基于无线电识别的检测21
• 2.3.5 匹配滤波21-22
• 2.3.6 其他检测算法22
• 2.3.7 不同检测方法的比较22-23
• 2.4 协作检测23-25
• 2.4.1 集中式检测24
• 2.4.2 分布式检测24
• 2.4.3 外部检测24-25
• 2.5 使用历史信息进行检测25-26
• 2.6 当前无线标准中的频谱检测26-27
• 2.6.1 IEEE802.1k26
• 2.6.2 蓝牙26-27
• 2.6.3 IEEE802.2227
• 2.7 本章小结27-29
• 第三章 基于线性合并的DTMB电视信号检测29-41
• 3.1 引言29
• 3.2 DTMB电视信号特征分析29-34
• 3.2.1 DTMB电视信号介绍29-31
• 3.2.2 DTMB电视信号特征分析31-34
• 3.3 DTMB电视信号检测34-37
• 3.3.1 PNAC算法描述35-36
• 3.3.2 PNCC算法描述36
• 3.3.3 基于线性合并的DTMB频谱检测算法36-37
• 3.4 仿真分析37
• 3.5 本章小结37-41
• 第四章 基于快速傅里叶变换的频谱检测41-53
• 4.1 引言41
• 4.2 MME算法模型及描述41-43
• 4.3 基于快速傅里叶变换的检测算法43-47
• 4.3.1 检测模型及算法43-44
• 4.3.2 判决门限理论推导44-47
• 4.4 仿真分析47-50
• 4.4.1 无线麦克风信号的频谱检测47-48
• 4.4.2 PALD信号的频谱检测48-50
• 4.5 本章小结50-53
• 第五章 基于拟合优度检验的频谱检测53-69
• 5.1 引言53
• 5.2 基于拟合优度检验的认知无线电频谱检测原理53-54
• 5.3 Anderson-Darling检测54-56
• 5.4 基于协方差特征值的拟合优度检验56-65
• 5.4.1 检测算法数学基础56-60
• 5.4.2 信号模型及频谱检测算法60-65
• 5.5 仿真分析65-67
• 5.6 本章小结67-69
• 第六章 全文总结与展望69-71
• 6.1 论文工作总结69
• 6.2 论文工作展望69-71
• 参考文献71-77
• 攻读硕士学位期间的研究成果77-79
• 致谢79

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