认知无线电微弱信号检测技术研究

发布时间：2017-08-08 07:09

  本文关键词：认知无线电微弱信号检测技术研究

  更多相关文章： 序列检测 能量检测 协作 干扰 虚警概率

【摘要】：近年来,随着无线通信的迅速发展,通信方式越来越多,设备数量也日益庞大,对电磁频谱的需求量也越来越大。电磁频谱作为一种有限的资源,受限于目前固定的频谱分配策略,可供分配的频谱资源日益紧张,已经严重制约了无线通信技术的发展。为了解决频谱资源日益短缺的问题,世界各国的研究人员展开了广泛、深入的研究,并在1999年提出了认知无线电的概念:认知无线电是一种智能化学习网络,通过学习周围环境信息,感知和利用所处环境的可用频谱,并且尽可能的减少与主用户的冲突,一旦主用户开始使用频谱,认知无线电用户必须迅速检测到主用户,并退出该频段。认知无线电被认为是解决频谱短缺问题的最终方案,此后迅速成为通信学界的研究热点。要实现认知无线电,首先必须解决认知用户的频谱接入问题,即频谱感知。频谱感知是实现频谱管理和共享的基础和前提。认知用户只有成功感知到频谱的利用情况,才能决定是否接入感兴趣的频段,同时不能干扰主用户信号传输。目前常用的频谱感知方法有匹配滤波器检测、循环平稳特征检测、能量检测等。其中,匹配滤波器检测需要知道主用户先验信息,循环平稳特征检测计算复杂度过高,能量检测由于计算简单且不需要任何主用户先验信息,因此得到了最为广泛的应用。认知网络在实际环境中常呈现出噪声高动态变化、信噪比极低的特征,无法快速准确进行频谱感知,我们称之为微弱信号检测问题。由于能量检测的普遍适用性和低复杂度,本文基于能量检测算法,通过与序列检测相结合的方法,提升了能量检测在微弱信号检测中的不足。本文提出分段序列能量检测的方法。由于传统序列检测采用边采样边接收,边检测边判决的方法,增加了计算开销和时间,我们将采样点进行分段,认知用户每接收到一段数据,做一次判决、这样既改善了能量检测的性能,同时减少了额外开销。分段序列能量检测既保留了能量检测的优点,又降低了达到检测性能所需的采样点数。但是,在信噪比很低的情况下,分段序列能量检测需要的采样点数量仍然很大。对此,我们通过进一步思考,引入了协作检测的方法,将认知网络中所有认知节点的感知信息上传至数据融合中心,并在融合中心做出最终判决。理论与仿真证明,基于协作的序列能量检测算法能够极大的改善能量检测的性能。在以往对检测算法的研究中,通常不考虑网络中其它感知节点产生的干扰。然而,在多用户环境中,来自其它感知节点的干扰是始终存在的,而且可能会严重影响感应性能。本文讨论了一种全新的认知网络信号检测模型,较以往的检测模型更为贴近实际情况。我们推导了任意数目的感知节点在一定空间内随机分布时,感知节点的虚警概率的表达式,并给出两种计算虚警概率的方法。根据Neyman-Person准则,在可接受虚警概率条件下,可以得到相应的检测门限,进而求出当前条件下的检测概率。
【关键词】：序列检测 能量检测 协作 干扰 虚警概率
【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】：TN925
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符号对照表12-13
• 缩略语对照表13-17
• 第一章 绪论17-27
• 1.1 引言17-19
• 1.2 研究背景与意义19-20
• 1.2.1 软件无线电与认知无线电19
• 1.2.2 认知无线电的定义与目标19-20
• 1.3 国内外研究现状20-21
• 1.3.1 国外研究现状20-21
• 1.3.2 国内研究现状21
• 1.4 认知无线电特点及关键技术21-24
• 1.4.1 认知无线电的特点21-22
• 1.4.2 认知无线电关键技术22-24
• 1.5 论文内容及安排24-27
• 第二章 认知无线电中的频谱感知技术27-49
• 2.1 引言27-28
• 2.2 Neyman-Person准则28-30
• 2.3 基于发射机的频谱感知30-40
• 2.3.1 匹配滤波器检测31-32
• 2.3.2 循环平稳特征检测32-33
• 2.3.3 能量检测33-38
• 2.3.4 基于功率谱密度的检测算法38-40
• 2.4 基于接收机的频谱检测40-42
• 2.4.1 本振泄露功率检测40-41
• 2.4.2 基于干扰温度的检测41-42
• 2.5 多维频谱检测42-43
• 2.6 协作频谱检测43-49
• 2.6.1 协作检测的二元假设模型45
• 2.6.2 集中式协作频谱检测45-47
• 2.6.3 分布式协作检测47-49
• 第三章 新型序列能量检测法49-61
• 3.1 信号的序列检测49-53
• 3.1.1 信号序列检测的基本概念49-51
• 3.1.2 信号序列检测的平均观测次数51-53
• 3.2 微弱信号的分段序列能量检测53-61
• 3.2.1 分段序列能量检测原理53-55
• 3.2.2 分段序列长度L的设置55-57
• 3.2.3 平均采样点数57-58
• 3.2.4 分段序列能量检测效率58-59
• 3.2.5 仿真结果分析59-61
• 第四章 基于序列能量检测的协作频谱感知算法61-67
• 4.1 频谱感知模型61-62
• 4.2 基于序列能量检测的协作检测算法描述62-63
• 4.3 性能分析63-64
• 4.3.1 系统的感知时间63
• 4.3.2 平均感知时间63-64
• 4.4 仿真结果64-67
• 4.4.1 ASN比较64-65
• 4.4.2 感知时间比较65-67
• 第五章 感知节点干扰下的能量检测性能分析67-79
• 5.1 系统模型68-69
• 5.2 虚警概率和检测概率69-72
• 5.3 非独立活跃认知无线电节点72-75
• 5.3.1 P_f估计73-74
• 5.3.2 P_f的上界74-75
• 5.4 仿真结果分析75-79
• 第六章 结束语79-81
• 6.1 本文工作总结79-80
• 6.2 下一步工作展望80-81
• 参考文献81-85
• 致谢85-87
• 作者简介87-88

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