基于信噪比选择及加权的认知无线网络频谱检测方法的研究

发布时间：2020-03-09 21:33

【摘要】：随着无线网络业务的需求量不断增长,由于传统无线网络采用的频谱分配政策是固定不变的,所以无线通信的相关业务量现已很难满足人们的需求。同时,现已分配给授权用户的频段的利用率也很低。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术的提出,可以有效缓解非授权用户(又称为认知用户)和授权用户(又称为主用户)两者在利用频谱资源方面的矛盾。CR技术中的一个重要环节也是其关键的技术就是频谱检测,现已是学者和专家研究的重点,本文亦是对CR中的频谱检测技术进行了较深的研究,并且着重研究了多用户间的协作式频谱检测方法。首先,研究了CR技术的发展背景、国内外研究现状以及应用意义,对几种典型的单用户的频谱检测算法进行了对比性研究。具体研究内容包括:能量检测法、匹配滤波器检测法、循环平稳特征检测法、干扰温度模型检测法以及本振泄露功率检测法。其中对能量检测算法进行了较深入的研究。为了克服单节点频谱检测算法的局限性,在此基础上对协作式频谱检测的方法做了进一步的研究。具体内容包括:协作式频谱检测技术以及相关的数据融合准则。其次,针对CR系统中的一个重要问题:高效利用认知无线网络中主用户已授权频段内的空闲频谱问题,进行了针对性的研究论证。尽管传统的数据融合协作频谱检测算法简单且容易实现,但是在授权用户数目非常多的情况下,检测效果却是不理想的。为进一步改进检测性能,本文提出了一种基于信噪比选择的多用户数据融合协作频谱检测算法,并对所提出的方法进行了仿真测试。通过仿真结果得出,与传统的数据融合协作的检测算法相比,本文提出的方案,在提高检测概率及增强检测可靠性方面均有一定程度的改善。最后,针对CR系统检测中控制信道上通信请求量过多,又损耗带宽资源且判决结果还不够可靠的问题,本文提出一种基于信噪比加权双门限的分组协作频谱检测方案。此方案将信噪比加权双门限检测法与分组协作检测法结合起来。该算法将所有认知用户进行分组,每个组筛选出一个簇头。组内认知用户首先对主用户进行检测,而后根据信噪比加权双门限法把判决结果或检测能量值发送给簇头,簇头再次使用信噪比加权双门限法检测,得出判决结果并将其汇报至融合中心,融合中心使用或融合方式融合所有结果,从而给出最终判决。其中用到的信噪比加权双门限法依据各认知节点信噪比的大小赋予不同的权值,使得权值的大小对融合判决的影响得以控制。通过仿真分析得出,本文所提出的方法,不仅可以有效地提高频谱检测概率,而且能够减少控制信道上的通信请求,从而降低系统资源的损耗。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 顾彬;杨震;;一种基于压缩感知的非重构频谱检测新算法[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2010年06期

2 麦磊鑫;秦晓卫;戴旭初;;基于粒子滤波的协作式空时联合频谱检测方法[J];信号处理;2011年12期

3 张家凯;李莉;周小平;李磊;凌洪涛;;低信噪比下一种改进的谱相关频谱检测[J];电视技术;2013年13期

4 李娜;陈松;李鸥;;基于统计可信度的压缩感知协作频谱检测算法[J];电讯技术;2014年01期

5 李娜;陈松;王盛;李鸥;;基于信号可信度的压缩感知协作频谱检测算法[J];计算机科学;2013年S2期

6 石晓娟;张融;;非理想频谱检测对主用户干扰的性能分析[J];电讯技术;2014年02期

7 张余;潘成康;杨文东;蔡跃明;;基于可信度的半双工协同频谱检测[J];信号处理;2008年06期

8 曾文娟;谢显中;;基于小波去噪的协作空闲频谱检测性能[J];吉林大学学报(信息科学版);2010年05期

9 王春生;刘林;;基于信噪比加权的合作频谱检测算法[J];无线通信技术;2011年01期

10 王臣昊;杨震;肖小潮;;基于优化贝叶斯压缩感知算法的频谱检测[J];信号处理;2012年05期

相关会议论文 前2条

1 杨涛;胡波;;一种主动协作的频谱检测策略[A];无线传感器网及网络信息处理技术——2006年通信理论与信号处理年会论文集[C];2006年

2 何丽华;;感知无线电中空闲频谱检测算法性能比较研究[A];2012全国无线及移动通信学术大会论文集（上）[C];2012年

相关博士学位论文 前10条

1 黄冬艳;面向能效优化的MIMO传输技术研究[D];北京邮电大学;2015年

2 王波;认知无线网络中的联合频谱检测关键技术研究[D];北京邮电大学;2014年

3 麦磊鑫;基于认知用户协作的频谱检测方法研究[D];中国科学技术大学;2011年

4 徐伟琳;基于压缩感知的宽带频谱检测方法研究[D];北京邮电大学;2014年

5 朱莹;认知无线网络中高效频谱检测关键技术的研究[D];北京邮电大学;2014年

6 黄川;认知无线网络中频谱检测机制及频谱资源分配研究[D];南京邮电大学;2011年

7 石磊;认知无线电中空闲频谱检测技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

8 胡富平;基于能量检测的认知无线电协作频谱检测研究[D];华中科技大学;2010年

9 刘义;基于用户合作的频谱检测与动态接入理论及算法研究[D];华南理工大学;2011年

10 陈星;感知无线电物理层关键技术研究[D];北京邮电大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 罗晓光;基于压缩感知的认知无线电频谱检测研究[D];大连海事大学;2016年

2 佘才青;基于检测的正交匹配追踪算法及在频谱检测中的应用[D];安徽大学;2015年

3 王思璇;基于信噪比选择及加权的认知无线网络频谱检测方法的研究[D];江苏大学;2016年

4 张凤娟;基于多天线空间相关性的序贯频谱检测算法[D];华南理工大学;2012年

5 张家凯;低信噪比下频谱检测技术的研究[D];上海师范大学;2013年

6 陈张仁;无线网络中的频谱检测研究[D];北京邮电大学;2010年

7 陈晓芳;基于压缩感知的宽带频谱检测[D];中南民族大学;2012年

8 王新雨;基于信号统计特性的频谱检测算法研究[D];大连理工大学;2009年

9 黄立辉;宽带频谱检测技术的研究[D];上海师范大学;2012年

10 马博;感知无线电中的协作频谱检测研究[D];北京邮电大学;2010年

，

本文编号：2585915