认知无线电中频谱感知与频谱共享技术研究

发布时间：2020-09-01 08:48

　　近年来,随着物联网技术的发展,新一代无线通信领域面临的频谱资源短缺问题越发突出。频谱资源是不可再生的,只有提高频谱资源的利用率,才能使有限的频谱资源成为更多通信数据的载体,才能满足现阶段爆炸式增长的通信数据传输的需求。在认知无线电中,频谱感知技术和频谱共享技术被广泛关注。因此,为了提高频谱资源的利用率,本文将频谱感知技术和频谱共享技术相结合,提出更好的方案来提高频谱资源的利用率。本文主要工作如下:第一,围绕5G应用场景下认知无线电协作频谱感知中的决策融合技术展开研究,主要解决融合中心对各个检测节点频谱感知可靠性问题。通过概率统计方法估算各个节点的检测可靠性,利用宽带频谱信号的稀疏性提出一种基于BOMP算法的多用户协作感知方法,利用引入影响因子α∈(0,1)的AIC/MDL准则进行稀疏度估计,此估计值作为BOMP算法迭代停止的条件。仿真结果表明,通过与传统的OMP算法进行性能对比,在引入影响因子后,BOMP算法大大提高了感知可靠性,所提算法减少了感知时延,提高了感知性能。第二,研究了基于分级频谱共享模型的机会式频谱接入机制。首先,通过引入隐式马尔科夫链模型(HMM)来提高频谱初始状态的估计,对整个频谱感知过程和次级用户的接入提供更加可靠的接入时机,以提高频谱池的利用率。其次,研究了主用户和次级用户的到达率对系统阻塞率,强制中断概率以及非完备概率的影响。最后,研究了主用户和次级用户的到达率对次级用户系统容量的影响。仿真结果表明,在引入可靠的HMM预测机制后,有效的减小了用户的阻塞概率和对次级用户的强制中断概率,在一定程度上提升了次级用户系统容量。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN925
【部分图文】：

频谱,使用环境,频谱,无线电

士研究生学位论文要的干扰。电是随着频谱资源短缺发展起来的一项可提高频谱利用率的技术由美国联邦通信委员会（Federal Communications Commission, F以与外界环境进行交互，自适应地改变发射机参数的一种无线电是具有智能频谱感知能力的无线电[1]。认知无线电作为具有智能境的感知预测也就十分重要。因此，随着人工智能时代的降临，更加可靠。

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图 1.1 面向 5G 的频谱使用环境设备与周围环境相互交替信息的技术，Mito图 1.2 所示认知环来描述感知过程。该认知接入和动态共享。在面向未来 5G 移动网作，完成频谱的更高效利用。下面将对认

理论框架,宽带信号,稀疏特性

.1 压缩感知理论.1.1 系统模型压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论的主要思想是根据信号的稀疏特性，对信号采以远低于奈奎斯特采样率的速率进行采样，然后利用适当的重构算法实现对源信号的精构。如图 2.1 所示，压缩感知技术通过利用信号所拥有的稀疏化特性，以远远低于奈奎采样的条件，使用随机采样取得所需信号的离散化样本，接着恢复端使用非线性重构的进行信号的重构。也就是说，将宽带信号通过稀疏表示，然后投影到正交变换基，得到的信号也具有稀疏特性。因此，可以用变换后的信号代替源宽带信号，在宽带信号重构以使用块正交匹配追踪算法实现。

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