智能频谱感知与信道估计算法研究

发布时间：2020-12-27 15:25

　　认知无线电技术可以对空闲频谱进行实时化探测,实施智能化的频谱管理策略,极大地提高通信效率,而频谱感知是认知无线电系统中的关键性技术之一,可以感知到频段中的频谱空穴,以便于及时准确地分配出可用频段,从而提高频谱利用率。信道估计则可以使信道中授权用户信息的感知结果更加准确,更加有效地保障认知无线电中频谱分析与频谱决策的过程。因此,本文以无线通信网络中的频谱感知和信道估计为研究对象,在传统算法的基础上,结合当下热门的机器学习与深度学习技术,进行智能频谱感知和信道估计算法的研究,论文主要工作和创新点如下:针对传统频谱感知算法在低信噪比下检测性能不佳以及部分算法训练复杂度较高的问题,本文提出了一种基于机器学习的LDA-XGBoost智能频谱感知算法。该算法首先根据信号的循环谱提取三维的特征向量,利用循环平稳特征可以提高抗噪声性能,然后使用线性判别分析算法对特征进行降维,降低相似特征冗余度的同时,也提高了后续算法的训练速度,最后根据特征变换后的样本,使用极限梯度提升树算法训练频谱感知模型。实验结果表明,对于不同的主用户信号,本文算法在低信噪比下相对于另外几种智能算法有更好的检测性能,同时拥有更快的... 

【文章来源】： 陈冉 电子科技大学

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

BPSK信号的循环谱图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的OFDM信道估计[J]. 廖勇,花远肖,姚海梅.  重庆邮电大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]认知无线电网络中压缩协作频谱感知[J]. 石磊,周正,唐亮,孙璇,张静.  北京邮电大学学报. 2011(05)
[3]宽带认知OFDM系统的混合频谱感知技术[J]. 侯炜,张林,山秀明.  清华大学学报(自然科学版). 2010(10)
[4]一种快变信道下OFDM系统的Kalman信道估计算法[J]. 任大孟,张曙.  哈尔滨工程大学学报. 2007(11)
[5]认知无线电:原理、技术与发展趋势[J]. 王军,李少谦.  中兴通讯技术. 2007(03)
[6]快时变环境下OFDM系统中的信道估计[J]. 胡蝶,何良华,杨绿溪.  电子与信息学报. 2007(01)
[7]认知无线电研究综述[J]. 周贤伟,孟潭,王丽娜,张雪松,李超.  电讯技术. 2006(06)

博士论文
[1]认知无线电频谱感知干扰理论与方法研究[D]. 彭启航.电子科技大学 2011

硕士论文
[1]基于Overlap FFT的认知无线电频谱感知和盲信道估计技术[D]. 张子鹏.电子科技大学 2018



本文编号：2941986