认知无线电网络中宽带频谱感知技术研究

发布时间：2021-03-26 09:37

　　随着无线通信业务的发展,对无线频谱资源的需求不断增加。因此,认知无线电网络中频谱感知的要求也扩展到对较宽频带范围内频谱接入机会的检测。按采样速率划分,宽带频谱感知可分为两类:基于奈奎斯特采样的宽带感知和基于压缩采样的宽带感知。前者以不低于奈奎斯特速率进行采样获取信号;而后者使用远低于奈奎斯特速率的采样速率获取信号。本论文研究基于压缩采样的宽带频谱感知方法,针对基于重构的压缩感知算法复杂度较高、测量矩阵的选取会影响压缩感知性能以及参与感知用户的位置会影响频谱感知决策结果等问题,根据宽带频谱感知应用于认知车联网系统时的特点,设计高效合理的算法,以降低计算复杂度,提高对信道噪声的鲁棒性。论文主要的工作及贡献如下:一、针对基于重构的压缩感知算法复杂度高且现有的压缩检测器仅适用于参数已知的确知信号的缺点,对含有未知参数的确知信号,提出了一种非重构压缩宽带频谱感知算法。该算法基于广义似然比准则,推导了时变幅值信号的理论检测性能界限,分析了计算复杂度。分别在Rayleigh和Rician这两种典型的无线衰落信道条件下进行仿真验证,研究了不同参数对检测器性能的影响。仿真结果表明,所提算法不仅避免了基于... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

认知无线电网络的架构

V2P图 1. 3 车联网示意图X，V2X）构成网络，使得频谱感知面能量开销，如果直接用奈奎斯特采样上述的问题，Donoho（美国科学院院学者提出了一种革命性的理论——压缩采样，带来了全新的处理方式。压缩行欠采样，在不完整获取数据的同时恢复。这个理论一提出，就被各个领、信息论等。因此，本论文针对宽带缩感知理论来降低采样率、提高检测值。

信噪比下具有鲁1. 计算复杂度取决于主网络。2. 每个 SU 同步需专用感知接量检测相比，感快。的精确度高，可噪比信号。1. 需要部分先验信息，计算成2. 要求较长的已知序列，从而频谱效率较低。3. 与能量检测相比，感知速度用户的本地检测的测性能不够好，因而无法保证技术[26]是让多个认知用户同时对主用户进行感知心，融合中心接收到了反馈信息后通过对应的融送给各个认知用户。主要过程包括频谱感知、本 所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于压缩感知的非重构频谱感知算法研究[J]. 宋雅鑫,齐丽娜.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]压缩感知中观测矩阵的优化算法[J]. 李周,崔琛.  信号处理. 2018(02)
[3]基于观测矩阵优化的自适应压缩感知算法[J]. 胡强,林云.  计算机应用. 2017(12)
[4]基于压缩感知中矩阵分解的观测矩阵改进[J]. 兰明然,王友国.  计算机技术与发展. 2017(06)
[5]压缩感知中测量矩阵构造综述[J]. 王强,张培林,王怀光,杨望灿,陈彦龙.  计算机应用. 2017(01)
[6]改进的基于梯度投影的Gram观测矩阵优化算法[J]. 刘杰平,杨朝煜,方杰,韦岗.  华中科技大学学报(自然科学版). 2016(08)
[7]认知无线网络中基于特征向量的协方差盲检测方法[J]. 李映雪,雷静,钟士元,黄春明,黄超.  电信科学. 2015(11)
[8]基于集中式协作频谱感知的数据融合技术研究[J]. 谢前英,姚远程,秦明伟.  微型机与应用. 2015(12)
[9]QR分解与特征值优化观测矩阵的算法研究[J]. 郑晓,薄华,孙强.  智能系统学报. 2015(01)
[10]认知协同车载网络中基于QoS保障的协作频谱分配机制（英文）[J]. 张磊,罗涛,刘蔚,祝思婷,李剑峰.  中国通信. 2014(10)



本文编号：3101379