衰落环境下信道增益和时延的联合估计算法

发布时间：2022-08-23 23:40

　　目的研究衰落环境中认知用户与授权用户之间存在未知时延情况下的频谱感知问题,提出一种信道增益和时延的联合估计算法.方法建立一种新的动态状态空间模型,用以描述授权用户状态、时变衰落信道状态和感知时延之间的关系;通过最大后验概率准则估计出信道状态,用以表述信道状态随时间变化的情况;最后基于粒子滤波方法得到授权用户状态估计以及感知时延估计;通过仿真实验,分别从信道增益和感知时延两个角度与现有方法的正确检测概率进行对比与分析.结果笔者所提出的信道增益和时延的联合估计算法（SFH）在信道增益角度正确检测概率相比信道增益估计算法（SFC）和能量检测算法（ED）分别提升2%、2.6%,在感知时延角度上提升3.4%、8.7%.结论笔者所提算法提高了接收信号统计特性,在保证实时检测的同时,显著提升了存在未知时延的衰落信道环境下的频谱感知性能. 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 系统模型
    1.1 授权用户工作状态
    1.2 时变衰落信道
    1.3 授权用户和认知用户感知时延
    1.4 动态状态空间模型
2 联合估计算法
    2.1 信道增益估计
        2.1.1 接收信号分类
        2.1.2 不同情况下的信道状态分析
    2.2 感知时延及授权用户状态预测
    2.3 似然函数估计
    2.4 授权用户状态估计
3 仿真分析
    3.1 不同信道状态下性能对比分析
    3.2 不同感知时延下性能对比分析
4 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]遗传优化粒子滤波在动态谐波检测中的应用[J]. 杜先君,刘洲.  电力系统及其自动化学报. 2019(08)
[2]DS-CDMA系统多普勒、时延及信道的联合估计方法[J]. 杜昌澔,韩航程,安建平.  北京理工大学学报. 2018(07)
[3]Cooperative Spectrum Sensing over Generalized Fading Channels Based on Energy Detection[J]. He Huang,Chaowei Yuan.  中国通信. 2018(05)
[4]隐状态个数未知的隐马尔可夫多元正态分布的贝叶斯推断[J]. 刘鹤飞,王坤,蒋成飞.  统计研究. 2017(12)
[5]RW-MC:基于随机游走的自适应矩阵填充算法[J]. 王新恒,王倩云,王佳杰,赵国锋,靳文强.  通信学报. 2017(09)
[6]基于信道历史状态感知信息的频谱感知方法[J]. 刘玉磊,梁俊,肖楠,袁小刚,张振浩.  通信学报. 2017(08)
[7]一种基于最大后验框架的聚类分析多基线干涉SAR高度重建算法[J]. 斯奇,王宇,邓云凯,李宁,张衡.  雷达学报. 2017(06)
[8]基于粒子滤波的OFDM载波频偏和信道联合估计[J]. 董众,徐卓异,张善从.  现代电子技术. 2014(22)

硕士论文
[1]认知用户的动态频谱接入方法性能研究[D]. 李颜良.北京邮电大学 2019



本文编号：3678700