基于智能优化方法的认知无线电频谱感知算法的研究

发布时间：2017-09-19 15:09

  本文关键词：基于智能优化方法的认知无线电频谱感知算法的研究

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【摘要】：作为无线通信“血液”的无线频谱,其不可再生性预示着可用的频谱资源越来越少,而当前高速发展的无线通信技术与暴涨式的无线业务对于频谱资源的需求却越来越多,再加上频谱资源的固定分配模式的缺点,使得频谱资源的匮乏已成为一个亟待解决的问题。对未充分使用的授权频段进行再次利用的认知无线电技术的出现,可以使频谱资源的利用更加合理高效。而频谱感知技术作为认知无线电技术中最为首要的关键技术,已成为学者们研究的重点。传统的感知算法仅仅探讨对单用户进行检测,以至于频谱感知的效果不理想,加入协作机制大大地提高了频谱感知的性能。而宽带系统作为当前的主流系统,也成为研究的热点问题。由于宽带系统的复杂性,传统的感知算法难以达到实时性、可靠性的要求,且宽带频谱感知问题是一个非凸问题,而这正是一般算法难以直接解决的,因此可以采用智能优化的方法来解决该问题。智能优化方法的产生来源于生物进化,其广泛适用性和高鲁棒性,能有效的解决非凸问题。以下是本文研究的具体内容:首先,对认知无线电的研究意义和现状以及其关键技术频谱感知技术研究背景和相关概念做了详细的介绍,同时重点介绍了智能优化方法相较于传统优化方法的优势,以及现阶段常用的智能优化方法。在此基础上,重点介绍了频谱感知中三种常用的单用户检测算法以及协作频谱感知技术的相关知识。其次,详细介绍了PSO算法的基本原理和一些相关参数。就协作频谱感知问题,构建了优化模型,并提出了基于改进PSO算法的协作式频谱感知算法。仿真结果表明了基于改进PSO算法的协作频谱感知的有效性和优越性。最后,对宽带频谱感知系统进行了分析研究,建立了宽带频谱感知模型,同时利用PSO算法对该系统模型进行求解,仿真结果验证了基于PSO算法的宽带频谱感知的有效性。
【关键词】：认知无线电 频谱感知 能量检测 吞吐量 PSO算法
【学位授予单位】：吉首大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 认知无线电研究意义和现状10-11
• 1.2 认知无线电中的频谱感知技术11-13
• 1.3 智能优化方法13-15
• 1.4 本文主要研究内容及章节安排15-16
• 第二章 基本的认知无线电频谱感知技术研究16-25
• 2.1 单用户频谱感知16-20
• 2.1.1 能量检测法17-18
• 2.1.2 循环平稳特征检测算法18-19
• 2.1.3 匹配滤波器检测算法19-20
• 2.2 多用户协作频谱感知20-24
• 2.2.1 协作频谱感知分类21
• 2.2.2 硬判决数据融合方案21-23
• 2.2.3 软判决数据融合方案23-24
• 2.3 小结24-25
• 第三章 基于智能优化方法的协作频谱感知算法的研究25-39
• 3.1 引言25
• 3.2 粒子群算法25-27
• 3.3 认知无线电协作式频谱感知系统模型27-32
• 3.4 基于改进粒子群算法的协作频谱感知32-34
• 3.5 仿真结果及讨论34-38
• 3.5.1 改进PSO与标准PSO收敛性能比较34-36
• 3.5.2 改进PSO与MDC检测性能比较36-37
• 3.5.3 不同用户数时改进PSO检测性能比较37-38
• 3.6 小结38-39
• 第四章 基于PSO算法的宽带频谱感知算法的研究39-50
• 4.1 引言39-40
• 4.2 系统模型40-44
• 4.3 基于粒子群算法的多频带协作频谱感知44
• 4.4 仿真结果及讨论44-48
• 4.5 小结48-50
• 第五章 总结与展望50-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-56
• 作者在学期间取得的学术成果56

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本文编号：882319