CRN中一种协作频谱感知算法及能耗研究

发布时间:2018-01-23 05:58

  本文关键词: 认知无线电 伽玛分布 STCSS算法 感知能耗 出处:《昆明理工大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:随着世界科技的迅猛发展,国家各方面水平日益提高,通信技术近几年也发生了翻天覆地的变化,中国已成功跨入信息通信产业大国的行列。国家的通信技术从1G到5G的发展,与此同时所需要的频谱资源也越来越多,而因为频段资源并不是无穷无尽的,所以试着利用很少一部分的频段来完成通信技术的发展成为了研究的热点。近年来研究人员发现,认知无线电技术可以检测频谱空穴,对未利用的频段进行再利用,解决了当前频谱利用率不高的问题,与此同时,许多学者提出了多种协作频谱感知算法以检测未被使用的频段,而协作频谱感知算法感知过程消耗的能量多于传统的频谱感知,因此提高感知精度并降低感知过程消耗的能量成为了研究的热门。首先,本文介绍了认知无线电这一技术自提出以来的成长与进展,并概括式的介绍了认知无线电的概念、核心技术、国内外研究现状及未来发展趋势,然后根据其核心技术的特点引入了感知能耗,为下文研究认知无线电的协作感知及其感知能耗奠定基础。其次,本文就目前认知无线电中协作频谱感知算法感知能耗高的缺点,提出了一种选择触发协作频谱感知算法(Selective Triggered Cognitive Spectrum Sensing,STCSS),该算法基于当前频谱感知能量阈值判定是否触发二次协作频谱感知,使得协作频谱感知仅在必要时被触发从而降低能量消耗与通信成本。最后,本文就认知无线电的感知能耗展开研究,提出基于泊松分布来对无线认知网络(Wireless Cognitive Network,WCN)中的频谱感知能耗问题进行建模研究,将频谱感知能量拟合为WCN的空间密度、认知用户的数量和跳数的函数,对频谱感知能耗建模为一个伽玛截断分布,并通过仿真验证了这一建模的科学合理性。同时运用上述建模方法,对STCSS算法的能耗进行仿真,计算所提出的选择触发协作频谱感知算法在感知过程中的能耗,并对比传统协作频谱感知算法,在一定的频谱感知时间内,STCSS算法增强了检测概率,并且减少了能量消耗以及通信成本。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology in the world, the level of various aspects of the country is improving day by day, and the communication technology has also undergone earth-shaking changes in recent years. China has successfully stepped into the ranks of a large information and communication industry. With the development of communication technology from 1G to 5G, more and more spectrum resources are needed, because the frequency band resources are not endless. So trying to use a few frequency bands to complete the development of communication technology has become a hot topic. In recent years, researchers have found that cognitive radio technology can detect spectrum holes. Reuse of unused frequency bands solves the problem of low spectral efficiency. At the same time, many scholars have proposed a variety of cooperative spectrum sensing algorithms to detect unused frequency bands. The cooperative spectrum sensing algorithm consumes more energy than the traditional spectrum sensing algorithm, so improving the perception accuracy and reducing the energy consumption of the sensing process has become a hot topic. This paper introduces the growth and progress of cognitive radio technology since it was put forward, and summarizes the concept, core technology, research status and future development trend of cognitive radio technology at home and abroad. Then according to the characteristics of its core technology, the perceptual energy consumption is introduced, which lays a foundation for the following research on cognitive radio cooperative perception and cognitive energy consumption. Secondly. In this paper, the shortcomings of cooperative spectrum sensing algorithm in cognitive radio are high energy consumption. A selective Triggered Cognitive Spectrum Sensing is proposed. STCSS, the algorithm based on the current spectral sensing energy threshold to determine whether to trigger secondary cooperative spectrum sensing, so that cooperative spectrum sensing is triggered only when necessary to reduce energy consumption and communication costs. Finally. In this paper, the perceptual energy consumption of cognitive radio is studied, and a Poisson distribution is proposed for wireless Cognitive Network in wireless cognitive networks. The spectrum sensing energy is modeled and studied. The spectrum sensing energy is fitted to the spatial density of WCN, the number of users and the number of hops. The spectral sensing energy consumption is modeled as a gamma truncated distribution, and the scientific rationality of the modeling is verified by simulation. At the same time, the energy consumption of STCSS algorithm is simulated by using the above modeling method. The energy consumption of the proposed selective trigger cooperative spectrum sensing algorithm is calculated, and compared with the traditional cooperative spectrum sensing algorithm, STCSS algorithm enhances the detection probability in a certain spectrum sensing time. It also reduces energy consumption and communication costs.
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TN925

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本文编号:1456885

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