基于拉普拉斯先验算法的多维度频谱感知

全双工认知无线电LAT（Listen-and-Talk）模型能够在次用户传输数据的同时进行频谱感知,这要求感知用户能在次用户自干扰的影响下检测当前是否存在主用户。利用全局功率谱模型的方法实现了对当前用户的使用频段、发射功率和位置坐标的多维度感知,以此辨别该用户的身份。在求解数学模型时,选取了拉普拉斯近似函数用作未知参数的先验概率密度函数,与现有方法相比,提升了算法收敛速度,并获得了准确性更高的结果。     

一种SAR与可见光图像压缩感知融合增强方法

针对机载多传感器成像战场态势感知的问题，提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量，得到压缩测量值，然后通过基于局部权值的融合方法实现对压缩测量值的融合，再利用有序度最优分割法提取SAR图像的强散射目标，最后对融合测量值重建得到初步融合图像，初步融合图像通过目标对比度增强得到最终融合图像。对多组图像进行了仿真分析，视觉及数值结果表明该方法能显著增强融合图像的目标对比度，提升了图像纹理清晰度，较大程度降低了图像融合过程中的数据计算量。     

协作认知网络中基于融合准则与感知时间联合优化的策略

在协作频谱感知网络中,感知时间和数据融合准则均影响着感知性能。假设控制信道 为二进制对称信道的前提下,基于“k秩准则”建立了协作感知网络吞吐量优化问题的 数学模型,目的是在保护主用户利益的前提下联合优化感知时间和k值使认知网络吞吐 量最大化。理论分析了最优感知时间和k值的存在性,并进行了相关的计算机仿真。仿 真结果表明：所提议的联合优化策略显著提高了协作感知网络的吞吐量,且认知网络的吞吐 量对控制信道状态的变化具有鲁棒性。     

利用自相关矩阵的量化合作频谱感知方法

为了改善认知无线电的频谱感知性能,提出一种基于自相关矩阵的量化合作频谱感 知方法,对各认知用户的本地检测结果采用多个判决门限进行有限位的量化,在融合中心采 用加权投票准则对该量化信息综合处理,得出最终判决。该方法是一种盲感知方法,不需要 知道主用户信号的先验知识和噪声方差信息。具体讨论了一种2 bit量化合作频谱感知 方案 ,并将其与传统的基于能量检测的合作频谱感知方案作比较。理论分析和仿真结果表明,该 方案可以有效提高频谱感知能力。     

基于非参量累积和的合作频谱感知

针对认知无线电网络中频谱感知的检测时延降低问题，提出了基于非参量累积和的合作频谱感知算法。本地认知用户预处理频谱观测数据，获得观测数据相对于信念值的正向漂移和负向漂移。为了缩短检测延迟，认知用户只将数据的正向漂移同步传输至融合中心。融合中心融合正向漂移得到判决信息，采用非参量累积和算法依时间序列顺序累加判决信息，判断主用户是否正在使用授权频段。为了解决不传输负向漂移引起的虚警问题，改进算法提出融合中心可以保留首次判决，经过等待时间间隔后再作出最终判决。相对于传统的软融合算法，改进融合规则的合作频谱感知算法具有较低的检测延迟。     

抗SSDF攻击的EWSPRT协作频谱感知方案

比较了认知无线电网络中几种典型的协作感知方案在篡改感知数据(SSDF)攻击条件下的感知 性能,并提出了一种增强型加权序贯检 测（EWSPRT）协作方案。在该方案中,各次用户首先通过能量检测得到2 bit本地决策 ,然后 收集其它协作用户的感知结果进行决策融合和最终判决,并依据历史观测信息动态更新各协 作用户的融合权重;利用改进的信任度更新算法能使恶意用户的融合权重更快地降低,从而 有效地减少SSDF攻击对协作过程的影响。Monte-Carlo仿真结果表明,与传统方案相比,EWS PRT方案能够更有效地抵抗SSDF攻击。     

基于DOA估计的认知无线网络频谱感知

认知无线电技术中频谱感知性能的优劣直接影响认知通信系统的性能。针对该特点提出了认知无线电网络中基于波达方向（DOA）估计的主用户频谱感知模型,即单主用户多次用户和多主用户多次用户的系统模型,选取基于特征分解的多重信号分类（MUSIC）算法分析两种模型的感知性能,包括虚警概率、漏检概率、最小总错误概率、算法复杂度等,获得了闭值表达式,最后在两种模型下对算法进行了仿真。仿真结果表明：各参数主要影响虚警概率,而漏检概率几乎不受影响,验证了方法的有效性。     

认知网络中协作感知吞吐量的优化

为了提高集中式认知网络的吞吐量，提出了基于信任度的吞吐量优化算法。该算法在主用户充分保护的前提下，以认知用户的吞吐量为目标函数，融合中心采用双门限值对本地感知结果进行融合。从理论上证明了吞吐量是全局漏检概率的增函数，当全局漏检概率等于门限值时，吞吐量达到最大值。并利用牛顿迭代法求出单节点概率，然后采用遍历法可得到认知用户吞吐量最大值。仿真结果表明，当信噪比为-14 dB时认知用户融合优化算法相对“AND准则”“OR准则”以及“HALF准则”归一化吞吐量分别提高了0.62、0.3和0.09。     

一种空中联合作战频谱感知方法

现代联合作战中,有效的频谱感知可以提高电磁态势感知能力,避免自扰互扰问题的出现。通过将传统集中式频谱感知架构中的非指挥节点拆分为次级节点和三级节点,以能量感知为基本方法并对感知信息进行二次融合,形成了分布式频谱感知模型。仿真结果表明,分布式频谱感知模型不但在感知性能上较传统感知模型提高5%左右,而且在感知性能相同的条件下,指挥节点的带宽拥堵率仅为传统模型的10%~20%,达到了提高频谱利用率的目的。     

随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展

频谱感知是认知无线电网络的一项关键技术。低信噪比（SNR）环境下频谱检测的性能会大 幅降低,而随机共振（SR）能 有效提高信号信噪比,所以将其应用到频谱感知中,能增强认知用户对主用户（PU）的检测 性能。〖JP2〗首先介绍了随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展,包括随 机共振在 本地感知中（如能量检测、协方差矩阵频谱感知、循环平稳特征检测）及协作感知中的应用 ,然后指出了随机共振在认知无线电频谱感知中还有待解决的问题,并提出了下一步的研究 方向。     

基于统计可信度的压缩感知协作频谱检测算法

压缩感知为认知无线电的宽频谱感知提供了一种新的方法和思路。基于压缩感知的原理,提出了一种多认知用户协作场景下基于用户统计可信度的协作频谱检测算法。该算法使用正交匹配协作追踪算法获得认知区域内的频谱占用情况,根据不同认知用户频谱检测的历史准确度综合判定用户感知结果的统计可信度。仿真结果表明,该算法在不同用户数、不同采样值、不同信噪比变化范围下其检测性能均优于传统算术平均方法,有效改善了检测性能。     

一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法

为了同时对多个异构信道进行有效地合作频谱感知,并克服现有方法中只考虑检测准确性而忽略感知开销和系统效益,忽略不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异以及参与合作感知的认知用户较多等问题,提出了一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法。根据对感知开销和传输收益的定义,充分考虑不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异,利用贪婪算法在多个认知用户和多个异构信道间最优地进行感知任务分配,使总系统效益最大。仿真结果表明,所提方法与基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法、改进的基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法和随机的合作频谱感知方法相比,能够获得较高的总系统效益,且所需的参加合作感知的认知用户数较少。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

主用户活跃性下的多功率分配策略

考虑到认知用户在信息传输过程中主用户的状态可能随时变化,提出了一种新的功率分配模式——多功率分配策略。在基于频谱感知的系统模型中,以认知系统的吞吐量为目标函数,得出了主用户感知过程的多种状态,并分配三种不同的功率,最大化认知系统的容量。仿真结果表明,随着主用户活跃指数的逐渐提高,所提新模型的功率分配策略要优于传统方法。同时分析了新的功率分配下平均干扰功率与主用户接收端的信噪比对系统吞吐量和最优感知时间的影响,进一步验证了所提出新策略的有效性。 〖HT5H〗关键词：〖HT5K〗认知无线电;主用户活跃;频谱感知分配;多功率分配;吞吐量最大化     

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高，而且对节点失效的容忍性也不高等缺点，提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法。认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后，首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值，然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱，把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点，以此进行迭代优化直到算法收敛。理论分析和仿真结果表明，所提算法不仅计算复杂度低，收敛速度快，而且精确重构性能好，可靠性较高。     

可信的反馈声誉保护协作频谱感知软判决算法

协作频谱感知中信任机制的引入,起到了抑制恶意用户频谱感知数据伪造(SSDF)攻击行为的作用。然而,数据融合中心不加区分地接收协作感知结束后的反馈信息,为恶意用户带来了实施“掺沙子”攻击的机会。恶意用户向数据融合中心反馈错误的主用户频谱状态,使信任机制不能得出准确的信任值。为此,提出了一种基于反馈声誉的信任机制,考虑反馈中的个体性特征,引入反馈声誉的思想来量化认知用户信任值。同时,将信任值量化结果用于权重经典软判决算法——序贯概率比检测(SPRT)算法,消除SSDF恶意用户参与软判决数据融合的影响,形成可信序贯概率比检测算法(FSPRT)。仿真结果表明FSPRT算法的性能优于传统SPRT算法,能有效降低网络信任值计算误差,并保持较好的感知性能。     

多信道认知用户能量高效的最优功率分配

针对多信道认知用户能量效率问题,提出认知用户能量效率优化模型,进而优化传输功率和感知帧长。首先,多信道认知用户基于多带宽联合能量检测方案,在一定传输功率和干扰功率限制下,建立了以单位数据能耗为目标的最优化问题;其次,通过非线性分式规划的对偶优化将目标函数转换为内点法求解形式;然后,结合内点法和二分法给出算法流程,进而配置最优功率和感知时间。仿真结果表明,对应不同通信环境采用该优化方法都能通过配置最优功率和感知时间达到能量效率最优。     

认知无线电线性自信号消除带内频谱感知方法

利用无线衰落信道AR模型,提出了一种不需要静默期的基于线性自信号消除的认知无 线电主用户信号检测方法。该方法无需为避免静默期而频繁地中断通信,提高了通信效率和 服务质量。仿真结果表明,该算法在多普勒频移较大时优于已有的无静默期带内频谱感知方 法,在满足IEEE 802.22无线区域网主用户信号检测需求的同时,增强了系统频谱感知的性 能。     

基于频谱检测的感知无线电信道的容量优化和感知持续时间分析

在感知无线电系统中，感知持续时间的设计对保证感知无线电用户的通信质量起着关键作用。首先，本文将交织型信道模型和干扰型信道模型结合在一起，引入开关的概念，形成了基于频谱检测的感知无线电信道的新模型，在考虑检测概率和虚警概率的情况下对信道容量进行了分析，导出了引入检测概率和虚警概率后的信道容量表达式。进一步，针对CPUP和CSIISIJ两种传输模式，分析了信道容量达到最大值的感知时隙持续时间的设计，建立了感知持续时间与信道容量的优化问题，给出了采用能量检测算法时，检测概率和虚警概率与感知持续时间的关系，以及信道容量和感知持续时间的关系。数据仿真验证了在新的感知无线电信道模型下，确实存在一个特定的感知持续时间使得信道容量达到最大；当采用协作检测时，感知持续时间越长，信道容量达到最大所需的协作感知用户数越少。     

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力。针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平，难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题，提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法。该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率，采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决，实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断，降低各个感知节点的采样速率，支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力。计算机仿真试验结果表明，所提方法达到90%检测概率时压缩比要求为0.025，具有可靠性与有效性。