克服噪声不确定度的拟合优度检验频谱感知算法

针对已有的基于拟合优度(GoF)检验的频谱感知算法易受到噪声不确定度影响的问题,利用矩估计法或特征分解估计法对噪声方差进行实时估计,将采样数据处理为标准正态分布的信号,最后通过GoF检验来感知主用户的存在性。在减小GoF算法复杂度的同时,克服了噪声不确定度对算法性能的影响,仿真结果也表明了所提算法的有效性。     

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。     

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知

针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测。提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信号频域进行自相关运算,设定判决门限,完成对信号频谱的检测,同时具备较好的抑制平稳噪声和干扰的能力。在低信噪比或者噪声不确定度大的应用场景下,能够获得比能量检测方法更优、更稳定的频谱感知效果,增强了噪声鲁棒性。在算法中采用双门限检测,进一步减弱了噪声不确定度对检测性能的影响,提高了频谱感知性能。     

基于矩阵感知的毫米波MIMO系统信道估计方法

在使用混合波束形成的毫米波大规模多输入多输出系统中，射频链路少于天线数，信道估计非常具有挑战性。当天线阵列缺陷导致未知相位和增益误差时，压缩感知信道估计器的性能会下降。为提高系统鲁棒性，提出了一种新型的基于矩阵感知的信道估计方案。该方案利用毫米波信道的低秩特性，采用凸函数差框架设计信道估计器。理论分析及仿真结果证明，所提方案不受阵列相位和增益误差的影响，与压缩感知方案比较增强了系统的鲁棒性，可获得比矩阵补全方案更好的估计性能。     

基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法

针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题，提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图，与噪声对应的灰度图比较差异，再将两类图像放入卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）自行训练提取特征，解决门限难以确定的问题。若分析三维循环谱的时间块长过短，将导致信号灰度图特征在有无噪声情况下区别不大；若块长过长会导致检测延迟较大。为此，采用累积和算法提取网络全连接层输出的信号概率作为累积和的观测统计量，自适应检测所需采样时间长度。将所提算法与传统循环平稳检测以及结合了CNN的循环平稳检测进行对比，仿真表明所提算法在低信噪比下性能最优。     

一种基于PN累积自相关的DTMB频谱感知新算法

针对数字电视地面广播传输标准（DTMB）的频谱感知问题,提出了一种新的基于DTMB信号帧中伪随机（PN）序列累积自相关的频谱感知算法。所提算法的创新性在于通过联合多个不同相关间隔的累积自相关结果作为频谱感知的检验统计量,充分利用了有限频谱感知时间内的信号信息。仿真结果表明,当把感知时间设为50 ms时,为了确保频谱感知检测的虚警概率和漏验概率都低于0.01,针对DTMB信号的3种帧头模式,所提算法所需的信噪比分别为-20.5 dB、-21 dB和-22 dB,优于已有的频谱感知算法。此外,仿真结果还表明载波频偏和多径衰落对所提算法的性能几乎没有影响。     

基于压缩感知的伪随机等效采样信号重构

伪随机等效采样利用采样周期数与采样点数间的互质关系使各采样点均匀复现于同一周期,从而达到较高的等效采样速率。然而为了精确重构出原始信号,需大量采样数据,因此导致采样时间过长,实时性能差。针对上述问题,提出了一种基于压缩感知理论的伪随机等效采样信号重构方法,通过构造伪随机等效采样观测矩阵并选择离散傅里叶变换基建立稀疏重构模型,然后利用压缩感知中的正交匹配追踪算法求解该模型,从而重构出原始信号。仿真实验表明,所提方法在采样点个数40时,重构成功率达99.73%。     

广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制（GSM）系统接收端最大似然（ML）检测算法计算复杂度极高的缺点,提出了一种基于压缩感知（CS）信号重构理论的低复杂度信号检测算法。首先,在多输入多输出（MIMO）信道模型下,通过改进正交匹配追踪（OMP）算法,得到一个激活天线索引备选集;然后,利用ML算法在该备选集中进行遍历搜索,检测出激活天线索引和星座调制符号。仿真结果表明所提算法的检测性能接近于ML算法,且复杂度约为ML算法的2%。因此,所提算法在保证检测性能的同时也大大降低了计算复杂度,实现了检测性能与复杂度之间的平衡。     

应用于空间调制的低复杂度A*检测算法

针对A*检测算法复杂度仍然较高的问题，提出了一种将接收天线重排序的检测算法。在现有A*检测算法的基础上增加接收天线分层排序的处理过程，使A*检测算法中最先选择的节点所在的分支更有可能包含最优路径，更早地将不对的节点排除，大大减少树搜索时需要访问的节点数。所提算法能够获得近似最优的检测性能，同时，与最大似然检测算法相比复杂度降低了73%~89%。     

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。     

基于分形盒维数的双门限合作频谱感知方法

在信号分形盒维数特征的基础上,提出利用噪声与授权信号分形盒维数的差异对授权 用户是否存在进行检测。为了使合作感知性能趋于更优,多用户采用双门限策略进行分步合 作。该方法运算复杂度低,对噪声不敏感。仿真结果表明,双门限合作相比单门限分形盒维 数检测 和能量检测,系统检测率更高,所需频谱感知时长较短, 同时减轻了融合控制中心以及传输 信道的负荷。     

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。     

采用矩阵累乘的自相关矩阵构造

提出了一种适用于低信噪比情况下提取扩频信号特征参数的算法。该算法通过对被测信号的多次采样、分段累乘,扩大了待分解信号的样本数,降低了噪声的影响,从而能够获得比传统子空间分解算法更好的性能。通过分段累乘构造的自相关矩阵,对其进行特征值分解后,表现出对噪声不敏感的特性,在一定程度上克服了常规方法的噪声敏感缺点。对算法的仿真计算表明,该方法应用在低信噪比的通信环境下,信号特征值不会被噪声湮没,解决了传统子空间方法在低信噪比条件下的分辨率不足的问题。该算法的提出对低信噪比条件下的扩频信号处理和参数检测有重要的工程和实际意义。     

含脉冲噪声的洛伦兹双阈值余量追踪信号重构

在压缩感知(CS)技术中,基于最小洛伦兹范数的重构算法在脉冲噪声环境下具有较强的鲁棒性。但是,洛伦兹硬阈值追踪(LHTP)算法采用残差的负梯度更新信号的估计量,从中引入了噪声的影响。基于此,提出了洛伦兹双阈值余量追踪(LDTRP)算法,通过迭代估计的重构误差来修正信号的估计量,并利用残差设置新的野点阈值。实验结果表明,无论信号是否受到噪声影响,LDTRP算法均能获得更好的信号重构质量。另外,在含有脉冲噪声的环境中,相比洛伦兹迭代硬阈值(LIHT)算法与LHTP算法,所提算法降低了对脉冲数量以及脉冲功率变化的敏感度,提高了重构性能。     

基于相关算法的脉冲信号检测性能分析

低信噪比信号检测一直都是侦察领域关注的课题。为此,提出了基于相关算法的脉冲信号检测方法,介绍了相关算法检测原理,用统计分析方法确定了理论最佳检测门限,并对相关检测性能进行了仿真分析,在低信噪比条件下完成了信号到达时刻和脉冲宽度的估计。     

一种基于中继转发的认知无线电合作频谱感知技术

传统的基于中继的合作频谱感知方法只能实现"一对一"的合作,合作效率较低,合作的检测性能稳定性较差。为此,提出了一种新的方法。该方法通过中继用户转发授权用户的信号,实现网络中一个认知用户与多个认知用户之间的合作。然后采用Dempster-Shafer综合判决理论来综合多个判决信息。仿真结果表明,通过该方法能够改善网络中认知用户的检测性能,并且具有更好的可靠性。     

基于Turbo-TCM与时空分组码的级联系统的次优译码算法

针对瑞利信道中存在的严重的多径衰落，本文实现了Turbo-TCM方案与时空分组码的级联系统，以期利用空间分集改善系统的误码率性能。针对级联系统的译码，本文给出了一种具有低译码时延的次优译码算法，该算法的特点是各模块独立译码，先算比特对数似然比再进行二进制Turbo码译码。最后通过计算机仿真给出了使用该次优译码算法的Turbo－TCM方案与时空分组码的级联系统的译码性能。仿真结果说明，当发射天线数目一定时，随着接收天线数目的增加，译码性能的增益随之增加而帧长对译码性能的影响则随之减小。