周期性协作频谱感知机制的优化

为了提高检测性能和频谱资源利用率,对认知无线电网络中的周期性协作频谱感知 机制进行了研究。针对不同的衰落信道环境,通过引入有效传输时长比例和干扰时长比例作 为次用户服务质量的衡量标准,给出了集中式协作感知下的检测时长、数据传输时长以及协 作用户数量等参数的最优选取方法,从而获得最高的信道效率。仿真结果表明,通过选取最 佳的协作感知机制参数,可在保证系统检测性能和干扰容限要求的同时,显著提高次用户在 空闲信道的有效传输时长比例,实现了频谱利用效率的最大化。     

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。     

认知车载网的频谱感知性能分析

认知车载网中不同的衰落传播信道会影响频谱感知的性能。为了描述不同信道下的频谱感知性能,分析了加性高斯白噪声信道、瑞利衰落信道和Nakagami-m衰落信道条件下的频谱感知单用户能量检测概率和协作能量检测概率,重点是Nakagami-m衰落信道、检测衰落因子、次用户的数量和信噪比这几个参数对协作频谱感知性能的影响。仿真结果表明,通过对不同信道特性的准确了解能够帮助车辆在不同衰落信道环境下提高频谱的检测概率。     

基于网络编码的衰落信道频谱感知算法

针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更规律化,减小频谱检测时延,提高系统吞吐率。此外,针对传统累积和能量检测算法抗衰落性能差的问题,通过比较该算法在五种衰落信道下的检测时延和吞吐率,研究该算法的抗衰落性能。实验结果表明,在一定的虚警概率下,该算法有效降低了检测时延,提高了吞吐率及抗衰落能力,能够更好地适应复杂的衰落信道环境。     

新的感知无线电信道模型及容量分析

在无线电发展领域，感知无线电技术类似一颗璀璨的启明星，带给我们又一个崭新的希望。观其本身，它的优点有很多，它能对周围的环境进行自动地检测，还能为了适应周围的环境的变化，智能地对系统参数做必要的调整。除此之外，它还能对空闲频谱资源加以利用进行通信。到目前为止，对感知无线电技术的研究已经迈上了更高一层的台阶。在欣喜之余，我们还要看到感知无线电信道研究领域出现的新苗头，即感知无线电信道模型建立。本文就针对新的感知无线电信道模型及容量来进行分析。     

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。     

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。     

协作频谱感知中数据融合与决策算法比较

协作频谱感知中融合多个认知用户的本地检测结果并准确判决至关重要.研究了基于大数合并的硬判决和基于置信(最大似然)合并的软判决,对不同算法的检测性能和复杂度进行了定性和定量的分析和比较.指出未来协作频谱感知中应结合协作用户数的优化和控制信道条件进行数据融合和决策算法设计.     

感知无线电的关键问题研究

感知无线电技术是在软件无线电技术基础上发展起来的一种新的智能无线通信技术,是软件无线电技术的扩展,它使软件无线电从预先定义协议的盲目执行者转变成为无线电领域的智能代理.感知无线电虽具有独特的优点,但技术并不成熟,本文对感知无线电的无线传输场景分析、信道状态估计及其容量预测、功率控制和频谱管理,无线电知识描述语言等关键问题进行了探讨,希望能够对相关工作的开展提供一些参考.     

基于最小生成树的分簇协作频谱感知改进算法

为减少分簇过程中的时延,基于最小生成树的单向比较优势提出簇首快速推举方法,并提出改进的分簇协作频谱感知算法,分析了算法的时间复杂度。算法首先基于最小划分对所有次用户节点进行分簇,簇内节点根据设置的评价条件进行性能比较,推举簇首。由簇首进行本地簇内频谱检测,并上传检测结果,最后融合中心在簇首间实现协作的频谱检测。在瑞利信道条件下,仿真显示在大信噪比时,融合中心应用AND规则,系统具有较小的虚警率,所提算法检测性能优;小信噪比时,应用OR规则能扩展系统的有效检测区间,所提算法在满足系统要求的前提下检测性能较差,但簇内信道效率提高了n-1倍。     

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。     

接收功率受限下的信道容量研究

基于频谱共享模型,应用拉格朗日极值定理和注水算法,得出在频谱共享中接收功率 受限的情况下对称信道感知和非对称信道感知下认知用户信道容量的关系式,并分析了主 用户个数对认知用户信道容量的影响。仿真结果表明在相同平均信噪比下,瑞利衰落信道的 信道容量最大,而信噪比越小差别越明显。     

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。     

LAT模型中基于次用户权值优化的频谱感知

全双工认知无线电LAT（Listen-and-Talk）模型因自干扰消除不完全而使得频谱感知能力下降。为提升频谱感知性能，提出了LAT模型下基于次用户加权的协作式频谱感知方法，分别研究了决策融合和数据融合下次用户最优权值的算法。求解最优权值时利用了凸优化方法，在处理非凸问题时利用了序列规划的方法，得到了较好的优化结果。仿真实验表明，在加权融合机制下的LAT模型得到了趋近于传统LBT（Listen-before-Talk）模型的频谱感知能力。     

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。     

频谱感知技术在短波通信中的应用

为了提高短波通信的频谱利用率,需要对短波频谱进行实时准确的频谱感知.针对短波信道特点,对几种频谱感知方法能否适用于短波通信系统进行了分析.结合国内外军用认知无线电的发展,并充分利用能量检测速度快、循环谱特征检测精度高的优点,提出了一种能量和循环谱特征联合检测的方法,并给出了基于感知技术的短波电台的基本架构,为缓解短波信道资源紧张提供了一条途径.     

利用秩和检验的多天线协作频谱感知

高效稳定的频谱感知是认知无线电系统的关键环节。传统的能量检测算法受噪声不确定性影响，而协方差矩阵类算法在天线相关性低时性能较差。针对上述缺陷，利用秩来衡量由信道衰落导致的同一感知时刻不同天线上的信号功率差异，提出通过构建秩和统计量来实现频谱感知的算法。另外，推导了所提算法判决门限的理论表达式，结果显示其不受采样点数影响，因此当采样点数变化时无需重新设置门限。理论分析和仿真表明所提算法不受噪声不确定度的影响，并且在低天线相关性时可以保持良好的性能。     

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。     

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。