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文檔簡介
1、FCC頻譜策略任務(wù)組提到,3GHz以下頻段中已經(jīng)分配的頻段在不同的時間和地點只有15%~85%被用到,3GHz以上利用率更低。認(rèn)知無線電作為一種智能無線電通信技術(shù),能夠動態(tài)地利用時間和空間上暫時處于空閑的頻譜資源,為無線業(yè)務(wù)提供工作頻段用來通信,是未來移動通信關(guān)鍵技術(shù)之一。頻譜感知是實現(xiàn)認(rèn)知無線電功能的基礎(chǔ),論文主要研究就是頻譜感知算法。
論文第1章首先介紹了認(rèn)知無線電的背景,接下來概述了認(rèn)知無線電的相關(guān)原理及其關(guān)鍵技術(shù),并對
2、目前認(rèn)知無線電頻譜感知技術(shù)的研究現(xiàn)狀作了總結(jié);隨后第2章對認(rèn)知無線電頻譜感知技術(shù)作了全面的分析。介紹了頻譜感知的周期和特點,研究了3種典型傳統(tǒng)單節(jié)點感知方法(匹配濾波器感知算法、能量感知算法、循環(huán)平穩(wěn)特征感知算法)各自的技術(shù)特點,接下來比較了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法原理與單節(jié)點感知算法的檢驗精度及復(fù)雜度性能。
第3、4章是本論文的重點。第3章對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法進行了介紹并分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于到頻譜感知的可行性;第4章提出了雙層
3、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知并進行了數(shù)學(xué)建模與仿真分析。通過對典型的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點進行了分析和比較,然后將原本的認(rèn)知無線電頻譜感知轉(zhuǎn)化為調(diào)制方式模式識別問題。第一層為主用戶判別模型,用于對環(huán)境信號中主用戶存在與否進行判決;第二層是調(diào)制分類器模型,在第一層模型判決主用戶信號存在之后,再對它的調(diào)制方式進行分類。最后對所提頻譜感知模型進行了仿真性能評估:就檢測率方面,得出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知頻譜感知算法在低信噪比條件下(-15dB~
4、-5dB)的檢測成功率明顯優(yōu)于能量檢測算法和循環(huán)平穩(wěn)算法,也高于同為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法;虛警概率也低于單節(jié)點感知算法和BP算法。而在檢測時長上,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間要少于BP算法,所以在網(wǎng)絡(luò)建立時間,和復(fù)雜度上相對BP算法都有所提高。
目前大多數(shù)頻譜感知算法主要是通過增加檢測時長來提高對主用戶的檢測概率。本文所提出的雙層RBF算法的頻譜感知系統(tǒng)模型雖然檢測性能上有很大的提高,但在檢測時間方面并沒有太大的改善,如何減
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