認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電協(xié)作頻譜感知性能提升方法研究.pdf

1、認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電（Cognitive radio, CR）可以較好地解決頻譜資源匱乏和授權(quán)頻段利用率低下的矛盾，成為一種最具有應(yīng)用前景的動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)。其核心思想就是在不干擾授權(quán)用戶(hù)通信的前提下與之共享頻譜資源，這就決定了CR的首要任務(wù)就是檢測(cè)所處無(wú)線(xiàn)環(huán)境的空閑頻段，即頻譜感知技術(shù)。頻譜感知的本質(zhì)是在含有噪聲的情況下確定授權(quán)用戶(hù)信號(hào)是否存在。通常，CR系統(tǒng)對(duì)授權(quán)用戶(hù)信號(hào)以及地理位置等信息一無(wú)所知，授權(quán)用戶(hù)可能要求CR系統(tǒng)具有更好的頻譜感知性

2、能才允許其與之共享頻段，這些因素使得傳統(tǒng)的頻譜感知技術(shù)難以直接應(yīng)用于CR系統(tǒng)。
　　 協(xié)作頻譜感知通過(guò)處于不同地理位置的多個(gè)節(jié)點(diǎn)協(xié)作，獲得空間分集的感知信源，可明顯提升感知性能，成為一種最具有應(yīng)用前景的感知方法。論文重點(diǎn)研究了CR系統(tǒng)中的協(xié)作頻譜感知技術(shù)，為了提高感知性能，分別對(duì)協(xié)作頻譜感知技術(shù)中的信號(hào)處理、傳輸以及融合中的一些重要問(wèn)題進(jìn)行了研究。論文的主要工作如下：
　　 （1）在分析能量檢測(cè)算法與信號(hào)功率譜密度函數(shù)關(guān)

3、系的基礎(chǔ)上，提出了一種基于信號(hào)相關(guān)性的檢測(cè)算法。根據(jù)信號(hào)相關(guān)性對(duì)功率譜密度函數(shù)的影響，采用中心頻率分量作為觀測(cè)統(tǒng)計(jì)量，以提高對(duì)具有一定相關(guān)性的授權(quán)用戶(hù)信號(hào)的檢測(cè)性能。同時(shí)針對(duì)該算法在信號(hào)完全不相關(guān)時(shí)的不足，提出了一種自適應(yīng)頻譜感知模型，在幾乎不增加算法復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，估算接收信號(hào)的相關(guān)性，并自適應(yīng)地選擇合適的檢測(cè)算法。
　　 （2）考慮到不同認(rèn)知節(jié)點(diǎn)感知性能不同，論文在分析了協(xié)作頻譜感知性能和參與協(xié)作的單個(gè)節(jié)點(diǎn)感知性能之間關(guān)系的

4、基礎(chǔ)上，提出了一種基于認(rèn)知節(jié)點(diǎn)個(gè)體特征的協(xié)作節(jié)點(diǎn)選擇策略，將在有限時(shí)間內(nèi)的協(xié)作感知性能優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為典型的0-1非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題，采用粒子群優(yōu)化算法求解該問(wèn)題，獲得協(xié)作節(jié)點(diǎn)選擇最優(yōu)解。根據(jù)系統(tǒng)的需求不同，論文考慮了兩種不同的優(yōu)化目標(biāo)：最優(yōu)感知性能（最小感知貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)）和最大CR系統(tǒng)吞吐量。分析和仿真結(jié)果顯示，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中，通過(guò)選擇合適的認(rèn)知節(jié)點(diǎn)參與協(xié)作，可獲得較全部節(jié)點(diǎn)參與協(xié)作時(shí)更小的貝葉斯檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)或更大的CR系統(tǒng)吞吐量。
　

5、　 （3）在異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，認(rèn)知節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)會(huì)導(dǎo)致接收信號(hào)強(qiáng)度和噪聲功率發(fā)生變化，這使得采用固定門(mén)限參數(shù)的頻譜感知策略無(wú)法保證在任何時(shí)候均工作于最優(yōu)感知狀態(tài)。為了解決這一問(wèn)題，論文提出了一種自適應(yīng)門(mén)限參數(shù)的協(xié)作頻譜感知策略。該算法無(wú)需授權(quán)用戶(hù)信號(hào)、感知信道以及噪聲的任何先驗(yàn)知識(shí)，協(xié)作節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身歷史感知性能，自適應(yīng)調(diào)節(jié)門(mén)限參數(shù)，數(shù)據(jù)融合中心采用最優(yōu)數(shù)據(jù)融合算法獲得最優(yōu)感知性能。
　　 （4）與簡(jiǎn)單的非協(xié)作感知算法相比，協(xié)作頻譜