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基于噪声不确定性和感知策略优化的频谱感知技术研究

穆俊生  
【摘要】:噪声的时变性及非统一性造成其数字特征的不确定性,即噪声不确定性。认知无线电接收信号由于受噪声不确定性的影响,降低了频谱感知的准确性和稳定性。环境越复杂(恶劣),目标频谱错判率及误判率就越高。无线信道中噪声不确定性已成为频谱感知技术的发展瓶颈。为了尽可能消除噪声不确定性对认知无线电的影响,提高频谱感知的准确性和可靠性,本文提出了适用于无线通信环境的噪声不确定性模型,通过对背景噪声的合理建模,抑制噪声不确定性对频谱检测结果的影响,极大提高频谱感知的准确性和可信度。频谱感知的感知策略融合了影响频谱感知性能的主要因素,是频谱感知性能的优化方向,对感知性能上限起着决定性作用。目前主流的频谱感知策略大多是汇集影响频谱感知性能的部分因素而形成的局部目标函数,降低了认知系统的适应性和鲁棒性,不利于频谱感知在复杂网络环境下的应用和推广。因此,研究由影响频谱感知性能的主要因素而构成的全局感知策略,形成频谱感知性能优化建议,将有助于进一步完善频谱感知基础理论,推动频谱感知标准化进程,为优化不同场景下频谱感知性能提供参考。为此,本文开展基于噪声不确定性和感知策略优化的频谱感知技术研究,通过抑制接收信号中的噪声成分和优化当前现存的频谱感知目标函数,提高空闲频谱检测的准确性和可靠性,为认知无线电技术的落地提供支撑。本文的主要工作和创新总结如下:1.低秩噪声模型:将接收信号频谱建模为低秩、稀疏模型,其中噪声频谱为低秩模型,信号频谱为稀疏模型。通过移除接收信号频谱中的低秩成分,抑制噪声不确定性对频谱空洞检测的影响,提高频谱感知的准确率。2.基于相关性和方差的协同噪声模型:设计两个不同的调整因子分别添加到观测信号的相关因子和方差因子中,来保证观测信号相关性和方差乘积的时不变性和主信号不存在情况下噪声相关性和方差乘积的时不变性,从而间接地消除噪声不确定性对频谱感知检测性能的影响。3.子空间噪声模型:将接收信号分解为两个相互正交的子空间:信号子空间和噪声子空间。其中噪声子空间只包含无线通信环境中的噪声,而信号子空间中则包含所有的信号及部分噪声。通过移除噪声子空间,从而提高判决的准确性和稳定性。4.基于子空间噪声模型的多用户共存频谱感知方案:在子空间噪声模型的基础上,设计一种多个主用户共存的频谱感知方案,并在理论上分析其检测概率和虚警概率。5.基于噪声不确定性的多方案融合感知:在有效评估环境信噪比的基础上,探索基于能量检测和协方差矩阵检测的双阶段盲频谱感知方案,在强噪声环境下利用协方差矩阵检测来抑制噪声不确定性对于频谱感知性能的影响。6.基于感知策略优化的频谱感知技术:探索融合检测概率、虚警概率、感知时间和系统吞吐量的单结点频谱感知全局感知策略;探索融合检测性能、感知时间、系统吞吐量和计算复杂度的单结点频谱感知全局感知策略。


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