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认知车联网频谱感知技术研究

刘霞  
【摘要】:车联网技术作为提高道路交通安全和通信效率的可靠手段,成为智慧城市、智能交通发展研究的热点。车联网不仅要保障碰撞预警、盲区警告等安全业务的应用以提高行车安全,同时还要实现便捷高效的互联网接入、信息娱乐等非安全业务的应用以满足用户信息服务需求,这些安全及非安全类业务的应用都需要占用大量的带宽。研究表明,随着车联网业务种类和通信需求的爆发式增长,大量车辆节点频繁竞争固定分配的有限带宽会产生严重的时延和丢包率,这无法满足车联网安全业务及时可靠的传输,更限制了非安全业务的高效传输。在车联网中采用认知无线电技术构建认知车联网,通过机会式占用空闲授权频谱成为解决车联网频谱供需不足的有效手段。论文在国家自然科学基金项目“密集异构无线环境下极化资源感知与利用研究”(项目编号:61571062)与北京市支持中央在京高校项目“基于认知无线电的公交车联网应用技术开发”支撑下,探索将认知无线电技术应用于车联网这一新领域,研究认知车联网频谱感知新理论和新方法,提升频谱资源利用率,为多元化的车联网业务提供额外的频谱资源保障。论文具体研究内容如下:(1)对车联网技术、认知无线电技术、认知车联网技术以及认知车联网频谱感知技术进行了综述和分析。首先归纳了当前车联网发展现状,指出了车联网通信频谱需求旺盛与当前频谱资源紧缺的矛盾。其次梳理了认知无线电技术及频谱感知技术研究现状,分析了构建认知车联网的必要性。然后分析了认知车联网研究进展及面临的挑战。最后重点对认知车联网频谱感知技术研究现状进行了总结,指出了现有研究的不足。(2)认知车联网环境具有动态特性,主要体现为认知用户移动性、信道快速衰落性以及车流密度时空变化性三个方面。针对认知用户移动性的问题,论文分别对认知用户随机移动模型、受道路约束移动模型下的时空频谱感知性能以及频谱接入能力进行了理论研究。针对车联网时变衰落特性,论文对Rayleigh信道、Nakagami信道、Log-normal信道和Suzuki信道四种典型车联网时变信道场景进行了频谱感知性能的分析。针对车流时空动态变化特性,论文基于用户间相关性进行了频谱感知性能的分析。论文对三个影响因素的理论研究及仿真分析,对认知车联网频谱感知算法研究具有重要指导意义。(3)在认知车联网动态信道下,认知用户高速移动性造成了认知用户接收到的循环频率与主用户循环频率之间存在偏移。为了对抗循环频率偏移带来的频谱感知性能损失,论文建立了基于傅里叶基扩展信道模型下的频谱感知算法。分析和仿真结果表明,相比于传统频谱感知算法,论文所提的基于傅里叶基扩展信道模型下的频谱感知算法通过准确估计信道变化,有效克服了认知用户高速移动造成的循环频率偏移问题,提高了认知车联网动态信道下频谱感知可靠性。(4)在认知车联网中,针对干扰用户的存在造成合作频谱感知数据不准确问题,论文提出了认知车联网动态车流下的频谱感知算法。论文首先提出了低车流密度场景下的LRMR-RCSS算法提出了以消除频谱感知数据错误化带来的影响,恢复出真实的具有低秩特性的频谱感知数据。其次考虑到认知车联网环境下认知用户密集化现象,论文将研究扩展到高车流密度环境下,利用合作用户的分集效应建立了WLRMR-RCSS算法。分析和仿真结果表明,所提的LRMR-RCSS和WLRMR-RCSS算法能有效对抗干扰用户对频谱感知结果的干扰,实现了鲁棒的认知车联网动态车流下频谱感知,WLRMR-RCSS算法中建立的认知用户选择机制及权重划分机制,有效降低了密集车流环境下频谱感知的合作开销。


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