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认知无线电集中式联合频谱感知算法研究

刘鑫  
【摘要】:随着无线通信技术的高速发展以及无线用户的急剧增长,频谱资源的匮乏已经成为一个严峻的问题。认知无线电基于软件无线电,是一种有效地提高频谱资源利用率的智能无线电技术。它能够持续地感知外界的频谱环境,使用已经分配给授权用户但是暂时未被使用的空闲频谱,以实现频谱资源的最大化利用。频谱感知作为认知无线电的核心技术需要迅速、准确地识别空闲频谱。由于单用户的频谱感知会产生隐终端问题,分布式联合频谱感知会增加终端的设计复杂度,因此本文主要对认知无线电的集中式联合频谱感知进行了研究。通过采用门限优化、分簇、加权和双门限等方法提高了联合频谱感知算法的性能;通过对周期性联合频谱感知机制进行优化,使得联合频谱感知算法能够有效地应用到实际场景中。 集中式联合频谱感知有硬判决和软判决两种决策方式。硬判决中参与合作的每个认知用户向融合中心发送1比特的决策信息,虽然开销小,但是由于融合中心获得的关于授权用户的信息较少,不能够为合并提供足够的信息量,因此检测性能受到了一定的限制。软判决中,每个认知用户将对授权用户的观测值发送给融合中心,融合中心的合并算法集中了授权用户的充足信息,因此具有较好的检测性能,但是认知用户发送的信息量较大。 本文分别对认知无线电在硬判决和软判决下的联合频谱感知算法进行了详细的分析和研究,充分考虑了检测门限、信道状态和单用户检测对联合频谱感知性能的影响,主要围绕感知算法的设计、感知性能的分析和仿真来展开。此外,为了将提出的感知算法进一步应用到实际场景中,本文还提出了周期性联合频谱感知机制,并对感知周期、本地感知时间、合作用户数和搜索时间等感知机制参数进行了优化分析。 首先,针对认知无线电频谱感知的类型,包括发射端频谱感知和接收端频谱感知,对现有的单用户频谱感知方法进行了分析和比较。本文详细地阐述了各种频谱感知方法实现的原理,并对各种方法的优缺点进行了比较。本文进一步分析了单用户频谱感知可能产生的隐终端问题,并对克服隐终端问题的联合频谱感知方法进行了详细的介绍。 其次,针对硬判决联合频谱感知,提出了“AND准则”,“OR准则”和“K-OUT-N准则”等不同融合准则下,联合频谱感知门限的优化算法。该算法中各认知用户根据自身的接收信噪比和噪声方差采用局部最优门限,仿真表明:相比传统的所有用户采用相同门限的联合频谱感知算法,虽然当各用户的接收信噪比和噪声方差相同时,提出算法的性能略有降低,但是当各用户的接收信噪比和噪声方差不同时,提出算法的性能会有显著地提高。针对信道衰落会降低联合频谱感知的性能,提出了分簇联合频谱感知算法,算法中认知用户被分成若干个簇,离融合中心较近的簇头节点向融合中心发送本簇的判决信息,并由融合中心做出最终决策。仿真表明:相比传统的“OR准则”联合频谱感知算法,在理想信道下,提出算法的检测概率基本保持不变,但是在瑞利衰落信道下,提出算法的检测概率会有所提高。 再次,针对软判决联合频谱感知中各用户的判决结果对融合决策的影响不同,提出了基于加权的软判决联合频谱感知算法,算法通过为认知用户分配不同的权重来表现每个用户对融合决策所作的贡献。针对军用和民用两个不同的场景,分别提出了最大化吞吐量加权和最小化干扰容量加权两种权重分配算法,此外本文还将算法推广到宽带联合频谱感知中,提出了基于加权的宽带联合频谱感知算法。仿真表明:提出的算法能够获得较大的吞吐量和对授权用户产生较小的干扰,并且受信道衰落的影响较小。为了在认知用户发送的信息量和联合频谱感知的检测性能之间获得折中,本文提出了基于加权的双门限联合频谱感知算法,该算法采用硬判决和软判决相结合的方式,检测性能介于硬判决和软判决之间。仿真表明:提出算法的检测概率比硬判决的要高,发送的信息量比软判决的要少。 最后,为了将联合频谱感知算法更好地应用于实际场景中,提出了周期性单信道联合频谱感知机制。该机制中,认知无线电的通信过程被分为若干个周期,每个周期内认知用户先感知授权用户,如果检测到授权用户不存在,认知用户在本周期接下来的时间才进行数据传输;否则如果检测到授权用户存在,认知用户需要搜索新的空闲信道。为了提高频谱感知机制的性能,本文对感知周期、本地感知时间、合作用户数和搜索时间等感知机制参数进行了优化。仿真结果表明:通过对感知机制进行优化,认知无线电能够减少对授权用户的干扰,提高自身的吞吐量以及降低空闲信道的搜索时间。本文进一步将周期性联合频谱感知机制推广到宽带联合频谱感知中,提出了周期性宽带多时隙联合频谱感知机制,通过对感知时隙数和合作用户数的联合优化,宽带认知无线电的吞吐量随着子信道数的增加能够获得显著地提高。


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