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认知无线网络频谱感知策略研究

孙大飞  
【摘要】:随着无线通信技术的发展和无线设备数量的增加,频谱资源的日益稀缺成为一个关键问题。作为一种智能的频谱共享技术,认知无线电(Cognitive Radio,CR)被称为未来最热门的无线通信技术之一。基于CR技术,从用户(Secondary User,SU)可以感知空闲的授权频带进行机会使用,也可以在对主用户(Primary User,PU)造成最小干扰情况下进行数据传输。因此,频谱感知是认知无线电的关键技术,它要求从用户能够快速准确地检测是否存在空闲频带,以供其机会使用。本学位论文围绕认知无线网络(CR Network,CRN)中的最优感知策略展开了深入研究,通过综合考虑频谱感知各种系统性能的折中,利用数值优化理论对构造的优化问题目标函数求解来确定最优感知参数。首先推导了卡方分布高斯近似紧的渐进误差界,并将卡方分布平方根高斯近似和三次方根高斯近似应用于频谱感知性能分析;其次,考虑到虚警概率和漏检概率两个感知性能指标的折中,构造检测错误率函数推导了能量检测器的最优检测门限闭合解析表达式;然后,考虑到感知性能和数据包成功传输概率的折中,构造频谱机会利用率函数确定了能量检测器的最优感知时长;最后,构造多用户协作感知的检测错误率函数和频谱机会利用率函数,分别确定了协作感知的最优检测门限和最优感知时长。论文的主要研究工作如下:1.针对卡方分布的准确近似问题,推导了卡方分布高斯近似紧的渐进误差界,将卡方分布平方根高斯近似和三次方根高斯近似应用于频谱感知性能分析,性能优于传统的高斯近似。首先通过对卡方分布高斯近似误差函数的数值和理论分析,推导了高斯近似紧的渐进误差界,该误差界可以快速确定满足一定误差要求的自由度参数。其次,给出了卡方分布平方根高斯近似和三次方根高斯近似两种更准确的近似方法,并将它们应用于频谱感知能量检测器性能分析,推出了接收机工作性能(Receiver Operating Characteristc,ROC)曲线的闭合表达式,也得到了检测器样本数与信噪比之间的闭合关系式。数值结果表明,上述两种近似方法的性能明显优于传统的高斯近似方法,其中三次方根高斯近似误差最小。2.针对频谱感知最优检测门限问题,利用虚警概率和漏检概率两个感知性能指标的折中构造出检测错误率函数,推导了最优检测门限闭合解析表达式,检测性能优于传统的纽曼-皮尔逊(Neyman-Pearson,NP)准则。首先根据检测门限对虚警概率和漏检概率的影响发现,合适的门限设置可以实现上述两个性能指标的折中。其次,传统NP准则检测门限的设置由给定的目标虚警概率确定,但不能保证具有较低的漏检概率,因此通过最小化检测错误率函数来确定检测门限,可以使这两个性能指标达到有效折中。最后,基于检测错误率最小化推出了最优检测门限的闭合解析表达式,分析了不同系统参数对最优检测门限的影响。数值结果表明,最优检测门限可以降低信噪比要求,检测性能优于传统的NP准则。3.针对频谱感知最优感知时长问题,利用感知性能和数据包成功传输概率折中构造频谱机会利用率函数,确定了主从用户不同步系统的最优感知时长,提高了空闲频谱利用率。首先分析感知时长对从用户网络感知性能的影响,较长的感知时长可以提高感知性能,增加空闲频谱接入机会,但数据传输时长会减少,导致从用户的传输数据量减少,或者因主从用户发生碰撞导致数据传输失败。其次,针对主从用户同步情况,利用感知性能和吞吐量折中构造吞吐量函数,通过最大化吞吐量确定了最优感知时长。最后,针对主从用户不同步情况,利用感知性能和数据包成功传输概率折中构造机会频谱利用率函数,通过最大化频谱机会利用率确定了最优的感知时长。数值结果表明,通过确定最优感知时长降低了信噪比要求,提高了空闲频谱的利用效率,且主从用户同步信息有利于减少感知时长。4.针对多用户协作感知参数优化问题,基于检测错误率最小化推导了软判决最优检测门限的解析表达式,基于感知性能和从用户网络吞吐量折中确定了最优感知时长。首先利用检测概率相对增长量表征硬判决协作感知增益,并给出了几种常用的软判决合并方案。其次,基于检测错误率最小化推导了软判决协作感知最优门限的解析表达式,仿真结果表明,多用户协作感知最优门限随用户数增多而提高,这是因为多用户协作可以等效为提高感知信道信噪比。最后,基于感知性能和吞吐量折中得到了多用户协作感知的最优感知时长,数值结果表明,利用感知信道信息的软判决协作方法可以有效减少感知时长,提高空闲频谱的利用率。


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