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认知无线电频谱感知技术研究

毛翊君  
【摘要】:频谱资源的静态分配是导致频谱资源稀缺的主要原因,认知无线电技术可以缓解频谱资源紧张,频谱感知是认知无线电的关键技术。由于实际通信系统中存在的主用户信号频谱偏移和随机相位等特性,使已有的基于协方差的窄带频谱感知算法和基于功率谱密度的窄带频谱感知算法性能恶化;宽频段中的信号所经过的各通道特性差异大,宽带频谱感知性能较差;因此针对上述问题本文将深入研究窄带和宽带频谱感知算法。首先,介绍了认知无线电的研究背景和意义,接着对已有的窄带和宽带频谱感知技术进行了分析和总结。其次,研究提出了利用协方差矩阵的频谱感知算法。由于接收端的非相同天线接收的同一主用户信号间存在相关性,局部方差频谱感知算法充分利用接收信号协方差矩阵的二阶相关性,但是该方法在接收天线数较少的环境下,检测性能并不理想,而且随着噪声不确定度的增大,频谱偏移和随机相位的影响,检测性能下降明显。为了解决这一问题,本文利用协方差矩阵对角线元素绝对值的平方和与其平均方差之比作为检测统计量,提出了利用协方差矩阵的频谱感知算法。推导得到了判决门限的表达式。在加性高斯白噪声(AWGN)信道和Rayleigh衰落信道下都进行了仿真。仿真结果表明,在频谱偏移、天线数受限、采样点数受限、信噪比较低以及噪声不确定的情况下,该算法检测性能优于局部方差法。然后,研究提出了利用功率谱最大最小平均比的频谱感知算法。由于载波频偏未知和噪声不确定性的影响,功率谱密度的最大值和最小值估计不够准确,基于功率谱的平均比值算法(PSRA)的频谱感知性能恶化。为了解决这一问题,本文利用基频附近一段功率谱的平均值作为功率谱最大值估计,利用功率谱中点频率附近一段的平均值作为功率谱最小值估计,得到利用功率谱最大最小平均比的频谱感知算法。推导得到了判决门限的表达式。在AWGN信道和Rayleigh衰落信道下分别进行了仿真,仿真结果表明,该算法性能优于基于功率谱分段对消频谱感知算法(PSC)和PSRA算法,降低了载波频偏未知和噪声不确定性对基于功率谱的频谱感知算法性能的影响。最后,研究提出了信息素驱动分布式协同宽带频谱感知算法。由于单个认知用户节点受信道衰落等各种因素的影响,频谱感知性能有待进一步提高。本文利用滤波器组将每个节点的宽带信号分割为多路信道的窄带信号,每个信道采用能量检测法,得到各节点每个信道的判决统计量和判决结果。将信息素概念引入分布式协作频谱感知过程,提出了信息素计算及更新方法和利用信息素的感知信息融合方法,多次循环融合提高节点的感知性能。仿真结果表明,分布式协同宽带频谱感知算法性能优于单节点感知。


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