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不同无线环境下的频谱感知技术研究

李军芳  
【摘要】:随着无线电技术和通信业务的迅速发展,随时、随地的无线通信需求不断增加,不同业务、不同行业的无线电频谱资源的需求呈现出爆炸式增长,使得有限的频谱资源供需矛盾日益紧张,结构性短缺矛盾突出。然而,调查数据表明,已授权频谱在多维空间中(时间、频率、空域和能量域)平均占用度低,存在着大量利用率不高的频谱。认知无线电技术能够“机会式”接入空闲频谱,有效地提高频谱资源的利用率,受到了广泛的关注。频谱感知技术不仅是认知无线电中的一个关键技术,而且是认知无线电系统共享频谱资源的基础。可靠的频谱感知,能够实时的发现空闲频谱,为次用户选出合适的通信频段。然而,频谱感知的性能与外部复杂多变的电磁环境有着密切的关系。为了能够实时的发现多维空间中的空闲频谱,要求频谱感知技术具有较高的感知效率;为了不对主用户产生有害干扰,要求频谱感知技术具有较高的可靠性。基于此,本文围绕不同无线环境对频谱感知性能的影响问题,进行了深入的研究,具体研究内容和研究成果如下:1)基于频谱感知的系统模型,以信号检测理论为基础,对传统的频谱感知算法,即能量检测算法、匹配滤波检测算法、广义似然比检测算法以及协作频谱感知算法,进行了归纳和优缺点分析。在高斯噪声理想信道环境下,各个算法的感知性能均能达到各自的最优。在非高斯噪声衰落信道环境下,各个算法的感知性能不同程度有所下降。2)针对频谱感知的“隐藏终端”问题,提出了一种多簇联合的协作宽带频谱感知算法,并对其进行了性能分析。首先,在高斯噪声小尺度衰落信道环境下,利用多个簇分别感知不同的窄带频谱,并在各个簇的簇头处采用“或准则”对次用户的信息进行融合和判决,从而完成簇内的协作频谱感知;然后,各簇头将簇内的判决结果通过小尺度衰落信道或大尺度衰落信道发送到融合中心;最后,融合中心对各窄带频谱的判决结果进行汇聚,实现了有限区域范围内的宽带频谱的感知。与此同时,在不影响频谱感知性能的情况下,分析了簇内参与协作频谱感知的次用户数,在达到一定次用户数时,不会明显增加网络通信负载,同时可以减少其余次用户的感知过程和能量消耗,延长其余次用户的生命周期。3)针对非高斯噪声对频谱感知性能的影响问题,提出了一种基于最大广义相关熵的频谱感知算法。利用最大相关熵准则对非高斯噪声异常值的鲁棒性,针对SαS噪声,提出了基于广义高斯核函数的系统模型。首先,利用多天线接收技术,形成接收信号矩阵;其次,借助信号的稀疏表示方法,对不同接收信号赋予不同的权重矢量;再次,利用凸优化技术,采用共轭梯度算法得到了系统模型的最优解,即最优的权重矢量;最后,仿真验证了所提算法理论分析的正确性、收敛性和复杂性。结果表明本文所提算法能够有效的解决SαS噪声环境下的频谱感知问题,并且能够提高低广义信噪比环境下的频谱感知性能。4)针对非高斯噪声多径衰落信道环境对频谱感知性能的影响问题,设计了基于Rao检测理论的频谱感知模型。当非高斯噪声的概率密度函数(PDF,Probability Density Function)存在闭式表达式,且多径衰落信道存在未知幅度衰落参数时,采用基于Rao检测的频谱感知算法,实现了次用户对主用户的频谱感知。当非高斯噪声的PDF不存在闭式表达式,如SαS噪声,且多径衰落信道存在未知幅度衰落参数时,采用非参数的窗估计方法,实现了非高斯噪声PDF的近似估计;采用基于Rao检测的频谱感知算法,实现了次用户对主用户的频谱感知;最后,在不同的非高斯噪声和不同的多径衰落信道环境下,进行了仿真验证。理论的分析对比和仿真结果表明所提算法能较好的实现非高斯噪声多径衰落信道环境下的频谱感知。


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