基于随机线性网络编码的频谱感知算法研究

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1、巧古学化论文々－基于随机线性网络编码的５＾频谱感知算法研究‘■．■．■－＊？＿郑诗庭＇Ｉ．．．．．．＇＇：ｉ一－１’．＇？／殘Ｉ巧乂聲二〇—六年六月分类号ＴＮ於９密级公开ＵＤＣ硕±学位论文基于随机线性阔络编码的频谱感知算法研究、郑诗庭学科专业信息处理与通信网络系统指导教师章团发教授论文答辩日期２０１６．０５．２１学位授予日期２０１６．０６．３０答辩委员会主席梁永忠教授级高级工程

2、师广西大学学位论文原创性巧使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除已特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大学或其它单位的学位而使用过的材料一同工作的同事对本论文的研。与我究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属广西大学，即：学校有。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权权保存并向国家有关部口或机构送交学位论文

3、的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。，可＾＾＾采用影印本学位论文属于：□保密，在年解密后适用授权。囚不保密。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）论文作者签名：：巧应日期一＾指导教师签名：啄邱＾日期作者联系电话：：电子邮箱基于随祝线性网络编码的巧谱感知算法研究摘要随着移动互联网与智能移动终端的高速发展，频谱供需矛盾日渐突出，成为了制约无线通信技术发展的新瓶颈。然而，根据ＦＣＣ报告

4、指出，当前的平巧频谱利用率仅为￣１５％８５％，频谱资源浪费严重。认知无线电技术通过频谱感知利用频谱空洞进行通信，提高频谱利用率，成为了解决频谱资一源短缺的关键技术之。频谱感知是认知无线电技术实现的前提，因此，如何实现频谱状态的快速感知已成为认知无线电研究的重点问题。本文首先Ｗ减小检测时延、提高系统吞吐率为目标，在认知无线电中引入随机线性网络编码，对基于随机线性网络编码的快速频谱检测算法进行了研究。其次，为了减小检测时延的影响、降低虚警概率，本文利用隐马尔可夫模型对主用户信道进行建模，深入研究了基

5、于随机线性网络编码的频谱预测算法。本文的主要工作和创新点总结如下：１、针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延过长的问题，提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测算法（ＲＬＮＣ－ＣＵＳＵＭ）。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码，利用随机线性网络编码对频谱状态的整形作用，使频谱状态转换稀疏、频谱结构更规律化，进而减小频谱检测时延、提高系统吞吐率。针对传统的累积和能量检测算法（ＣＵＳＵＭ）抗衰落性能差的问题，本文对五种衰落信道进Ｉ行建模分析－ＣＵＳＵＭ算，并比较ＲＬＮＣ法在不

6、同衰落信道下的检测性能，进而验证该算法良好的抗衰落能力－。实验结果表明，在定的虚警概率下，该算法能够有效减小检测时延，提高吞吐率及抗衰落能为，能够更好地适应复杂的衰落信道环境。２、基于在认知无线电网络中引入随机线性网络编码带来的频谱预测性和隐马尔可夫模型对频谱的预测作用，提出基于随机线性网络编码的退避－频谱预测算法巧ａｃｋ－ｏｆＳＰ）。该算法利用隐马尔可夫模型对主用户信道进行建模分析，引入退避预测义法，并对传统的基于隐巧尔可夫模型的频谱预，Ｗ提高频谱感知性能。通过实验仿真验证测算法进行改进，该算

7、法能够有效提高频谱预测概率，降低虚警概率，进而降低次用户对主用户的干扰，提高次用户吞吐率。关键词：认知无线电频谱感知随机线性网络编码累积和能量检测隐马尔可夫模型ＩＩＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＳＰＥＣＴＲＵＭＳＥＮＳＩＮＧＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＲＡＮＤＯＭＬＩＮＥＡＲＮＥＴＷＯＲＫＣＯＤＩＮＧＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｍｏｂｉｌｅｔｅｒｍｉｎａｌｓｐｐｇ，ｔｈｅｃ

8、ｏｎｔｒａｄｉｃｔｉｏｎｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｕｐｐｌｙａｎｄｓｐｅｃｔｒｕｍｄｅｍａｎｄｂｅｃｏｍｅｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｌｒｏｍｉｎｅｎｔ．Ｉｔｂｅｃｏｍｅｓｔｈｅｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋｔｏｒｅｓｔｒｉｃｔｔｈｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆ