基于特征结构的频谱感知算法研究

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1、万方数据单位代码11664分类号TN929.5学号1101210033密级西安邮电大学硕士研究生学位论文题(中、英文)目基于特征结构的频谱感知算法研究TheResearchofSpectrumSensingAlgorithmsBasedonEigenvalueStructure作者姓名弥寅指导教师姓名、职务卢光跃教授学科门类工学学科(专业)通信与信息系统提交论文日期二。一四年四月万方数据认知无线电(CognitiveRadio,CR)技术能够智能地、动态地管理频谱资源,改变过去静态分配频谱的机制,有效地缓解频谱资源紧张的局面,从而

2、显著提高频谱资源的利用率,近些年来受到人们的普遍关注。频谱感知是认知无线电的关键技术之一,主要是使无线通信设备检测到并发现“频谱空洞”,然后通过频谱分析和判决,达到合理利用空闲频谱的目的。通过频谱感知对频谱状态进行实时的监测,在当授权用户需要接入该频段时,认知用户必须及时主动退避,以免干扰到授权用户。由此可见,频谱感知是认知无线电技术发展应用的关键。首先,本文从认知无线电技术和频谱感知技术两方面介绍了课题的研究背景,概述了国内外认知无线电和频谱感知的研究现状,然后引入频谱检测的系统模型,并对现有的频谱检测技术进行了分类介绍,重点探

3、讨了经典的能量检测算法及其改进算法,并给出MATLAB仿真实验进行验证,经典的能量检测虽然实现简单,不需预知授权用户的任何信息,但易受噪声不确定度和衰落环境的影响。改进能量检测主要从最小错误概率准则出发进行分析,引入多天线和多节点,仿真结果显示,该算法能达到任意小的错误概率,使对授权用户的干扰降到最小,从而满足给定的无线通信标准。其次,对于实际无线通信环境中存在的“隐终端”问题,研究多节点合作频谱感知算法。将RMT用于频谱感知,并引入阵列信号知识,利用多个认知用户获得接收信号采样协方差矩阵,通过构造不同的检验统计量,在给定虚警概率

4、的情况下推导出实时的判决门限,同时给出改进门限的判定算法,通过MATLAB仿真实验,比较不同参数下的算法性能,验证改进算法的优越性。通过仿真对比,基于特征结构的算法是盲感知算法,同样不需预知授权用户的先验信息,而且能很好的抵抗噪声不确定度的影响,具有良好的检测性能。最后,对本文的工作进行了总结,并对下一步的研究方向进行了展望。总之,认知无线电技术可以从根本上提高频谱的利用率,对有限的频谱资源进行二次利用,这对下一代无线通信技术的发展提供了可靠的资源保障,有着深远的现实意义。频谱感知作为认知无线电技术的关键和基础,面临很多挑战和难题

5、,更是具有广泛的应用前景和迫切的研究必要。关键词:认知无线电;频谱感知;特征值;随机矩阵理论;采样协方差矩阵;万方数据ABSTRACTABSTRACTCognitiveradio(CR)technologycanintelligentlyanddynamicallymanagespectrumresources,changedtheoriginalmechanismofstaticallyallocatedspectrum,thereforeCRcaneffectivelyrelievethetensionsituationofs

6、pectrumresourcesusageSOastosignificantlyimprovespectrumutilization,inrecentyears,CRisgenerallyconcernedbypeople.OneofthemostcriticalcomponentsofCRtechnologyisSpectrumsensing(SS),thatrequirethewirelesscommunicationdevicesdetectandfoundthe”spectrumholes”,itspurposeisthe

7、reasonableuseofthefreespectrumbandsviaanalysisandjudgmentofthespectrum.BymeansofSStechnologyforreal—timemonitoringofthespectrumcondition,oncetheprimaryuser(PU)needsaccesstoaninterestingradiospectrum,thecognitiveuser(CU)shouldwithdrawfromthespectruminstantlytominimizet

8、heinterference.Thus,SSisthekeytechnologytothedevelopmentofCRapplications.Firstly,inthispaper,theresearchbackgroundsofCRandSS

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