認知無線電中高效穩(wěn)健的頻譜感知算法研究.pdf

1、近年來無線業(yè)務種類極速增加，同時用戶對無線通信質量要求也逐步提高，但頻譜資源卻相對匱乏?，F有頻譜資源均系政府統(tǒng)一授權，一旦授權其他用戶則無法使用。但主用戶并不能充分利用頻譜資源，當其不使用頻段時頻譜空閑而其他用戶卻無法使用，這便造成了頻譜資源的巨大浪費。認知無線電就是為了檢測此類“頻譜空洞”并加以利用，當主用戶不使用授權頻段時將頻譜資源分配給其他次用戶，當主用戶重新使用授權頻段時次用戶及時退出以免造成干擾。因此檢測頻段中主用戶是否存在成

2、為認知無線電的首要任務，頻譜感知即是用于感知主用戶存在性的算法，也是認知無線電關鍵技術之一。
　　從實際應用出發(fā)，頻譜感知技術應具備高效性與穩(wěn)健性才能保證認知無線電網絡可以穩(wěn)定工作。本文首先對該領域的研究背景作了詳細介紹，給出了認知無線電的概念和頻譜感知技術的研究現狀，分析了幾種單用戶感知算法和多用戶感知算法，給出了其算法原理并對其優(yōu)缺點作簡要分析。接著針對已有基于特征矢量的頻譜感知算法因涉及大量特征值分解運算導致算法運算量大，不

3、適應實時檢測的問題，引入信號子空間與噪聲子空間的概念。利用信號子空間和噪聲子空間之間的正交性，將次用戶接收信號分別投影到上述子空間，根據投影值的差異實現快速頻譜感知，保證算法高效性。理論分析和仿真結果表明本文提出的算法與已有算法相比有效降低了運算量，檢測性能不受噪聲不確定度影響、不需要預知主用戶先驗知識和噪聲方差，且低信噪比、小采樣情況下有更優(yōu)越的檢測性能。隨后針對已有基于擬合優(yōu)度檢驗的頻譜感知算法受噪聲不確定度影響的問題，利用矩估計法

4、或特征分解估計法對噪聲方差進行實時估計，通過對采樣數據的適當處理，在減小擬合優(yōu)度檢驗算法復雜度的同時，克服了噪聲不確定度對算法性能的影響，保證算法穩(wěn)健性。仿真結果表明本文算法有效解決了噪聲不確定度對算法的影響，且算法性能優(yōu)于能量檢測算法和特征結構類算法。
　　總之，頻譜感知技術可以滿足用戶日益增長的頻譜資源需求并保證通信質量需求，為解決在有限頻譜資源的前提下提高資源利用率，保證資源合理使用提供了新的途徑。因此對于頻譜感知的研究是必