認(rèn)知無(wú)線電中的本地頻譜感知.pdf_第1頁(yè)
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1、無(wú)線通信技術(shù)的飛速發(fā)展使得無(wú)線業(yè)務(wù)對(duì)無(wú)線電頻譜資源有著巨大的需求,而靜態(tài)頻譜分配政策導(dǎo)致了頻譜資源的利用率低下。認(rèn)知無(wú)線電就是針對(duì)頻譜短缺問(wèn)題而提出的一種解決方案,是緩解目前頻譜資源緊張的有效手段。認(rèn)知無(wú)線電包括頻譜感知、動(dòng)態(tài)頻譜接入、頻譜管理和頻譜共享等技術(shù),它能夠自動(dòng)感知無(wú)線通信環(huán)境,通過(guò)對(duì)環(huán)境的判決和學(xué)習(xí),自適應(yīng)調(diào)整通信參數(shù)后接入授權(quán)信道,在不對(duì)授權(quán)用戶造成干擾的前提下,利用空閑頻譜資源進(jìn)行通信。本文研究的是認(rèn)知無(wú)線電中的頻譜感知

2、技術(shù),頻譜感知技術(shù)是保證認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)能否正常工作的關(guān)鍵技術(shù)。目前頻譜感知的研究方法主要有單節(jié)點(diǎn)頻譜感知和多節(jié)點(diǎn)協(xié)作頻譜感知,單節(jié)點(diǎn)頻譜感知是只有一個(gè)認(rèn)知用戶感知授權(quán)用戶的存在,多節(jié)點(diǎn)合作感知是多個(gè)認(rèn)知用戶相互合作感知授權(quán)用戶的存在。本文研究的重點(diǎn)是單節(jié)點(diǎn)頻譜感知,即本地頻譜感知。
  本文總結(jié)了現(xiàn)有的本地頻譜感知算法。介紹了三種經(jīng)典的針對(duì)發(fā)射機(jī)的頻譜感知算法,能量檢測(cè)、匹配濾波器檢測(cè)和循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)算法,以及其他的一些常用算法

3、,如協(xié)方差檢測(cè)、延時(shí)相關(guān)檢測(cè)和多步檢測(cè)?,F(xiàn)存的很多頻譜感知方法都需要知道信號(hào)和噪聲的先驗(yàn)知識(shí),但是這在實(shí)際情況中是很難實(shí)現(xiàn)的,難以滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。故本文中采用的是盲檢測(cè)法,即無(wú)需任何先驗(yàn)信息,就可判斷授權(quán)用戶是否占用授權(quán)頻段,具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。
  本文從認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中認(rèn)知用戶的接收信號(hào)出發(fā),針對(duì)現(xiàn)有頻譜感知算法中存在的一些問(wèn)題,根據(jù)接收信號(hào)的互補(bǔ)協(xié)方差矩陣是否為0,改進(jìn)現(xiàn)有的頻譜感知算法,使之更符合實(shí)際情況。新

4、得到的檢測(cè)器,在檢測(cè)性能方面有著顯著的提高。此外,對(duì)所提出的方法的檢測(cè)性能進(jìn)行了理論分析。
  當(dāng)接收信號(hào)的互補(bǔ)協(xié)方差矩陣為0時(shí),取出接收信號(hào)的實(shí)值部分和虛值部分組合在一起,構(gòu)造成增廣數(shù)據(jù),由此對(duì)Hadamard檢測(cè)法進(jìn)行改進(jìn)。Hadamard檢測(cè)法是根據(jù)廣義似然比檢驗(yàn)準(zhǔn)則推導(dǎo)出的一種檢測(cè)器,具有不需要任何先驗(yàn)知識(shí)、對(duì)非均勻背景噪聲也有很好的魯棒性等優(yōu)點(diǎn)。在本文中,詳細(xì)的分析了Hadamard檢測(cè)法的系統(tǒng)模型、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的建立以及

5、判決門限的推導(dǎo)過(guò)程。改進(jìn)的檢測(cè)算法,即保留了全部信息又降低了計(jì)算復(fù)雜度,理論分析與仿真結(jié)果,驗(yàn)證了該方案相比于其他現(xiàn)存檢測(cè)法,具有更好的檢測(cè)性能。
  當(dāng)接收信號(hào)的互補(bǔ)協(xié)方差矩陣不為0時(shí),說(shuō)明互補(bǔ)協(xié)方差矩陣中也包含接收信號(hào)的部分信息。在本文中,取接收信號(hào)的轉(zhuǎn)置和共軛轉(zhuǎn)置組合在一起,重新構(gòu)造接收數(shù)據(jù)。增廣數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣中不僅包含原接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣信息還包括其互補(bǔ)協(xié)方差矩陣中的信息,避免了信息的丟失。利用增廣數(shù)據(jù)對(duì)最大最小特征值

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