認(rèn)知無(wú)線電的頻譜感知技術(shù)優(yōu)化研究.pdf

1、本文研究了認(rèn)知無(wú)線電的頻譜感知技術(shù)中的噪聲特性和感知開(kāi)銷與系統(tǒng)性能的折中優(yōu)化問(wèn)題。為進(jìn)一步認(rèn)識(shí)信噪比墻現(xiàn)象的本質(zhì)，研究了噪聲功率的波動(dòng)模型，明確了能量檢測(cè)器中信噪比墻現(xiàn)象的必然性。然后，歸納總結(jié)了克服信噪比墻現(xiàn)象的感知算法優(yōu)化。接著，為全面實(shí)現(xiàn)感知開(kāi)銷參量和系統(tǒng)性能的折中，研究了本地采樣數(shù)與合作用戶數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化。最后，為解決數(shù)據(jù)沖突對(duì)感知性能影響的問(wèn)題，研究了基于數(shù)據(jù)沖突的感知周期和采樣時(shí)間的聯(lián)合優(yōu)化。本研究主要內(nèi)容包括：
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2、研究了通信系統(tǒng)中噪聲的起源、歸類和統(tǒng)計(jì)特性，提出了服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的噪聲功率波動(dòng)模型?；谔岢龅脑肼暪β什▌?dòng)模型，進(jìn)一步研究了能量檢測(cè)算法中的信噪比墻問(wèn)題；與已有噪聲功率波動(dòng)模型比較，通過(guò)置信區(qū)間分析，驗(yàn)證了已有的閉區(qū)間波動(dòng)模型是對(duì)數(shù)正態(tài)模型的特例，即對(duì)數(shù)正態(tài)分布的模型更接近噪聲功率波動(dòng)的真實(shí)。
　　⑵基于信噪比墻現(xiàn)象對(duì)本地感知算法穩(wěn)健性的重要影響，對(duì)研究這個(gè)問(wèn)題的工作做出了全面的歸納分析。明確了出現(xiàn)信噪比墻現(xiàn)象的本質(zhì)原因，一是在

3、頻譜感知的假設(shè)檢驗(yàn)中判決門限對(duì)噪聲功率的依賴性；二是待測(cè)信號(hào)已知信息的不充分?？偨Y(jié)了試圖解決這一問(wèn)題的研究成果，將算法優(yōu)化歸納為相應(yīng)的兩種類型。通過(guò)對(duì)條件和性能的比較分析，得出基于采樣數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣特征值的檢測(cè)算法是具有普適性的有效算法。
　?、沁M(jìn)一步研究了合作感知網(wǎng)絡(luò)中感知開(kāi)銷與數(shù)據(jù)吞吐量之間的折中問(wèn)題。基于軟合并的判決融合模式和吞吐量最大化準(zhǔn)則，建立了本地采樣數(shù)與合作用戶數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化模型。改進(jìn)了基于Armijo非精確線搜索的

4、最速下降算法，求解了模型的最大值優(yōu)化問(wèn)題，驗(yàn)證了優(yōu)化模型全局最優(yōu)解的存在性和唯一性；得到了本地采樣數(shù)與合作用戶數(shù)的全局最佳組合，實(shí)現(xiàn)了合作感知重要參數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。與單一參數(shù)的優(yōu)化相比，聯(lián)合優(yōu)化更深刻地揭示了系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律并更全面地解決了相關(guān)問(wèn)題。
　?、然谀繕?biāo)頻段的主用戶業(yè)務(wù)模型和數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)交換模式，建立了主次用戶間的數(shù)據(jù)沖突模型，分析了數(shù)據(jù)沖突對(duì)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)有效數(shù)據(jù)吞吐量的影響；通過(guò)蒙特卡洛仿真驗(yàn)證了模型的合理性?；诮⒌臄?shù)據(jù)

5、沖突模型，建立了認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)有效數(shù)據(jù)吞吐量與感知周期之間的折中優(yōu)化模型；理論證明了優(yōu)化模型最優(yōu)解的存在性和唯一性，得到了基于數(shù)據(jù)沖突和吞吐量最大化的最佳感知周期。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化模型的有效性。
　?、蔀檫M(jìn)一步解決主次用戶間的數(shù)據(jù)沖突問(wèn)題，建立了有效數(shù)據(jù)吞吐量與認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)幀結(jié)構(gòu)(感知周期和檢測(cè)采樣時(shí)間)的聯(lián)合折中優(yōu)化模型。通過(guò)非精確線搜索數(shù)值算法求解了該二元聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，驗(yàn)證了優(yōu)化模型全局最優(yōu)解的存在性和唯一性；得到了基于數(shù)據(jù)沖突的認(rèn)知