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认知无线电中协作式频谱感知算法研究

认知无线电中协作式频谱感知算法研究

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作者：田冲吉首大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术和移动硬件等产业的迅猛发展,无线终端设备对频谱资源的需求与日俱增,与基于传统授权用户的频谱分配方案形成了难以调和的供需矛盾,频谱资源的愈加短缺已成为无线通信领域亟待解决的科学问题。针对这个问题的解决方法... 详细信息

随着无线通信技术和移动硬件等产业的迅猛发展,无线终端设备对频谱资源的需求与日俱增,与基于传统授权用户的频谱分配方案形成了难以调和的供需矛盾,频谱资源的愈加短缺已成为无线通信领域亟待解决的科学问题。针对这个问题的解决方法正与其供需两侧对应:一方面,挖掘尚未开发利用的频谱资源,如THz与可见光等频率较高的频段,二者有望应用在下一代移动通信技术中;另一方面,多项调查报告显示,传统频谱分配方案对频谱资源利用效率普遍较低,部分空闲的授权频谱未能充分利用。认知无线电技术能有效感知闲置频谱并允许次级用户动态接入,极大提升了频谱资源的使用效率。频谱感知作为认知无线电中最为关键和基础的一环,已成为无线通信领域的研究重点。传统单用户谱感知存在一定局限性,受阴影效应、多径衰落和隐藏终端等因素的影响较大,难以取得理想的感知效果。协作式频谱感知有效克服了单用户感知的弊端,通过整合多个认知节点信息综合地做出感知判决,大大提升了系统检测性能。本文正是基于此,对多协作用户数、多频带条件下的协作式频谱感知算法进行研究。以下是本文的具体研究内容:(1)针对传统MED的协作式频谱感知存在的问题,提出了一种基于幂法和多项式拟合的协作式MED算法。本文从数值计算的角度首次分析了经典协作式MED算法所面临的计算难题,在此基础上,通过引入幂法和基于最小二乘的多项式拟合方法,提出了一种低复杂度的协作式MED算法。具体而言,该算法首先利用幂法计算融合中心取样协方差矩阵的最大特征值,然后利用基于最小二乘的多项式拟合方法计算感知判决门限,其中采用最小不确定度方法计算最佳拟合阶数和最佳拟合系数。仿真实验表明,基于最小二乘的多项式拟合方法具有极高的计算效率与拟合精度,所提协作式MED算法在降低计算量的同时能保持优异的检测性能。(2)考虑到在大规模感知场景下,基于幂法与多项式拟合的协作式MED算法存在着计算收敛速度慢、判决门限计算范围有限的问题,进一步提出了一种基于Rayleigh商加速幂法和三次样条插值的协作式MED算法。通过比较Rayleigh商加速幂法与传统幂法在不同条件下的收敛速度,以及分析Rayleigh商加速幂法的误差大小,证明了Rayleigh商加速幂法在低信噪比与高维条件下的优越性。与此同时,分析了利用三次样条插值方法带来的绝对误差与相对误差,证明了三次样条插值对门限计算造成的误差极小。仿真结果表明,所提基于Rayleigh商加速幂法和三次样条插值的协作式MED算法在极大地降低计算复杂度的同时,在不同信噪比与协作用户数的条件下,始终保持优异的检测性能。(3)针对传统凸优化方法在解决多频带协作频谱感知时存在着分析复杂、易于陷入局部最优的缺点,提出了一种带约束条件下基于粒子群算法的多频带协作式频谱感知方法。该方法通过引入惩罚函数将带约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题。相对于传统凸优化解决方案,所提方法能够高效地搜索全局最优解,有效地避免陷入局部最优,从而提升了协作式频谱感知算法的性能。仿真结果表明,所提方法具有极快的收敛速度,能够快速求解各协作感知节点的权重系数和判决门限值,有效提升了认知系统的总吞吐量。与此同时,仿真分析了迭代次数、种群数量和采样点数对系统性能的影响,为进一步在使用过程中合理设置相关参数提供了参考依据。

关键词：认知无线电协作式频谱感知最大特征值检测带约束粒子群优化多带协作频谱感知

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