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认知无线电中的一种频谱盲感知算法

系统工程与电子技术 2009年第6期31卷 1311-1313页

作者：陈昊杨俊安吴彦华解放军电子工程学院安徽合肥230037 安徽省电子制约技术重点实验室安徽合肥230037

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术,它能够通过与其运行环境交互而改变其发射机参数,特别是可让未授权用户使用授权用户的频谱,此外,它还为网络及终端提供更高的灵活性。高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的... 详细信息

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术,它能够通过与其运行环境交互而改变其发射机参数,特别是可让未授权用户使用授权用户的频谱,此外,它还为网络及终端提供更高的灵活性。高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的关键。在分析了Parthapratim De提出的认知无线电中频谱BlindingSensing算法的基础上提出了利用数据前、后向线性预测与矩阵QR分解结合的新算法。仿真实验表明,在同样的无线传输环境下,新算法比原算法能更可靠地感知频谱空穴。

关键词：认知无线电盲感知预测误差 QR分解

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认知无线电中基于自相关矩阵的协作盲感知

电路与系统学报 2011年第1期16卷 12-19页

作者：焦传海王可人冯辉合肥电子工程学院304实验室

为了克服传统的认知无线电频谱感知算法存在的不足,提出了一种基于自相关矩阵的协作式盲频谱感知方法,以提高频谱感知能力。该方法从样本自相关矩阵中提取检测统计量,采用双门限混合判决方法得到本地检测结果。认知基站将本地检测信息... 详细信息

为了克服传统的认知无线电频谱感知算法存在的不足,提出了一种基于自相关矩阵的协作式盲频谱感知方法,以提高频谱感知能力。该方法从样本自相关矩阵中提取检测统计量,采用双门限混合判决方法得到本地检测结果。认知基站将本地检测信息分成两类,并对软判决信息实施可靠性融合,最后给出全局判决结果。该方法是一种盲感知方法,不需要知道主用户信号的先验知识和噪声方差信息。理论分析和仿真结果表明,该方法可以有效提高频谱感知能力,且计算复杂度较低。

关键词：认知无线电频谱感知自相关矩阵协作盲感知

一种基于特征值的多天线认知无线电盲感知算法

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计算机应用研究 2015年第1期32卷 191-193页

作者：刘会衡邓小鸿陈伟江西理工大学应用科学学院江西赣州341000 武汉理工大学信息工程学院武汉430074

当不存在噪声不确定性时,频谱感知算法中能量检测法是较优的,但实际中噪声是无法确切估计的。针对这一问题,提出了一种适合多天线认知无线电系统的盲感知算法。该算法不需要主用户的任何先验知识,利用采样协方差矩阵的最大特征值和矩阵... 详细信息

当不存在噪声不确定性时,频谱感知算法中能量检测法是较优的,但实际中噪声是无法确切估计的。针对这一问题,提出了一种适合多天线认知无线电系统的盲感知算法。该算法不需要主用户的任何先验知识,利用采样协方差矩阵的最大特征值和矩阵迹之比作为判决统计量来检测主用户信号。根据随机矩阵理论,当给定虚警概率时,可以求出判决门限的渐近式表达式。仿真结果表明,与同类算法相比,所提算法能获得较高的检测概率和较低的虚警概率,同时克服了能量检测法对噪声的敏感性。

关键词：特征值盲感知多天线认知无线电能量检测频谱感知

基于过采样和多重自相关的认知无线电盲感知算法研究

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无线通信 2015年第1期5卷 1-6页

作者：陈宏王树彬刘琨孟方方李树华内蒙古大学电子信息工程学院内蒙古呼和浩特

针对认知无线电中频谱感知的能量检测算法在低信噪比时检测概率较低的问题,提出了一种基于过采样和多重自相关的盲信道感知方法。先对接收信号进行过采样,再把信号分成多个子信道,每个子信道进行自相关运算。仿真分析表明,与传统能量感... 详细信息

针对认知无线电中频谱感知的能量检测算法在低信噪比时检测概率较低的问题,提出了一种基于过采样和多重自相关的盲信道感知方法。先对接收信号进行过采样,再把信号分成多个子信道,每个子信道进行自相关运算。仿真分析表明,与传统能量感知技术相比,当自相关的次数增多时,检测概率有很大的提高。

关键词：认知无线电频谱感知盲感知能量检测自相关

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基于信号能量分布的智能频谱感知算法的研究

基于信号能量分布的智能频谱感知算法的研究

作者：瞿耀庭南京邮电大学

学位级别：硕士

近年来无线通信为人类提供了便利,无线服务在人们生活中的占比逐渐提高,因此可使用的无线频谱资源越拉越少。认知无线电技术合理分配空闲频谱来提供更多的接入机会,从而提高频谱使用率,其中频谱感知在认知无线电中有着关键作用。信噪比... 详细信息

近年来无线通信为人类提供了便利,无线服务在人们生活中的占比逐渐提高,因此可使用的无线频谱资源越拉越少。认知无线电技术合理分配空闲频谱来提供更多的接入机会,从而提高频谱使用率,其中频谱感知在认知无线电中有着关键作用。信噪比对传统频谱感知算法的性能影响较大,信噪比降低算法性能也会随之降低。该文研究频谱感知算法,从信号特征分布的方面切入,结合神经网络技术,提出了基于信号能量分布拟合优度的循环频谱感知算法和基于信号能量分布的近邻盲频谱感知算法。该文的主要创新点如下:1.该文提出了基于信号能量分布拟合优度的循环频谱感知算法。已知信噪比,该算法在接收端采集授权用户在信道中的信号,计算接收信号的能量分布,并将通过拟合优度算法得到的距离值作为特征构造特征向量,然后将特征向量输入长短时记忆网络训练得到模型,最后将测试数据输入训练模型进行预测,从而实现频谱感知。仿真结果表明,该文提出的新算法在信噪比为-13 d B,采样点数为28时,检测概率达到96.21%,与传统能量检测算法和传统拟合优度算法相比,该算法有较好的性能。2.该文进一步挖掘信号能量分布的特点,在传统的频谱感知算法上加以改进。大部分感知算法需要先验知识,提前得到信号的信噪比,信号能量,信号类型等信息,再对特定的对象进行建模。特定的模型只适用于相应的环境,可适应性不强。该文提出了在不需要先验知识的条件下,通过加入机器学习中的邻近算法,实现对信号的盲感知。仿真结果表明,该文中的盲感知算法在信噪比为-13 d B,K值为7,采样数为300,训练样本数为350时,检测概率达到0.9以上,优于传统盲感知算法。

关键词：认知无线电频谱感知信号能量拟合优度长短时记忆网络盲感知邻近算法