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自适应双门限小波包熵频谱检测研究与实现

自适应双门限小波包熵频谱检测研究与实现

作者：杨绍杰西安电子科技大学

学位级别：硕士

近些年,无线智能终端设备在社会中应用越来越广泛,而无线通信所需的频谱资源具有有限不可再生的特点,所以社会面临着亟待解决频谱资源匮乏的难题。如今各个国家普遍采用固定的静态频谱分配政策,因此可能出现授权频段空闲而有需要的非授... 详细信息

近些年,无线智能终端设备在社会中应用越来越广泛,而无线通信所需的频谱资源具有有限不可再生的特点,所以社会面临着亟待解决频谱资源匮乏的难题。如今各个国家普遍采用固定的静态频谱分配政策,因此可能出现授权频段空闲而有需要的非授权用户却无频段可用的现象,频谱资源被极大浪费。认知无线电(Cognitive Radio,CR)是克服这一困境的重要手段,许多学者对其进行了广泛研究。频谱检测技术作为CR的首要步骤,对CR研究起着至关重要的作用,所以提高频谱检测技术的检测性能具有重要的现实意义。本文提出了一种自适应双门限小波包熵频谱检测算法,降低了整体运算量,在低信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)和噪声不确定的情况下有着很好的检测性能,并最终在硬件平台上得到验证。本文研究工作概括如下:首先在频谱检测模型的基础上,分别介绍了单点频谱检测和协作频谱检测的实现流程,对比分析不同频谱检测技术的优缺点,并且对现阶段频谱检测技术面临的挑战进行了归纳总结。然后重点介绍了双门限能量检测算法(Double Threshold Energy Detection,DTED)和小波包熵频谱检测算法(Wavelet Packet Entropy Detection,WPED)的优势和不足,前者考虑了噪声不确定的影响,但是在低信噪比情况下其检测效果不佳且鲁棒性差;后者具有多分辨率和度量信号信息的特点,更能适应低信噪比的环境,但计算复杂度高。结合这两种算法,本文提出了一种改进的频谱检测算法,提高了性能且相对降低了计算量。通过Matlab仿真,将这三种算法在不同条件下进行对比分析,验证了本文提出的新算法更具优越性。最后在基于FPGA+DSP架构的硬件平台上,设计实现了自适应双门限小波包熵频谱检测功能。首先在对需求分析的基础上,介绍了本文设计的频谱检测系统,该系统中:FPGA主要实现双门限频域能量检测,由于并行运行的特点它更适合进行快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)的运算;因为小波包熵频谱检测过程中需要大量乘法、除法、加减法和对数运算,故选用DSP来完成,并且针对先卷积再抽取造成一半无效运算的问题,提出用隔点卷积的方式改进;频谱检测过程中要兼顾检测性能与检测速度,故选用高速数据传输接口SRIO完成FPGA与DSP之间的通信,并对SRIO通信模块进行了详细介绍。在硬件平台上对系统功能进行验证,对比工程实现结果与Matlab仿真结果,证明该系统具有很好的可靠性和实用性。

关键词：频谱检测自适应门限小波包变换信息熵

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认知无线电中协作频谱检测算法研究

认知无线电中协作频谱检测算法研究

作者：刘巧重庆大学

学位级别：硕士

近年来,无线通信网络接入设备急剧增加,频谱资源越发稀缺。认知无线电作为一种频谱共享技术,可处理频谱资源紧张与利用率低下之间的冲突问题。频谱检测作为认知无线电功能实现的关键,借助多用户协作能有效克服单用户检测的局限性。但现... 详细信息

近年来,无线通信网络接入设备急剧增加,频谱资源越发稀缺。认知无线电作为一种频谱共享技术,可处理频谱资源紧张与利用率低下之间的冲突问题。频谱检测作为认知无线电功能实现的关键,借助多用户协作能有效克服单用户检测的局限性。但现有检测技术面临着对检测设备要求高、对环境要求高和依赖先验信息等问题,检测性能还不能达到实际应用的需求。因此,研究快速而准确,且易于实现的频谱检测算法具有重要的理论意义和实用价值。针对上述问题,论文围绕基于似然比(Likelihood Ratios Test,LRT)的理想最优协作频谱检测算法进行研究,设计一种易于实现、低信噪比(小于0d B)下检测性能好且无需已知先验信息的频谱检测算法,论文主要工作如下:(1)针对小样本信道能量统计模型下理想最优的协作LRT检测算法难以实现的问题,论文推导了其等效算法,即基于能量检测的加权线性融合准则。由于全局决策统计量的分布难以导出,导致门限无法确定,针对该问题,论文提出了一种基于渐进门限的协作LRT频谱检测算法。该算法利用累积量匹配法获得伽马分布,以精确近似零假设检验统计量的分布,获得门限的闭式表达式。仿真表明,该算法计算简单,在低信噪比下具有较优检测性能,接近理想最优的检测算法。其渐进门限法精确度高、适用性强,同样适用于其他的加权线性软融合方案。(2)针对检测过程中先验信息未知的复合假设检验问题,论文提出了一种基于期望最大化算法的联合检测和估计算法,根据实际场景有选择地进行半盲和盲协作频谱检测。该算法通过直接从采集的能量信息中进行迭代学习,动态估计主用户信号状态的先验概率、信噪比和噪声方差等参数,从而在随时间缓慢变化的信道环境中自适应地调整门限和更新加权因子,完成协作频谱检测。仿真结果表明,所提算法是可行且有效的,具有较高的估计精度,保证了系统检测的性能。

关键词：认知无线电频谱检测似然比检测渐进门限联合检测和估计

飞行器编队频谱检测信息优化交互与利用方法研究

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飞行器编队频谱检测信息优化交互与利用方法研究

作者：周梦诗哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

现代战争的发展趋于智能化,飞行器编队协同作战具有抗干扰能力强、智能、高效等优点,从而成为现代战争的新型作战方式。它的组网能力和网络性能会对战争模式有很大影响。飞行器编队执行作战任务时会受到攻击和干扰,因此飞行器编队实现... 详细信息

现代战争的发展趋于智能化,飞行器编队协同作战具有抗干扰能力强、智能、高效等优点,从而成为现代战争的新型作战方式。它的组网能力和网络性能会对战争模式有很大影响。飞行器编队执行作战任务时会受到攻击和干扰,因此飞行器编队实现通信组网困难。由于飞行器作战地点不确定、作战范围动态变化,面对未知区域,可用的无线频谱也是未知的。一旦飞行器失联,会影响作战任务的执行,同时飞行器作战过程中通信时间非常珍贵,频谱资源也很宝贵。所以,为了解决上述问题,本研究主要从以下三个方面展开。首先,在未知区域内要实现飞行器编队通信组网,就需要进行频谱检测,寻找可用频谱。为了解决频谱检测的问题,设计了窄带频谱检测系统和宽带频谱检测系统。窄带频谱检测系统使用了能量检测法与循环平稳特征检测法进行频谱检测,宽带频谱检测系统使用了能量检测法、循环平稳特征检测法以及功率谱分段对消检测法进行频谱检测。通过在GNURadio上实现窄带和宽带频谱检测系统,并且为了验证系统的频谱检测性能,利用USRP接收实时射频信号,实验表明窄带和宽带频谱检测系统都可以进行频谱检测,并给出不同算法的频谱检测结果。通过将不同频谱检测算法集成到一个频谱检测系统中,提高了检测性能。然后,飞行器编队在检测到频谱信息之后,需要进行交互,更好地完成作战任务。但是频谱检测数据往往很大,导致数据传输慢,影响飞行器编队之间的通信。为了解决这个问题,提出了一种频谱检测数据压缩方法来减少数据传输量,它的设计思路是先对频谱检测数据中的无用的噪声进行去除,达到压缩效果且能获得有用的频点信息,然后加噪还原数据,该方法通过仿真得到压缩比为51.91%,均方根误差为4.56%。最后,由于飞行器编队在复杂的电磁环境下进行通信,信道条件差,通信质量不高。为了提高频谱利用率,先对基于最大似然和最小二乘的信道估计算法进行对比分析,然后设计了一个自适应编码调制系统,采用16QAM、64QAM、BPSK、QPSK四种调制技术和编码速率为1/4、1/2、3/4的LDPC信道编码技术,给出12种自适应调制编码方案的仿真,并给出对应的信噪比区间。

关键词：频谱检测频谱检测数据压缩 GNURadio USRP 自适应编码调制

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非合作通信信号频谱检测与调制方式识别

非合作通信信号频谱检测与调制方式识别

作者：徐志达西安电子科技大学

学位级别：硕士

通信侦察是电子对抗领域中的关键技术之一,是进行战场态势感知的重要手段,是作出正确战场决策和争夺作战优势的重要依据。在通信侦察中,通信方式往往是非合作的,截获方不能像合作通信那样获取信号的各种先验信息。因此,开展非合作信号... 详细信息

通信侦察是电子对抗领域中的关键技术之一,是进行战场态势感知的重要手段,是作出正确战场决策和争夺作战优势的重要依据。在通信侦察中,通信方式往往是非合作的,截获方不能像合作通信那样获取信号的各种先验信息。因此,开展非合作信号的频谱检测和调制方式识别具有重要的研究意义。由于战场环境复杂多变,辐射源数量众多,频谱覆盖范围广,频谱利用率低,频谱检测易受噪声的干扰,因此,如何在低信噪比下对信号进行有效检测是获取战场辐射源信息的首要任务。另外,对通信信号参数的精确估计是对其调制方式识别的重要前提,也是进行信息精确解调和准确解译的关键步骤。但参数估计往往受噪声影响严重,从而导致估计精度下降。因此,如何在信杂噪比较低的情况下,开展参数精确估计研究是目前通信信号处理和电子对抗领域的研究热点和难点。同时,随着通信技术的飞速发展,通信信号的体制和调制样式变得更加复杂多样,信号环境日趋密集,使得通信信号的调制方式识别面临很多挑战。然而,基于传统统计模式和决策论的方法依赖专家知识,基于机器学习的方法单一网络识别精度不高。因此,如何充分利用深度网络的非线性映射关系,实现对通信信号调试方式的高精度识别将能够提升战场信息与态势感知能力。针对上述问题,本文在科技委创新特区和横向课题的资助下,结合通信侦察中的实际应用需求,开展了非合作通信信号频谱检测和调制方式识别方法的研究,重点研究了基于改进信息熵和K-means的频谱检测、基于M次方谱和2N-DFT的载频精确估计和基于深度融合网络的通信信号调制方式识别。主要研究内容概述如下:1.由于通信信号调制方式具有多样性,不同调制方式对应着信号不同的时域、频域和时频域特性。因此,对不同调制方式信号的特性分析是研究非合作通信信号频谱检测和调制方式识别的重要前提。首先,分别建立了模拟通信信号和数字调制信号模型;其次,推导了信号的瞬时幅度和瞬时相位表达式,并针对不同调制方式信号不同的时频特性,介绍了常见的时频分析方法。最后,对不同调制方式下的时域、频域和时频域特性进行了仿真分析和对比,为后续的非合作通信信号频谱检测、参数估计和调制方式识别研究提供理论基础。2.针对传统频谱检测算法检测范围小、抗噪性差、门限阈值难以自适应确定等难题,结合数字信道化技术,提出了基于改进信息熵和K-means的频谱检测方法,增大了检测范围,提高了检测算法的抗噪性,解决了判决门限难以自适应选择的难题。首先,通过数字信道化技术将宽带信号转化为一系列窄带信号;其次,针对能量检测等传统方法的缺陷,利用改进信息熵进行频谱检测,提高了检测的稳健性;再次,针对门限自适应能力不强的问题,采用K-means聚类法代替手动门限确定进行判别;最后,通过仿真实验,验证了本文所提方法在低信噪比背景下检测性能更优,提高了判别的自适应性。3.针对传统通信信号参数估计方法抗噪性差和估计精度低的难题,提出了基于M次方谱和2N-DFT的载频精估计方法。首先,介绍了传统的通信信号载频估计方法,并在此基础上,提出了基于M次方谱和2N-DFT的载频精估计方法,进一步提高了载频估计的精度;其次,研究了码速率估计的方法,介绍了基于小波变换和基于循环谱的码速率估计方法;最后,通过仿真实验,验证了本文所提方法提高了载频估计的精度。同时,对两种码速率估计的方法进行了对比,证明基于小波变换的码速率估计方法的估计精度更高,抗噪性能更强。4.针对传统调制方式识别方法需手动提取特征、依赖专家知识,单一神经网络识别方法识别精度低的难题,提出了一种深度融合网络的信号调制方式识别方法,设计了一种卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的深度融合网络模型,将信号的时频谱图像特征和幅度时序特征进行融合,提高了信号调制方式的识别精度。首先,对不同调制方式的通信信号进行时频变换,获得其时频谱图,并将其输入CNN对二维时频谱图的时域、频域、空间、纹理等特征进行深层挖掘;其次,将不同调制方式的通信信号时序序列输入LSTM,充分提取信号幅值的时序特征;再次,将二维谱图的图像特征与信号的时序特征进行特征层融合,送入分类器进行训练,直至模型收敛;最后,将测试数据送入融合网络模型,获得通信信号调制方式的高精度识别结果,并通过仿真实验对比,证明基于深度融合网络的调制方式识别方法相较于单一网络的识别具备更强的抗噪性和更高的识别准确率。

关键词：频谱检测参数估计调制方式识别深度网络

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基于CUDA的快速频谱检测方法的研究

基于CUDA的快速频谱检测方法的研究

作者：张宏源长春理工大学

学位级别：硕士

对于传统的单核处理器而言,多核心处理器可以通过使用线程级并行处理来提高计算机的性能,从而更好地满足高性能计算领域对计算机性能的要求,这一点已经得到学术界和产业界的普遍认可。随着越来越多的新技术和硬件成本的下降,多核化设计... 详细信息

对于传统的单核处理器而言,多核心处理器可以通过使用线程级并行处理来提高计算机的性能,从而更好地满足高性能计算领域对计算机性能的要求,这一点已经得到学术界和产业界的普遍认可。随着越来越多的新技术和硬件成本的下降,多核化设计已经逐渐成为一种趋势。其中,基于CUDA架构的多核心编程是近年来发展起来的一种新型体系结构。CUDA平台具有很高的浮点峰值和计算能力,其结构和编程环境却具有一定的复杂性,因此如何利用CUDA强大的计算能力成为一个突出问题。本论文针对循环平稳特征检测方法在实时性方面的缺点,对这种频谱检测算法进行了优化。本论文将循环平稳特征检测中可并行计算部分与GPU处理器相结合,使用具有较高并行计算能力的GPU去替代CPU计算单元。同时从CUDA编程层面对算法的核函数、存储器、粒度等方面进行优化。优化后在CUDA平台编程进行仿真实验。最后,在CPU平台上对该算法进行了仿真实验。实验结果表明,优化后的算法在实时性方面得到了改善。本文的主要工作内容如下:(1)CUDA编程上的优化。首先,对核函数进行了并行优化处理。主要是优化线程束分支和时延隐藏,其次对并行执行的部分加以优化,提高了算法运行效率。然后继续对可编程存储器进行优化,最后从粒度、库函数和矩阵计算等角度进行优化分析。(2)频谱检测算法的优化。对现有的算法进行优化,选取经典算法傅里叶累加算法作为理论技术。先对循环谱理论进行推导,从中找出可以并行加速的部分。通过仿真对不同数量级的采样点数与样本数量进行讨论,发现当数据规模小于一定量级时,CUDA加速反而会使得时间开销增加。相反,随着数据规模的增加,加速效率也会越来越好。(3)为了验证优化后算法能否提高循环平稳检测方法实时性的,在搭建好的软硬件平台之上,对优化后的算法进行了仿真实验。试验结果表明,相比于未改进的算法,算法在优化后实时性方面有了较大的提升。在不影响检测性能的前提下,随着算法所使用的GPU性能越强,CUDA核心数越多,算法的加速效率就越好。加速比最多可以达到6.9倍,本研究的结果论证了算法的可行性。

关键词：认知无线电频谱检测 CUDA FFT累加算法

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基于DBN与多特征融合的频谱检测算法研究

基于DBN与多特征融合的频谱检测算法研究

作者：胡延飞长春理工大学

学位级别：硕士

随着互联网技术飞速发展、移动通信设备迅速增长、数据传输速率不断提高,频谱资源出现严重短缺现象。现有频谱分配政策只允许授权用户使用分配的频谱,而其他认知用户无法使用该频谱。认知无线电(CR)技术通过将频谱资源分配给主用户(PU)... 详细信息

随着互联网技术飞速发展、移动通信设备迅速增长、数据传输速率不断提高,频谱资源出现严重短缺现象。现有频谱分配政策只允许授权用户使用分配的频谱,而其他认知用户无法使用该频谱。认知无线电(CR)技术通过将频谱资源分配给主用户(PU),次用户(SU)正确检测PU信号和减少对授权用户通信的干扰来机会访问空闲频谱,提高频谱利用效率。为了减少对授权用户通信的干扰,提高频谱检测的有效性和准确性,提出了各种各样的频谱检测算法。对于多用户认知无线电网络频谱检测场景,在低信噪比条件下,基于单一特征的频谱检测算法检测性能不佳,而基于深度学习的频谱算法检测性能较高。因此,本文提出一种基于深度置信网络(DBN)与多特征融合的频谱检测算法。选择接收PU信号的能量特征、微分熵特征、协方差特征和最大循环平稳特征,采用基于稀疏表示理论(JSR)的特征融合算法融合上述提取的多个特征,最后使用DBN、高斯混合模型(GMM)、K最近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯(GNB)、支持向量机(SVM)五种算法模型对融合特征进行频谱检测仿真实验。仿真结果表明,当SNR=-12d B时,提出的算法分别比GMM、KNN、GNB和SVM算法频谱检测性能提高了24%、20%、11%和3%。为了避免DBN模型随机初始参数对频谱检测性能的影响,提出一种基于改进海鸥优化算法(ISOA)优化DBN的频谱检测算法。通过引入混沌映射与非均匀变异方法对海鸥优化算法进行改进,利用具有全局优化能力的改进海鸥优化算法优化DBN模型的初始权重、偏置和学习率。在多用户OFDM合作频谱检测系统中,选择接收PU信号的能量特征、微分熵特征、协方差特征和最大循环平稳特征,采用基于JSR的特征融合算法进行特征融合,最后使用SVM、DBN和ISOA-DBN三种算法模型对融合特征进行频谱检测仿真实验。仿真结果表明,当SNR=-15d B时,基于ISOA-DBN算法模型获得的频谱检测概率为93%,相比于SVM和DBN算法模型频谱检测概率分别提高了10%和5%。通过仿真验证,本文提出的ISOA优化DBN频谱检测算法可以提高频谱利用率,获得更好的频谱检测性能。

关键词：认知无线电频谱检测特征融合 DBN 海鸥优化算法

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基于频谱检测的短波认知用户性能优化

铁道学报 2012年第4期34卷 57-63页

作者：彭开志刘进王书诚哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 武汉船舶通信研究所湖北武汉430079

为保证短波通信传输可靠性,改善短波通信质量,提高短波通信频谱利用率,本文以Watterson短波信道模型为基础,研究基于频谱检测的短波认知用户性能优化方法。首先建立短波授权用户的业务量指数分布通信模型,在此基础上求取衡量认知用户检... 详细信息

为保证短波通信传输可靠性,改善短波通信质量,提高短波通信频谱利用率,本文以Watterson短波信道模型为基础,研究基于频谱检测的短波认知用户性能优化方法。首先建立短波授权用户的业务量指数分布通信模型,在此基础上求取衡量认知用户检测性能的检测门限、检测概率和虚警概率之间的关系。重点分析一定授权用户干扰容限下,认知用户系统吞吐量最优化问题,通过数值理论简化得到可控参数的最优化近似解。最后在理想信道、好信道、中等信道和差信道上,分别从检测时间、数据帧长和授权用户业务量对认知用户系统吞吐量的影响进行评估。仿真结果验证了基于频谱检测的短波通信系统中存在可控参数的最优解。

关键词：短波通信认知无线电频谱检测能量检测吞吐量

基于Dempster-Shafer证据理论与抗频谱感知数据篡改攻击的协作式频谱检测算法

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兵工学报 2017年第12期38卷 2406-2413页

作者：苗成林李彤吕军李皓陆军装甲兵学院信息工程系北京100072

针对恶意用户伪造认知用户或者控制已有认知用户、频谱感知数据篡改(SSDF)、使现有协作式频谱检测算法的性能大幅下降问题,提出了一种抗SSDF攻击干扰的协作式频谱检测算法。将SSDF攻击干扰分为Ⅰ类和Ⅱ类,通过Dempster-Shafer(D-S)证据... 详细信息

针对恶意用户伪造认知用户或者控制已有认知用户、频谱感知数据篡改(SSDF)、使现有协作式频谱检测算法的性能大幅下降问题,提出了一种抗SSDF攻击干扰的协作式频谱检测算法。将SSDF攻击干扰分为Ⅰ类和Ⅱ类,通过Dempster-Shafer(D-S)证据理论设置用户权重和判决门限,区分Ⅰ类恶意用户、Ⅱ类恶意用户和可信用户,只使用可信的频谱检测数据进行信息融合,以判决频谱占用的情况、提高检测性能。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效对抗Ⅰ类和Ⅱ类SSDF的攻击干扰,其检测性能明显优于现有D-S证据融合频谱检测算法。

关键词：兵器科学与技术 Dempster-Shafer证据理论频谱检测数据篡改信息融合

多跳认知水声通信中的分布式稀疏频谱检测算法

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电子与信息学报 2013年第10期35卷 2359-2364页

作者：左加阔陶文凤包永强方世良赵力邹采荣东南大学教育部水声重点实验室南京210003 南京工程学院通信工程系南京210003

水声信道常表现为严重的频率选择性衰落、低的声波传播速度和严重的多径效应等。这些特性使得认知水声通信中的频谱检测变得非常困难。除此之外,水声通信网络通常为自组织网络,缺少融合中心,而基于融合中心的频谱检测算法需要将各个认... 详细信息

水声信道常表现为严重的频率选择性衰落、低的声波传播速度和严重的多径效应等。这些特性使得认知水声通信中的频谱检测变得非常困难。除此之外,水声通信网络通常为自组织网络,缺少融合中心,而基于融合中心的频谱检测算法需要将各个认知用户的感知数据传送到融合中心,因此该方法在认知水声通信中是不可行的。与认知无线电类似,由于低的频谱使用率,认知水声通信中的频谱也是稀疏的。考虑到水声信道的特殊性,基于压缩感知理论,该文对认知无线电中的压缩频谱检测算法进行了改进,提出了两种不同情况下(已知水声信道状态信息和未知水声信道状态信息)的适用于认知水声通信的分布式稀疏频谱检测算法。通过近邻认知用户之间的合作,这两种算法利用空间分集增益和联合稀疏特性来提高算法的频谱检测性能。通过分布式计算和局部优化,新算法使得认知用户与其近邻认知用户之间只需进行少量的数据交互。仿真实验结果证明了该文提出的算法在检测认知水声通信系统中频谱空洞的有效性。

关键词：认知水声通信频谱检测压缩感知分布式计算