基于认知无线电的协作频谱检测算法的研究

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随着频谱资源的日趋紧张,人们越来越意识到频谱分配与使用之间的矛盾。认知无线电(Cognitive Radio, CR)的出现为频谱资源的匮乏提供有效的解决手段,频谱检测技术是认知无线电最关键的技术之一,所以对物理层的相关检测技术研究有着重要的意义。论文首先分析了CR的概念、研究现状和常用的频谱检测技术并重点研究了能量检测的原理和性能,为课题的研究奠定了理论基础。由于受到信道衰落、阴影效应等影响导致单个用户检测性能下降,而多用户协作可以改进上述条件下的检测性能,因此在检测的过程中引入协作检测。针对传统检测中所有次级用户都要参与协作,这样一方面要消耗更多有限的带宽,另一方面深度衰落中次级用户可能出现严重的虚警或漏警,而这些错误信息参与协作又会影响整体的检测性能,因此给出一种基于阈值控制信噪比选择的协作频谱检测技术,利用阈值设置,对用户信噪比进行算法选择。同时,为了进一步有效进行次级用户的选择,充分发挥双阈值的优势,利用判决域内用户检测的能量,提高系统的整体检测性能,又研究验证了一种改进的基于判决域内检查的协作的频谱检测算法,并在多个典型情况下其检测性能仿真实验的基础上,给出了当用户处于非判决区域概率增大时,该方法会出现检测误报的情况。为了降低在衰落信道中的噪声不确定性对能量检测法的影响,在利用协方差检测有用信号的基础上给出了一种改进的基于检测误差最小化的自相关矩阵的协作频谱检测方法,该方法同能量检测法一样不需要知道用户的先验信息,计算复杂度低,而且相比传统能量检测,在不需要噪声方差的基础上同时又提高了检测性能,并且通过阈值优化使检测误差最小化,这样在减少对授权用户的干扰的同时充分提高空闲频谱的利用率。该检测方法的仿真结果表明:当SNR=-18dB时,协作检测概率达0.98,而ED(Energy Detection)方案则为0.76,随SNR升高,基于本方案的协作效果仍整体高于ED方案。
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