KG衰落信道下基于改进能量检测的分组加权协作频谱感知

针对传统能量检测精度低且多数协作频谱感知方法未考虑到不同次级用户所处的感知环境对感知性能的影响等问题,提出了一种在Nakagami-Gamma(KG)复合衰落信道下基于改进能量检测的分组加权协作感知方法。该方法首先确定了各次级用户采用改进能量检测时的最优幂指数,以提高单用户感知精度,然后结合了次级用户的多种性能影响因素对次级用户进行分组,通过在各个组内设计合适的加权融合准则,以提高多用户协作感知性能。仿真结果表明,提出的方法在全局平均接收信噪比较低且目标虚警概率一定时,能显著地提高系统检测概率,降低错误检测概率。

基于改进能量检测的航空集群网络干扰感知

为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,提出把同时收发认知抗干扰电台应用于航空集群网络节点,且每个节点采用改进能量检测方法进行干扰感知。在此基础上,分别研究了存在单/多个干扰源时的网络节点干扰感知性能,推导出干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达。仿真结果表明,通过调节改进能量检测器的参数p,可以提高航空集群机载战术网络的干扰感知能力。

基于改进差分能量检测器的移动直扩水声通信研究

针对时变大多普勒干扰提出了基于直扩信号结构的多普勒估计方法,通过相邻接收扩频符号的匹配相关运算及能量检测可实现对接收扩频信号中的多普勒实时估计。同时,该方法充分利用扩频处理增益,在低信噪比条件下仍然可以完成多普勒估计。在此基础上,提出改进差分能量检测器接收机算法,通过比较接收端相关器输出能量完成解码,可有效应对多普勒效应带来的快速载波相位跳变干扰以及时变的多途扩展干扰,从而保证了直扩水声通信系统在复杂干扰条件下稳定可靠工作。通过计算机仿真及实际海试实验,成功实现了-10 dB信噪比时大多普勒干扰条件下的直扩水声通信,验证了所提算法的有效性和稳健性。

基于Q学习的航空集群网络认知抗干扰策略

为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,文中针对部署同时收发电台的航空集群战术网络(ASN),提出改进能量检测的多时隙干扰感知方法,推导出电台干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达。然后,以机载电台的吞吐量最大为目标并结合干扰感知结果,分别提出基于Stateless Q学习和Fairness Q学习的认知抗干扰策略,为电台配置最佳的发射功率和频率信道。仿真结果表明,所提认知抗干扰策略均能提高航空集群网络容量,且ASN采用Fairness Q学习抗干扰策略的公平性最高而适用于网络容量最大化的场景,Stateless Q学习抗干扰算法的平均吞吐量最高,故而适用于最大化各电台容量的应用场景。

多天线协作频谱感知性能分析

频谱感知性能的优劣直接影响认知通信系统的性能。文中分析了多天线协作能量检测频谱感知在加性高斯(AWGN)信道和κ-μ衰落信道下的性能,给出了相应的ROC曲线,总的检测错误概率与改进的能量检测器参数p,判决门限λ和信噪比(SNR)之间的变化关系。仿真结果表明,改进的能量检测器可以通过设置最优的参数p提高系统的检测性能,同时也验证了多天线协作对提高频谱检测性能的有效性。