认知无线电多簇联合频谱感知算法

针对衰落信道下,认知无线电的联合频谱感知性能会降低,提出了簇内合作和多簇融合的联合频谱感知算法.算法中所有认知用户被分成若干个簇,簇内到融合中心最近的用户为簇头用户,簇内其他用户将本地感知信息发送给簇头,并由簇头获得本簇的合作感知结果;然后簇头将感知结果发送给融合中心,融合中心采用"或准则"合并各簇的感知结果并给出对授权用户的最后判决.仿真表明,当信道完美时,本文算法和未分簇联合感知算法的感知性能一致,当信道衰落严重时,本文算法的性能会有显著提高,并且分的簇越少,算法的性能越高.

认知无线电多时隙联合频谱感知方法及优化

为了降低认知无线电中次用户对主用户的干扰,提出了次用户通过多个时隙的能量感知联合检测主用户的频谱感知方法.每个传输帧被分成若干个时隙,次用户在每个时隙的开始进行能量感知,通过合并多个时隙的感知结果,提高次用户对主用户的检测性能.为了最大化次用户的频谱效率,将主用户状态建模为二维马尔科夫随机过程,并根据该过程优化单时隙频谱感知时间.仿真结果表明:相比Liang的"先听后传"频谱感知方法,提出方法仅牺牲14%的频谱效率,却使干扰概率降低了28%;随着信噪比增加,提出方法的最大频谱效率逐渐接近"先听后传"频谱感知方法.

认知无线电加权软合并联合频谱感知算法

为了提高认知无线电的频谱感知性能,提出了对认知无线电用户的检测信息进行加权软合并的联合频谱感知算法.该算法通过降低对授权用户的干扰和提高认知无线电吞吐量,分别使用最小化干扰加权和最大化吞吐量加权.算法为信噪比高的用户或者到合作中心信道增益低的用户分配较大的权重,能够提高高信噪比用户的检测信息在合作检测中所占的比例,同时补偿信道衰落对检测信息带来的损失.仿真表明:该算法的性能比基于信噪比加权或非加权的算法更好,能够降低干扰并提高吞吐量,同时能够降低信道衰落对联合频谱感知性能带来的影响.

一种基于动态门限的联合频谱感知系统

伴随着科学技术的进步,无线通信技术方面也取得了稳步飞快的发展。针对人们能够利用的频谱段的数量越来越少并且存在有些频谱资源还处在空闲状态的现象。本文设计了一种新型的基于动态门限的联合频谱感知系统,该系统基于二分法获得最优门限值,基于差分协作压缩频谱估算法得到最优的用户联合感知数目,并通过D-S证据理论得到更好的融合度。通过仿真实验表明,此系统可以有效地提高频谱资源的利用率,同时能保证主用户不被其他用户干扰。

控制信道受限的认知无线电联合频谱感知

在多用户认知无线电系统中,针对认知无线电用户合作频谱感知中联合检测性能的提高与控制信道带宽受限的矛盾,提出了一种基于能量检测的合作频谱感知方法。该方法放弃携带信息量较少的感知信息,并将携带信息量较多的感知信息量化后传送至数据融合中心。这种方法在兼顾认知无线电频谱感知性能的前提下,有效降低了控制信道开销。

基于增强信誉度的联合频谱感知算法研究

在认知无线电多节点联合频谱感知中,当感知节点中存在恶意用户发起频谱感知数据窜改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击时,联合频谱感知的性能将受到严重影响。针对上述问题,研究并建立一种具有潜伏期的攻击模型。该模型在信誉值偏低时将停止攻击并累积信誉值,并在此基础上提出基于信誉机制的加权序贯检测(weighted sequential probability ratio test,WSPRT)算法,在计算权值时,综合考虑单节点表现的可信度和稳定度。仿真比较了传统检测算法与该算法在不同攻击模式下的关键性能。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法检测性能提升,适用于有大量恶意节点存在的环境,并可以有效抵御更加灵活的SSDF攻击。

多用户联合频谱感知在多种衰落信道中的性能分析

频谱感知是认知无线电技术的关键组成部分。但当认知用户处在严重的衰落和阴影中时,准确感知频谱的难度很大。多用户联合频谱感知是有效解决这一问题的方法之一。文章根据无线通信环境的多样性和复杂性,对联合频谱感知在瑞利、莱斯和Nakagam i衰落信道中性能进行了全面分析。首先,分析了能量检测在普通高斯白噪声信道和3种衰落信道中的检测效果,并给出了便于计算的闭合型表达式;其次,基于实际无线通信环境,在假设认知用户与基站间的报告信道也要受衰落和噪声的干扰而产生误码的条件下,研究了多认知用户之间的联合检测算法,以及它们在不同衰落信道中的检测性能。最后的仿真结果表明,联合频谱感知能有效提高认知网络在衰落环境下的频谱检测能力,在3种衰落环境中,Nakagami、瑞利和莱斯衰落对信号的影响依次从强到弱。并且在实际环境中,当误检概率减小到其下界时,联合感知的结果将失去可靠性。

多天线认知无线电网络多信道联合频谱感知策略

当前,以单天线认知用户组成的认知无线电网络同时协作检测多个信道的分配策略得到了广泛研究,而在认知用户可以灵活选取自身天线进行空间分集接收的条件下,当联合感知多信道时,多天线认知无线电网络如何获取最优的天线分配策略仍有待进一步研究。为解决这一问题,在限制各信道最大虚警概率的前提下,以最小化所有信道漏检概率之和为目标,建立了优化模型,并提出了基于分支定界的算法和基于贪婪思想的启发式算法。前者可以获得最优策略,但复杂度较高,后者以牺牲较小检测性能为代价,明显降低了复杂度,有效实现了检测性能与复杂度的平衡,并且在保护各个信道上主用户免受认知用户干扰层面,一定程度上兼顾了公平性。

基于渐进式最大后验估计的联合频谱感知算法

通过研究初级用户的统计传输模式提出了一种联合频谱感知算法:初级用户的统计传输模式采用含有两状态量的马尔科夫模型;每个二级用户通过对马尔科夫链的监测进行能量检测,并且经含噪信道将检测结果转发给融合中心;然后,融合中心通过使用新的渐进式最大后验估计算法恢复二级用户的判决。在上述过程中,先验概率对于最大后验估计至关重要,它是通过渐进地估计马尔代夫链的传递概率得到的。另外,采用多数数据融合和或逻辑数据融合规则,推导出了虚警概率和漏检概率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够提供可靠和有效的频谱感知。

主从信号共存条件下联合频谱感知方法

在认知无线电中,由于隐主用户问题的存在,使得认知用户信号可能与主用户信号共存于同一频段,使得现有频谱感知算法感知主用户信号存在困难。因此,在已知认知用户信号先验信息的基础上,提出一种联合频谱感知方法来解决主从信号共存时现有频谱感知算法难以感知主用户信号的问题。联合频谱感知算法先对接收信号进行去认知用户信号的预处理,然后用典型频谱感知算法进行主用户信号检测。该算法的理论分析和仿真数据表明:在主从信号共存时,所提的联合频谱感知算法与典型的频谱感知算法相比,不仅能够有效地感知主用户信号,而且同时消除了认知用户信号对主用户信号感知的影响。

一种OFDM多带联合频谱感知新算法

针对目前OFDM系统多带联合频谱感知中门限向量优化方法存在收敛速度慢,收敛精度低的问题,文中提出了一种基于差分进化算法的门限向量优化方法。该算法根据OFDM系统的多载波数字调制原理及良好的频率选择性能,充分利用了差分进化算法收敛速度快、全局寻优能力强的特点,保证了在一定的主用户干扰限制下,充分考虑各子信道信息,获得各自最佳的门限向量。实验结果表明,文中所提出算法在收敛时间和收敛精度上均有明显提高,在干扰量一定的情况下,使认知系统总吞吐量最大。

基于概率频谱接入的联合频谱感知和功率分配

概率频谱接入方法的提出,大大的优化了传统能量检测。文章在概率频谱接入基础上对多频段CR场景中执行联合频谱感知和功率分配进行研究。所考虑的优化问题旨在阐述,在干扰和功率预算限制下最大化认知用户传输速率的平均机会。将制定的优化问题转化为凸问题,并导出最优频谱接入函数。通过对实验仿真证明上述优越性。

基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中频谱感知所需采样率过高以及频谱感知性能容易受到模仿主用户攻击威胁的问题,提出了基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法。认知无线电用户利用压缩感知理论降低信号的采样率,并将感知结果报告给融合中心。融合中心利用来自各认知无线电用户的感知报告估计主用户发射信号功率和路径损失参数,根据估计误差得到测量剩余值。在迭代攻击检测中,通过比较测量剩余值去除受到模仿主用户攻击影响的异常感知报告,得到可靠的联合频谱感知结果。仿真表明,该算法能够有效抵抗模仿主用户攻击,并且能够以低于奈奎斯特准则的采样率实现准确可靠的频谱感知。

一种基于压缩采样的多用户联合宽带频谱感知方法

在理想的认知无线电系统中,认知用户能够同时感知很宽的频带,而受限于前端器件的物理性能,实时全频带检测很难实现。针对这一问题,文章提出一种基于压缩采样的宽带频谱感知方法。首先设计了一种集中式多认知用户分组并行压缩采样架构,使每个认知用户只需要一个低速率AD转换器即可实现宽带频谱感知中的模拟信号高速采样。另外,根据压缩采样理论,该方法充分利用了主用户信号在频域上的稀疏性,基站只需要远少于奈奎斯特采样点数的观测值即可对主用户信号的频域信息进行恢复,并通过恢复出的信息对频谱占用状态进行判定。仿真结果表明,该压缩检测算法相比于传统能量检测具有较高的系统检测概率和较短的检测时间,且只需要10%的存储单元。

Optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

In order to improve the throughput of cognitive radio(CR), optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing was investigated in a CR network that includes multiple users and one fusion center. The frame structure of cooperative spectrum sensing was divided into multiple transmission time slots and one sensing time slot consisting of local energy detection and cooperative overhead. An optimization problem was formulated to maximize the throughput of CR network, subject to the constraints of both false alarm probability and detection probability. A joint optimization algorithm of sensing time and number of users was proposed to solve this optimization problem with low time complexity. An allocation algorithm of cooperative users was proposed to preferentially allocate the users to the channels with high utilization probability. The simulation results show that the significant improvement on the throughput can be achieved through the proposed joint optimization and allocation algorithms.