基于认知无线电系统的协作中继分布式功率分配算法

协作通信与直接通信相比能够显著地提高系统性能。协作通信中的一个关键问题是管理中继节点及有效地进行功率分配。尤其对于频谱共享的认知无线电(Cognitive Radio,CR)系统,协作方案的设计不仅要最大限度地提高认知网络协作的功率效率,而且需要最小化对主系统的干扰。该文针对认知无线电系统的协作通信问题,在多个中继节点与源节点协同通信的场景下,提出了一种基于放大转发(Amplify and Forward,AF)模式下的功率分配及联合优化算法,在保证主系统传输性能不受影响的前提下,提高认知系统的传输速率。仿真结果表明该文提出的自适应协作传输方案,和直接传输及等功率传输方案相比获得了进一步的性能增益,中断概率显著下降。

认知无线电系统中一种新的自适应功率控制算法

本文针对认知无线电系统中的远近不公平性,提出将信道增益因子引入到基于信干比(SIR)的分布式非合作博弈功率控制算法中,并证明了其纳什均衡的存在性及唯一性。同时在此算法的基础上,针对部分用户的SIR不能满足下限阀值的情况,设计了一种新的自适应加权系数以控制发射功率,满足不同用户的输出SIR需求。仿真结果表明,与其它的分布式功率控制算法相比,该算法不仅有效地解决了远近不公平现象,满足了认知用户公平共享频谱资源的需求,同时使认知用户的SIR能同时满足上下限阀值的要求,且具有快速收敛的特性。

OFDM2认知无线电系统中的非正交主动旁瓣抑制方法

在OFDM-CR系统中,感知用户过大的旁瓣会造成对主用户的干扰,必须抑制.主动干扰抑制方法(AIC)抑制深度不够,且对OFDM符号的循环前缀(CP)长度敏感.针对这一问题,本文提出了一种非正交的主动干扰抑制方法(NAIC):其干扰抵消子载波(CC)主要插入在非正交的频率位置上,具有更好的旁瓣抑制效果.并将NAIC与加窗法结合(NAIC-win),进一步抑制感知用户的旁瓣和减小非正交CC带来的载波间干扰(ICI).NAIC-win比AIC方法的抑制深度增加50dB,而引入的ICI几乎可忽略.和EAIC-CP方法比,NAIC-win方法在使用更短的CP、更少CC子载波、更小的ICI条件下,得到更大的旁瓣抑制深度,提高了频带利用率,减小了计算量.理论分析与实验结果表明:NAIC-win方法在OFDM-CR系统旁瓣抑制中优于AIC,EAIC-CP等方法.

基于RSS-IWLS的认知无线电系统主用户定位算法

在认知无线电系统中,主用户定位是执行无线传输场景分析,进而共享主用户频谱资源,提供基于位置辅助业务的前提条件。针对主用户发射信号功率未知情况,提出一种基于接收信号强度的改进加权最小二乘(RSS-IWLS)算法实现在对主用户定位的同时估计其发送功率。该算法综合考虑路径损耗、阴影效应和信道噪声对定位精度的影响。仿真结果表明,执行RSS-IWLS算法获得的主用户位置估计精度比基于接收信号强度的最小二乘算法更高。

感知能力受限的认知无线电系统中的合作检测

为了实现可靠的宽带频谱检测,在感知能力受限的多用户认知无线电系统中使用合作频谱检测。首先对合作检测性能和系统平均传输吞吐量进行建模。在主用户网络可容忍的子频段传输冲突概率受限的前提下,研究多用户合作检测最优化问题,以最大化认知网络的平均传输吞吐量。使用穷举法获得系统的最优合作检测策略,并提出了一个启发式算法以简化计算复杂度。理论分析和数值仿真证明,提出的合作检测策略能有效提高认知无线电系统的频谱检测性能。

一种基于OFDM的多用户认知无线电系统联合资源分配算法

针对频谱共享环境,研究了采用OFDM调制方式的多用户认知无线电系统中,综合考虑自身发射功率约束与主用户干扰功率约束的资源分配问题。基于最大化认知用户和速率的优化目标,给出了连续比特条件下最优的多水位注水功率分配表达式;针对更实际的整数比特要求情况,通过基于相对增益因子RG的子信道选择机制与每个认知用户内多约束的贪婪比特与功率分配策略,来最大限度地提高频谱利用率。仿真结果表明:联合的子信道、功率与比特分配算法在不同的参数设置下均达到了良好的性能,在不影响主用户通信的前提下有效地提高了认知系统的频谱利用率。

认知无线电中基于混沌神经网络的频谱预测

为了在认知无线电系统中提高频谱的利用率,减少切换次数,提出一种针对信道状态剩余时长的混沌神经网络预测机制,利用混沌预测对信道剩余时长进行分析并作出预测。仿真结果显示,预测精度可以达到90%以上,从而验证了此预测机制的有效性。

基于OFDM的认知无线电技术的研究

基于OFDM的认知无线电技术可以整合检测到不规则频谱资源,可以提高频谱利用率.本文首先对基于OFDM的认知无线电系统进行介绍,然后从认知无线电频谱分配技术和认知OFDM系统的频谱分配资源这两个方面对基于OFDM的认知无线电技术作出研究.

基于原模图LDPC码的电视频带认知MIMO系统

如果采用现有认知无线电系统方案，那么认知用户（cognitive user，CU）使用电视频带会面临电视信号干扰问题．为此，提出一种基于原模图LDPC码的电视频带认知无线电系统干扰抑制方法．将原模图LDPC码与虚拟MIMO应用到认知无线电系统中，通过对发送数据流的信道编码与MIMO空时处理来抑制电视信号干扰和噪声干扰．其核心是利用认知用户问信道衰减与电视台发射机和认知用户之间信道衰减的差异，在认知用户接收端将电视信号和信道噪声视为新的噪声．通过原模图LDPC码译码，可以使认知用户接收端抑制电视信号干扰．在理想情况下，所提出的电视频带认知MIMO系统方案能够增加通信容量约O．62—0．76倍．仿真分析表明，在瑞利平坦衰落信道，所提方案与直接方法相比可得到约12dB的编码增益，并能有效抑制电视信号干扰．

针对军用认知系统感知阶段的干扰技术研究

随着认知无线电这一动态频谱利用技术的兴起,其在军事领域的应用也受到越来越广泛的重视,而基于认知无线电系统的对抗技术研究更成为了其未来在军事领域发展的关键。从军用认知无线电系统的角度,提出简化的认知环和相应的认知对抗环,在对系统关键参数进行估计的基础上,根据感知阶段的技术特点,提出了军用认知无线电系统感知阶段的干扰策略。

一种基于能效的最优功率分配策略

为提高认知无线电系统的能量效率,避免功率浪费,提出了一种新的性能衡量标准———有效吞吐量收益。在基于感知的系统模型中,以有效吞吐量收益为目标函数,设计了认知用户的传输策略,并研究了认知用户在不同环境下功率传输最优策略的选择问题。仿真结果表明,所提标准的能量效率比传统标准的能量效率有明显提高,有效地缓解了信息传输过程中的能量浪费。

军用认知系统的电子对抗技术研究

随着认知无线电这一动态频谱利用技术的兴起,其在军事领域的应用也受到越来越广泛的重视,而基于认知无线电系统的对抗技术研究更成为了其未来在军事领域发展的关键。从军用认知无线电对抗的角度,提出简化的认知环和相应的认知对抗环,分析了认知无线电系统在认知环节、决策环节和重构环节三个工作阶段的脆弱性,并根据认知系统的干扰流程,针对军用认知无线系统的不同工作过程提出了具体的干扰策略。