認知無線電集中式聯(lián)合頻譜感知算法研究博士學位論文

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1、博士學位論文認知無線電集中式聯(lián)合頻譜感知算法研究RESEARCHONCENTRALIZEDCOOPERATIVESPECTRUMSENSINGALGORITHMFORCOGNITIVERADIO劉鑫哈爾濱工業(yè)大學2012年6月國內圖書分類號：TN929.5學校代碼：10213國際圖書分類號：621.396密級：公開工學博士學位論文認知無線電集中式聯(lián)合頻譜感知算法研究博士研究生：劉鑫導師：譚學治教授申請學位：工學博士學科：信息與通信工程所在單位：電子與信息工程學院答辯日期：2012年6月授予學位單位：哈爾濱工業(yè)大學ClassifiedIndex:TN929.5U.D.C:621

2、.396DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONCENTRALIZEDCOOPERATIVESPECTRUMSENSINGALGORITHMFORCOGNITIVERADIOCandidate：LiuXinSupervisor：Prof.TanXuezhiAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：InformationandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandI

3、nformationEngineeringDateofDefence：June,2012Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要隨著無線通信技術的高速發(fā)展以及無線用戶的急劇增長，頻譜資源的匱乏已經成為一個嚴峻的問題。認知無線電基于軟件無線電，是一種有效地提高頻譜資源利用率的智能無線電技術。它能夠持續(xù)地感知外界的頻譜環(huán)境，使用已經分配給授權用戶但是暫時未被使用的空閑頻譜，以實現(xiàn)頻譜資源的最大化利用。頻譜感知作為認知無線電的核心技術需要迅速、準確地識別空閑頻譜。由于單用戶的頻譜感知會產生隱終端問題，

4、分布式聯(lián)合頻譜感知會增加終端的設計復雜度，因此本文主要對認知無線電的集中式聯(lián)合頻譜感知進行了研究。通過采用門限優(yōu)化、分簇、加權和雙門限等方法提高了聯(lián)合頻譜感知算法的性能；通過對周期性聯(lián)合頻譜感知機制進行優(yōu)化，使得聯(lián)合頻譜感知算法能夠有效地應用到實際場景中。集中式聯(lián)合頻譜感知有硬判決和軟判決兩種決策方式。硬判決中參與合作的每個認知用戶向融合中心發(fā)送1比特的決策信息，雖然開銷小，但是由于融合中心獲得的關于授權用戶的信息較少，不能夠為合并提供足夠的信息量，因此檢測性能受到了一定的限制。軟判決中，每個認知用戶將對授權用戶的觀測值發(fā)送給融合中心，融合中心的合并算法集中了授權用戶的充足信

5、息，因此具有較好的檢測性能，但是認知用戶發(fā)送的信息量較大。本文分別對認知無線電在硬判決和軟判決下的聯(lián)合頻譜感知算法進行了詳細的分析和研究，充分考慮了檢測門限、信道狀態(tài)和單用戶檢測對聯(lián)合頻譜感知性能的影響，主要圍繞感知算法的設計、感知性能的分析和仿真來展開。此外，為了將提出的感知算法進一步應用到實際場景中，本文還提出了周期性聯(lián)合頻譜感知機制，并對感知周期、本地感知時間、合作用戶數(shù)和搜索時間等感知機制參數(shù)進行了優(yōu)化分析。首先，針對認知無線電頻譜感知的類型，包括發(fā)射端頻譜感知和接收端頻譜感知，對現(xiàn)有的單用戶頻譜感知方法進行了分析和比較。本文詳細地闡述了各種頻譜感知方法實現(xiàn)的原理，并

6、對各種方法的優(yōu)缺點進行了比較。本文進一步分析了單用戶頻譜感知可能產生的隱終端問題，并對克服隱終端問題的聯(lián)合頻譜感知方法進行了詳細的介紹。其次，針對硬判決聯(lián)合頻譜感知，提出了“AND準則”，“OR準則”和“K-OUT-N準則”等不同融合準則下，聯(lián)合頻譜感知門限的優(yōu)化算法。該算法中各認知用戶根據(jù)自身的接收信噪比和噪聲方差采用局部最優(yōu)門限，仿真表明：-I-哈爾濱工業(yè)大學工學博士學位論文相比傳統(tǒng)的所有用戶采用相同門限的聯(lián)合頻譜感知算法，雖然當各用戶的接收信噪比和噪聲方差相同時，提出算法的性能略有降低，但是當各用戶的接收信噪比和噪聲方差不同時，提出算法的性能會有顯著地提高。針對信道衰落

7、會降低聯(lián)合頻譜感知的性能，提出了分簇聯(lián)合頻譜感知算法，算法中認知用戶被分成若干個簇，離融合中心較近的簇頭節(jié)點向融合中心發(fā)送本簇的判決信息，并由融合中心做出最終決策。仿真表明：相比傳統(tǒng)的“OR準則”聯(lián)合頻譜感知算法，在理想信道下，提出算法的檢測概率基本保持不變，但是在瑞利衰落信道下，提出算法的檢測概率會有所提高。再次，針對軟判決聯(lián)合頻譜感知中各用戶的判決結果對融合決策的影響不同，提出了基于加權的軟判決聯(lián)合頻譜感知算法，算法通過為認知用戶分配不同的權重來表現(xiàn)每個用戶對融合決策所作的貢獻。針對軍用和民用兩個不