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《認知無線電系統(tǒng)中非高斯噪聲背景下頻譜感知算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、單位代碼：10293密級：公開博士學(xué)位論文論文題目：認知無線電系統(tǒng)中非高斯噪聲背景下頻譜感知算法研究學(xué)號D0805姓名朱曉梅導(dǎo)師朱衛(wèi)平教授學(xué)科專業(yè)信號與信息處理研究方向現(xiàn)代通信中的智能信息與信號處理申請學(xué)位類別工學(xué)博士論文提交日期二零一四年七月萬方數(shù)據(jù)ResearchonSpectrumSensinginNon-GaussionNoiseforCognitiveRadioSystemDissertationSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofDOCTOROFPHILOSOP
2、HYByZhuXiaomeiSupervisor:Prof.ZhuWei-PingJuly2014萬方數(shù)據(jù)南京郵電大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南京郵電大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。本人學(xué)位論文及涉及相關(guān)資料若有不實，愿意承擔一切相關(guān)的法律責任。研究生簽名：朱曉梅日期：2014.7.2南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授
3、權(quán)聲明本人授權(quán)南京郵電大學(xué)可以保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子文檔；允許論文被查閱和借閱；可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索；可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。論文的公布（包括刊登）授權(quán)南京郵電大學(xué)研究生院辦理。涉密學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書。研究生簽名：朱曉梅導(dǎo)師簽名：朱衛(wèi)平日期：2014.7.2萬方數(shù)據(jù)摘要隨著無線通信業(yè)務(wù)的快速增長，有限的頻譜資源越來越稀缺，而受傳統(tǒng)的靜態(tài)頻譜分配方案的限制，無線頻譜資源的利用率并不高。如何提高頻譜利用率已成為下一代無線通信亟待解決的問題。
4、在這一背景下，認知無線電技術(shù)應(yīng)運而生，它提供了一種按伺機方式接入、共享和利用頻譜的手段，可以有效地提高頻率利用率。為了避免對主用戶造成干擾，認知無線電需要通過頻譜感知監(jiān)視和檢測特定頻段上的主用戶信號的活動情況，當檢測到空閑頻譜存在的時候，認知無線電系統(tǒng)可以使用該頻譜；而當主用戶信號再次出現(xiàn)時，認知無線電系統(tǒng)必須在規(guī)定的時間內(nèi)退出該頻段。可見，可靠的頻譜感知是實現(xiàn)認知無線電的關(guān)鍵技術(shù)之一，其研究具有重要的意義。當前已有一些成熟的信號檢測技術(shù)可用于頻譜感知，但在實際認知系統(tǒng)中，由于通信信道受到非高斯噪聲的影響，傳統(tǒng)的基于高斯噪聲模型的頻譜感知技術(shù)將出現(xiàn)性能退化甚至失效，同時受衰落
5、、陰影等因素的影響，次用戶觀測到的主用戶信噪比較低，單用戶檢測性能不佳。本文正是在這個背景下，借助統(tǒng)計信號估計與檢測理論、分數(shù)低階統(tǒng)計量理論和多用戶協(xié)作技術(shù)，對非高斯噪聲背景下的頻譜感知技術(shù)進行了深入的研究。本文主要工作和創(chuàng)新包括以下內(nèi)容：（1）混合高斯噪聲中基于線性模型的Rao檢測算法：廣義似然比檢驗（GLRT）可實現(xiàn)含未知參數(shù)的本地頻譜感知，且性能很好，但需要在兩種假設(shè)情況下對未知參數(shù)求最大似然估計，研究表明在混合高斯噪聲中未知參數(shù)的最大似然估計幾乎無法求解，GLRT此時失效。針對此問題，本文將基于線性模型的Rao檢測器應(yīng)用于混合高斯噪聲中的頻譜感知，該算法僅需在空假設(shè)情
6、況下對未知參數(shù)進行最大似然估計。為了進一步降低算法的復(fù)雜性，文中通過矩估計法代替噪聲方差的最大似然估計、時間均值法代替Fisher信息矩陣因子的復(fù)雜求導(dǎo)和積分運算，并在不同先驗信息條件下推導(dǎo)了檢測統(tǒng)計量及其檢測性能的理論表達式。此外，為了提高單個次用戶的感知性能，本文給出了基于改進的OR準則和Chair-Varshney準則的多用戶協(xié)作方案。理論分析和仿真結(jié)果表明能量檢測器在混合高斯噪聲中隨著非高斯程度的增加檢測性能大大退化，而Rao檢測器即使在低信噪比條件下也具有較好的性能，且在混合系數(shù)的取值范圍內(nèi)單調(diào)增加。此外，基于改進的OR準則和Chair-Varshney準則的協(xié)作頻
7、譜感知有效提高了全局檢測概率，大大減少次用戶對主用戶造成的干擾。（2）廣義高斯噪聲中基于Rao檢測器的協(xié)作感知算法：廣義高斯噪聲下傳統(tǒng)的頻譜感知算法往往需要各種先驗信息，這在實際系統(tǒng)中很難實現(xiàn)。本文提出了基于Rao檢驗的頻譜感知算法，通過推導(dǎo)發(fā)現(xiàn)檢測統(tǒng)計量僅是噪聲形狀參數(shù)的函數(shù)，與主用戶信號、信道增益及噪聲方差均無關(guān)。同時Rao檢測器通過對次用戶所觀測到的信號進行非線性冪運算，有效抑制I萬方數(shù)據(jù)了噪聲的非高斯特性，從而降低了虛警概率，提高了空白頻譜的利用率。文中在低信噪比條件下分別推導(dǎo)了Rao檢測器和能
