低信噪比下基于雙檢測長度的頻譜感知算法.pdf

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1、2014年6月西安電子科技大學學報(自然科學版)Jun.2014第41卷第3期JOURNALOFXIDIANUNIVERSITYVol

2、41No.3doi:10.3969/j.issn.1001—2400.2014.03.013低信噪比下基于雙檢測長度的頻譜感知算法高銳,李贊,齊佩漢,關磊,劉進(西安電子科技大學綜合業(yè)務網(wǎng)理論及關鍵技術國家重點實驗室,陜西西安710071)摘要:針對現(xiàn)有認知網(wǎng)絡中低信噪比條件下頻譜感知性能差、速度慢的問題,提出了一種基于雙檢測長度的感知算法.該算法先進行一次短數(shù)據(jù)長度能量檢

3、測,當?shù)?次判決主用戶不存在時,再進行第2次長數(shù)據(jù)長度能量檢測,并作出最終的感知判決.從理論上推導了平均樣本數(shù)、檢測性能、算法復雜度等重要性質(zhì).基于matlab的仿真結(jié)果驗證了理論推導的正確性,表明所提算法在低信噪比條件下,在感知性能較傳統(tǒng)能量檢測算法有所提升的同時,具有更少的平均樣本數(shù)和更低算法復雜度的特點,并有望應用于未來實際認知網(wǎng)絡中.關鍵詞:認知無線電;頻譜感知;能量檢測;雙檢測長度中圖分類號:TN911.72文獻標識碼:A文章編號:1001—2400(2014)03—0088—07Spectrum

4、sensingmethodbasedonthedoublesensinglengthunderalowSNRGA0Rui,LIZan,QIPeihan,GUANLei,LIUJin(StateKeyLab.ofIntegratedServiceNetworks,XidianUniv.,Xi’an710071,China)Abstract:Accordingtothespectrumsensingproblemunderalowsigna1.noiseratio(SNR)incognitiveradionet

5、works,thispaperproposesaspectrumsensingmethodbasedonthedoublesensinglength.Fortheproposedalgorithm,ashortlengthenergydetectionwillbecarriedoutfirst.Whileitismakingthedecisionthereisnoprimaryuser,andthesecondlonglengthenergydetectionwillbetakentomakethefina

6、ldecision.Thispaperanalyzessomesignificantproperties,suchastheaveragesamplenumber(ASN),detectionperformanceandimplementationcomplexity.Simulationresultsvalidatethetheory,andshowthatinthelowSNRregimetheproposedalgorithmcanmakethespectrumsensingmoreefficient

7、thanconventionalenergydetection.MeanwhileitpossessestheadvantagesofasmallerASNandlowercomplexity,andhaspotentialapplicabilityincognitiveradiosensornetworks.KeyWords:cognitiveradionetworks;spectrumsensing;energydetection;doublesensinglength隨著無線通信技術的迅速發(fā)展,無線頻

8、譜資源日益緊張.為了充分合理利用有限的無線頻譜資源,JosephMitola博士提出了認知無線電的概念口].對認知無線電的研究主要分為頻譜感知、頻譜分配、頻譜管理等幾個領域.頻譜感知作為認知無線電實現(xiàn)的前提條件在認知網(wǎng)絡中起著最重要的作用,是頻譜分配和頻譜管理等后續(xù)部分的支撐條件.目前,國內(nèi)外對頻譜感知的研究大都還停留在理想信噪比、背景噪聲平穩(wěn)等條件下,而實際無線信號的迅速增加使無線背景噪聲和干擾顯著提高,接收信號常常呈現(xiàn)出低信噪比的特點.在這種情況下,現(xiàn)有的頻譜感知方法暴露出對實際環(huán)境的局限性,無法滿足實

9、際認知網(wǎng)絡快速準確的需求.因此,低信噪比條件下的頻譜感知問題,已成為制約認知無線電技術發(fā)展的瓶頸.收稿日期:2013—06-07網(wǎng)絡出版時間:2013—11—22基金項目:國家自然科學基金資助項目(61072070);教育部博士學科點基金資助項目(2011020311001I);教育部基礎科研業(yè)務費資助項目(72124338);陜西省自然基金重點資助項目(2012JZ8002);ISN國家重點實驗室自主課題資助項

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