认知无线电中空闲频谱检测技术地的研究

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1、国内图书分类号：TN911.23学校代码：10213 国际图书分类号：621.39密级：公开工学博士学位论文认知无线电中空闲频谱检测技术的研究博士研究生：石磊导师：张中兆教授申请学位：工学博士学科：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2010年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN911.23U.D.C:621.39DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONIDLESPECTRUMDETE

2、CTIONTECHNOLOGIESINCOGNITIVERADIOCandidate：ShiLeiSupervisor：Prof.ZhangZhongzhao AcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：InformationandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：July，2010D

3、egree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要随着无线通信技术的快速发展，目前宽带多媒体业务已经成为无线服务重点，而无线频谱资源的匮乏已成为实现高性能无线服务的严重屏障。动态频谱接入被认为是解决无线频谱资源紧张、利用率低下的有效途径。认知无线电技术能够动态利用时间和空间上空闲的无线授权频段，为新的无线应用提供可用的频谱资源，因此它被认为是未来实现动态频谱接入的理想载体。而空闲频谱检测作为认知无线电物理层的关键技术之一，它是认知无

4、线电系统能够正常工作的前提。本文从快速、准确、高灵敏度的检测要求出发，对单感知用户频谱检测技术、多天线频谱检测技术、多感知用户合作频谱检测技术做了深入研究。在第1章，首先对认知无线电的频谱检测的特殊性进行了讨论；然后对频谱检测技术进行了比较详细的分类；并对各种频谱检测方法的优缺点进行了归纳总结；此外，还对各种方法中具有代表性的文献的内容要点进行了阐述。在第2章，首先介绍了信号检测的基本概念，基本准则。然后为了克服能量检测方法易受噪声功率不确定性影响的严重缺点，提出了一种基于广义似然比准则的频谱检测算法

5、，该算法首先通过最大似然准则分别对两种假设下的似然函数中的未知参数进行估计，然后按照似然比检验准则产生一个与噪声功率无关的检测统计量。通过数学推导和仿真实验都证明了该检测统计量在任何信道条件下都具有良好的抗噪声不确定性的优点。当存在噪声不确定性时，仿真结果还表明在接收数据长度和信噪比相同的条件下，本文GLRT算法的检测概率将明显高于能量检测法。在第3章，首先对循环谱的基本理论、估计方法进行了阐述。然后介绍了Dandawate和Giannakis提出的循环谱统计量检测算法。最后从降低循环谱检测统计量构造

6、复杂度、如何设置判决门限、提高检测概率的角度出发，提出了一种基于频域平滑的循环谱统计量(FSCSS)频谱检测算法，在对检测统计量的概率分布进行了理论分析的基础之上，通过数学推导得到了高斯白噪声信道和瑞利衰落信 道下，检测统计量虚警概率和检测概率的解析表达式，并解决了判决门限的设置问题。随后把在一个循环频率处构造检测统计量的方法推广到在两个循环频率处构造检测统计量的情景中。仿真实验的结果表明：在接收数据长度和信噪比相同的条件下，本文FSCSS算法的检测概率将高于DG算法。在第4章，由于多天线具有良好的抗

7、衰落特性，所以可以将它与其他物理层检测方法相结合，从而达到进一步提高检测性能的目的。首先将基于频域平滑的I哈尔滨工业大学工学博士学位论文循环谱统计量检测算法与多天线技术相结合，推导了采用等增益合并后检测统计量虚警概率的解析表达式，解决了判决门限的设置问题。然后给出了基于能量检测的多天线等增益合并法分别在两种信道条件下，虚警概率和检测概率的解析表达式。接下来介绍了Quan等人提出的最优线性加权合并频谱检测算法，并将其应用到多天线场景中。最后通过仿真实验将本文FSCSS算法的检测性能与这两种算法进行了比较

8、。仿真结果表明：在接收数据长度和信噪比相同的条件下，本文FSCSS算法的检测概率最高。另外，在第4章中还从降低循环谱算法计算量的角度出发，对基于频域平滑的循环谱统计量频谱检测算法提出一种折衷方案；然后从使感知用户的平均吞吐量最大化的角度出发，研究了多天线下的折衷循环谱统计量频谱检测算法检测时长的优化问题。通过数学推导和仿真实验都证明了最佳检测时长的存在性。仿真实验还给出了不同天线个数和不同参数条件下吞吐量性能的对比曲线，仿真结果表明：通过增加天线个数不仅