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时间:2019-03-04
《基于序贯检测的认知无线电协作频谱感知算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、硕士学位论文基于序贯检测的认知无线电协作频谱感知算法研究COOPERATIVESPECTRUMSENSINGALGORITHMBASEDONSEQUENTIALDETECTIONINCOGNITIVERADIOS宋双哈尔滨工业大学2015年7月国内图书分类号:TN911.23学校代码:10213国际图书分类号:621.396.94密级:公开工程硕士学位论文基于序贯检测的认知无线电协作频谱感知算法研究硕士研究生宋双:导师谭学治:教授申请学位工:程硕士学科电子:与通信工程所在单位电子与信息工程学院:答辩日期201:5年7月授予学位单位哈尔滨工业大学:Classifi
2、edIndex:TN911.23U.D.C:621.396.94DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringCOOPERATIVESPECTRUMSENSINGALGORITHMBASEDONSEQUENTIALDETECTIONINCOGNITIVERADIOSCandidate:SongShuangSupervisor:Prof.TanXuezhiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ElectronicandCommunicationEngin
3、eeringAffiliation:SchoolofElectronicsInformationEngineeringDateofDefence:July.2015Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要无线频谱资源的稀缺严重制约了未来无线通信技术的发展,从提高频谱利用率的角度引入的认知无线电技术是解决这一问题的有效途径,已成为下一代无线通信的核心技术。频谱感知技术是认知无线电实现的基础和前提,其中协作频谱感知技术能克服单用户频谱感知的缺陷,越来越受到学术
4、界的重视,但是其在改善感知性能的同时也引入了额外的系统开销。序贯检测算法能够在保证系统感知性能的前提下,能够缩短本地感知中数据处理所需时间和改善频谱感知算法时效性。本文主要研究序贯检测算法在协作频谱感知中的应用。本文首先对认知无线电和频谱感知技术的研究现状做了介绍,并讨论了传统协作频谱感知技术的分类、融合准则和当前存在的问题,在此基础上引入序贯检测算法和协作频谱感知相结合。针对传统协作频谱感知技术信噪比较低情况下系统开销大的问题,提出了一种基于能量概率分布的协作频谱序贯感知算法。该算法中,次要用户对接收到的信号采样序列进行分段,统计其段内能量值大于阈值的个数,并
5、将其上传到融合中心,融合中心进行序贯检测得到最终判决。性能分析和仿真结果表明,所提算法的平均样本数在低信噪比时明显少于能量检测算法,并找到了使系统吞吐量最大的最佳分段长度。接着,针对主用户信号活动不确定性影响检测性能的问题,对非周期检测的突变检测做出研究,提出了一种基于突变检测的协作频谱感知改进算法。该算法中,在本地感知中采用多个采样点求和作为检验统计量,通过减少判决次数减少了系统开销,同时对融合中心判决规则进行改进,取消了似然比的计算环节,减少了计算复杂度。仿真结果表明,所提改进算法能够在主用户信号状态未知的情况下准确判断出信号状态变化。关键词:认知无线电;协
6、作频谱感知技术;序贯检测;能量概率分布;突变检测哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractThescarcityofradiospectrumresourcesseriouslyhampersthedevelopmentofwirelesscommunicationtechnologyinthefuture,introducedcognitiveradiotoimprovespectrumutilizationisaneffectivewaytosolvethisproblem,ithasbecomethenextgenerationofwirelessco
7、mmunicationsnetworkcoretechnology.Asthefoundationforrealizationofcognitiveradio,cooperativespectrumsensingcanovercomethelimitationsofsingle-userlocalspectrumsensinganddrawsmoreandmoreattention,butintroducesadditionaloverheadwhileimprovingsensingperformance.Sequentialdetectionalgorith
8、mcanreduceda
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