基于熵测度理论的高效频谱利用关键技术研究

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1、RSinPartialSatisfactionoftheRequirementsfortheDegreeofDoctorofPhilosophylnCommunicationandInformationSystemsbyXiaojunChenXi’an，P．R．ChinaJuly,2011关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的

2、复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期生丝!丝：罗日期出臣：左应随着无线通信技术和市大覆盖范围与现有频谱资源现象愈发严重，这种紧张的系统部署和应用都会形成严矛盾，众多学者和工程技术前的研究主要集中于两个方面，一方面在现有固定频谱分配策略下，尽可能的提高单位频带的系统传输性能；另一方面基于认知无线电思想，在准确感知无线环境的基础上，动态的接入空闲频谱资源。但是由于无线频

3、谱的复杂性，这些研究都面临着诸多有待解决的问题。因此，如何利用好现有交叉学科理论工具，进一步推动高效频谱利用关键技术研究成为一项重要的研究课题。熵作为一种系统无序能和不确定性的测度，目前已经应用于广阔的科学研究领域，基于熵的序列复杂度测度理论能够通过序贯数据序列的统计，测度出隐含在序列背后的系统不确定度，或者复杂程度，有效揭示系统的本质特性和规律。因此，作为一种有效的测度理论，其能够应用于高效频谱利用关键技术的众多方面，特别是在频谱资源使用安全性分析，认知无线电频谱感知算法以及动态频谱接入等领域有更加广阔的研究空间。本文基于熵测度理论

4、对高效频谱利用关键技术开展了研究，主要工作为：首先，研究和介绍了应用于高效频谱利用关键技术的熵测度理论基础，提出了新的熵概念和测度方法。针对现有熵测度理论中存在的不足和局限性，研究了基于模糊熵(FuzzyEn)的序列复杂度测度，推导了其具有的两个基本定理。在此基础上，进一步给出了模糊关系熵(F．REn)的定义，分析和研究了F．REn的测度内涵和基本性质。在对序列符号空间的适用性、对测量维度参数的敏感性、对分辨率参数的鲁棒性和对采样点数的依赖性方面，FuzzyEn和F．REn具有更加优越的性能。之后，提出和讨论了跳频／扩频(FH／SS)

5、序列安全性能分析的熵测度新方法。将模糊隶属函数的概念引入到FH／SS序列复杂度的统计学测度方法之中，构建了基于FH／SS序列复杂度测度的模糊隶属函数，给出了模糊近似熵(FuzzyApproximateEntropy，F．AEn)定义，推导了其具有的两个基本定理，并将其作为FH／SS序列复杂度测度的新标准，有效克服了基于近似熵(ApEn)的FH／SS序列复杂度分析方法的局限性，提高了FH／SS序列安全性能分析的准确性和实用性。进而，提出和分析了基于非均匀量化条件下的频域熵检测方案。针对噪声不确定度对能量检测结果存在较大影响的问题，分析了

6、时域熵和均匀量化频域熵的2一基于熵测度理论的高效频谱利用关键技术研究检测有效性问题。并在此基础上，利用离散最大熵定理，证明了在非均匀量化条件下，频域熵的检测最优性。与均匀量化条件下的频域熵检测方案相比，该算法有效的提高了检测性能，并且在检测中同样不受噪声不确定度的影响。最后，研究和探索了基于熵测度理论的认知无线电动态频谱接入模型信道状态参数预测和感知周期调整机制。构建了参数动态条件下的部分可观测马儿可夫决策过程(POMDP)动态频谱接入模型，研究和构建了基于熵测度理论的信道状态参数预测机制和基于熵测度理论的动态感知周期调整机制，在此基

7、础上，将这两种预测调整机制与POMDP模型相结合，有效完成变参数条件下的认知频谱接入最优化分析。与静态方式相比，基于熵预测调整机制的系统模型的吞吐量和碰撞概率得到了较大改善。关键词：熵高效频谱利用动态频谱接入频谱感知序列复杂度认知无线电跳频／扩频Oneistoenhancetheexisingsystems’capabilitytomakethemCantransmitmoreinformationinthesamebandwidthbyutilizingthemoreefficienttransmissiontechnique．Th

8、eotheriscognitiveradio，whichistheemergyingtechniquethatreusesthelisensedbutunderutilizedspectrumwithoutcausing