基于合作频谱检测的用户选择方法研究

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1、基于合作频谱检测的用户选择方法研究摘要伴随着无线电通信技术和通信行业的迅猛发展,频谱资源也被变得越來越匮乏。近年来,人们找到了i种解决频谱资源匮乏的冇效方法——认知无线电(CognitiveRadio,CR)技术⑴,频谱感知被认为是认知无线电屮关键技术之一。针对认知经典频谱检测算法存在不同程度的缺陷问题,合作频谱检测技术应运而生。一般釆用的融合准则主要为OR准则和AND准则。本文通过分析低信噪下的传统合作频谱检测性能,指出全部CR用户都参与合作的局限性,然后提出选择较高信噪比的CR用户参与合作。进而,提

2、出了较优用户选择的方法,并通过仿真实验确立了最优的门限阈值。此方法与传统的合作频谱检测算法比较,性能有很显著的提高。关键词最佳门限阈值;认知无线电;较优用户选择;频谱感知ResearchontheselectionmethodofcooperativespectrumsensingbasedonuserAbstractWiththerapiddevelopmentofwirelesscommunicationtechnologyandcommunicationsindustry,isbecomingmo

3、reandmorescarcespectrumresources.,inrecentyears,wefindaeffectivewaytosolvethefrequencyspectrumresourcescarcity,wecalleditCognitiveRadiotechnology[1].Spectrumsensingisregardedasoneofkeytechnologiesincognitiveradio.Aimingatdifferentlevelsofcognitiveclassic

4、spectrumdetectionalgorithmdefects,cooperativespectrumdetectiontechnologyisappea匸ThefusionruleismainlyforgeneralORcriteriaANDtheANDstandards.Inthisarticle,throughanalysisoftraditionalcooperativespectrumdetectionperfbnnanceunderthelowSNR,pointsoutthatallth

5、elimitationsofCRusersaroundtheworldtocooperate,thenputforwardtochoosehigherSNRofCRuserstoparticipateinthecooperation.Andthen,putforwardabetteruser'schoiceofmethod,andthroughsimulationexperimentestablishedthebestthreshold.Thismethodiscomparedwiththetradit

6、ionalcooperativealgorithm,significantlyimproveperformance.KeywordsAbetteruserchoice;Cognitiveradio;Spectrumperception;第1章绪论41.1认知无线电技术41.2频谱检测技术41.3合作频谱检测技术4第2章单用户频谱检测技术52.1认知无线电小频谱检测方法52.1.1循环平稳检测62.1.2能量检测62.1.3匹配滤波器检测72.2单用户检测的不足7第3章合作频谱检测技术83.1引言83.2

7、分布式合作频谱检测83.3协作分集式合作频谱检测133.3.1信道模型143.3.2约束性合作方案143.3.3非约束性合作方案163.4分布式合作与协作分集式合作的性能比较及总结17第四章较优CR用户合作频谱感知技术184.1信噪比对合作频谱感知性能的影响184.2较低信噪比下合作检测性能分析204.3较优用户合作频谱感知224.3.1参与合作的CR用户选择224.3.2最佳阈值的获取26结论28致谢29参考文献30附录X译文32感知能力有限的认知无线电系统中的合作频谱感知32附录Y外文原文45附录Z

8、程序46第1章绪论1.1认知无线电技术认知无线电⑵的基本思想理念是一个无线装置:与认知功能按照一定的“机会”方式来访问授权频段,并动态地利用近年来频谱新技术的迅猛发展,让频谱的利用率得到了提高。1.2频谱检测技术在认知无线电的实施的第一步是检测在无线环境屮的频谱空洞,却发现频谱空穴进一步讨论如何有效地利用它们來提高频谱利用率。因此频谱检测技术⑷被认为是研究认知无线电的基础。图1-1是根据研究频谱检测技术的主要分类。我们也把单节点频谱检测称为

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