基于信噪比估计的自适应频谱感知算法

针对传统能量检测不能对低信噪比条件下的信号进行准确感知,容易造成误判的缺点。为了提高在低信噪比条件下的频谱感知性能并缩短感知时间,结合循环特征检测具有较高的检测性能和鲁棒性但计算复杂度高的特点,提出了基于信噪比预估计的自适应频谱感知算法。该算法通过预估计待检信号与信道噪声的信噪比,当高于信噪比选择阈值时,采用改进后的自适应门限能量检测,降低运算复杂度;若低于选择阈值则进行循环特征检测,保证良好的检测精度;并可以根据系统对检测精度和感知速率的要求,自适应调整选择阈值的大小。仿真结果表明,所提算法有效的提高了低信噪比条件下频谱感知的准确性,缩短了平均感知时间。     

联合信任度与信噪比的自适应协作频谱感知算法

为提高认知无线电的频谱感知性能,提出一种联合信任度与信噪比的自适应协作频谱感知算法。该算法通过信噪比估计和信噪比比较获取各认知用户的初始信任度值,自适应地调整信任度、参与度、判决门限等参数以实现算法最优,并采用周期性初始化策略以满足时变信道的要求。仿真结果表明,与传统K秩协作频谱感知算法和自适应合作频谱检测算法相比,该算法不仅提高了协作检测性能和稳定性,而且具有更好的实时性和抗恶意用户性能。     

基于Agent的协作频谱感知算法

为了提高认知无线电频谱感知技术的性能, 提出一种新的基于Agent的协作频谱感知算法。该算法在本地检测中使用多门限能量检测,同时将认知节点估计的信噪比的值发送到Agent控制中心,在控制中心根据每一个认知节点发送的信噪比的值和该节点与发射机的距离进行权衡,选取可靠性和有效性较高的认知节点参与判决融合。仿真结果表明,该算法能够很好地提高认知无线电网络的协作频谱感知能力,同时在一定程度上减少了原有协作感知算法中参与感知节点的数目。     

资源受限的认知无线电系统优化合作频谱感知算法

认知无线电的首要任务就是动态地感知频谱,合作频谱感知提高了频谱感知的可靠性.目前大多数频谱感知算法采用全部认知无线电台参与感知,并且假设每个认知无线电台的信噪比的测量值为一常数.然而,由于无线信道的特性和环境差异,每个认知无线电台的信噪比是有差异的,同时系统资源也是有限的.基于此,在采用能量检测硬判决的合作频谱感知算法基础上,提出一种优化的频谱感知算法.它在满足给定系统探测概率及虚警概率前提下,采用部分性能较好的认知无线电台参与频谱感知,并使系统感知开销最小.理论和仿真证明了其合理及有效性.     

无线认知网络中的选择触发协作频谱感知

在无线认知网络中,常规协作频谱感知算法用于增强频谱感知的准确性,但是该算法增加了通信成本以及认知用户的能量消耗。为此,提出一种选择触发协作频谱感知算法(STCSS)。该算法基于当前频谱感知能量阈值判定是否触发二次协作频谱感知,使得协作频谱感知仅在必要时被触发从而降低能量消耗与通信成本。仿真结果表明,对比协作频谱感知算法与精细快速感知算法,STCSS算法可提高检测概率,减少能量消耗以及通信成本。     

动态阈值的双门限协作感知方法

随着通信技术的提高和通信应用的增多,无线频谱资源越来越匮乏.许多分配到资源的主用户利用率很低,认知无线电技术希望没有分配到资源的次用户合理使用主用户频谱来提高频谱的利用率.频谱感知技术关系到认知无线电中次用户对空闲频谱的使用机会,是认知无线电的关键技术之一.就是在已有的感知技术的基础上,提出了新的感知手段.在认知无线电网络中,不同的次用户由于与主用户距离以及自身所处环境的噪声影响不同,它们的信噪比一般是不一样的.这里采用的动态阈值的双门限协作感知方法,是对传统双门限能量感知方法的改进,通过充分考虑次用户之间的差异性来提高感知的性能.首先,根据对检测和虚警概率的要求,过滤掉一部分检测能力不满足条件的次用户.同时,每个次用户的用于能量感知的双门限会根据它们各自信噪比的不同而动态变化.通过与单门限能量感知以及传统双门限能量感知方法进行比较,可以看出本文提出的感知方法一定程度上提高了系统整体感知的性能.     

基于动态阈值的可信度加权协作频谱感知

为了提升受阴影衰落等因素影响下的协作频谱感知性能, 采取了一种改进的基于动态阈值和可信度相结合的协作频谱感知方法。该方法利用各认知用户的检测信噪比对检测可信度较低的认知用户进行过滤, 各认知用户根据检测信噪比设定一个适合自身的动态阈值进行能量感知, 融合中心结合各单节点感知结果和分配的传输可信度作出最终判决。仿真结果表明, 在检测信道和传输信道均受到阴影衰落等因素严重影响下, 与单纯的动态阈值协作感知和传统的可信任度协作感知方法相比, 该方法能获得较高的检测概率。     

基于可信度的加权协作频谱检测算法

协作频谱检测技术可以有效解决认知无线网络本地检测存在的信道衰落、隐藏终端等问题。论文研究了加权协作频谱检测技术,提出一种基于可信度的协作频谱检测算法。每个感知节点基于最大最小值特征值检测完成本地频谱检测,并与融合中心的全局检测结果进行比较估计各自感知节点的频谱检测可信度;融合中心利用切尾平均法计算参与频谱协作检测的可信度门限,并选择可信度大于门限的感知节点参与协作频谱检测。该算法有效降低了认知网络协作检测的复杂性,提高了频谱检测性能,在噪声波动环境下具有良好的鲁棒性。仿真结果表明,算法频谱检测性能要优于其它加权算法1~3 dB,节省系统开销43.75%左右。     

基于BP神经网络的协作频谱感知技术

认知无线电技术可以利用主用户未使用的频谱资源来有效地提高频谱利用率。单用户感知技术虽然简单但可靠性较低,协作频谱感知技术可以显著地提高频谱感知的性能。现有的大部分协作感知都是在假设各认知用户的信噪比相同的前提下进行研究。然而在实际环境中,由于每个认知用户所处的环境不同,其信噪比不同,对融合中心判决的影响也不同。如何在提升检测性能的同时提升系统的能量效率是关键问题。提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的协作频谱感知技术,它利用频谱环境的历史信息,通过BP神经网络提高频谱感知性能。仿真结果表明,该算法可以在保证协作感知性能的同时减少参与协作的认知用户数,从而减少能量消耗。     

双阈值能量检测的无线电网络协作频谱感知

针对认知无线电网络中协作频谱感知使能耗增加而降低网络寿命的问题,提出了一种双阈值能量检测的协作频谱感知方案.利用基于双阈值的能量检测方法最大化网络吞吐量,使能耗低于一个阈值同时保护主用户不受次用户的干扰.利用凸优化分析来获得感知时间和检测阈值的最佳值.仿真结果表明,方法能有效权衡网络吞吐量与能量效率之间的关系,相比传统的频谱感知方法,具有明显的优越性.     

改进自适应双门限协作频谱感知算法

频谱感知是认知无线电领域的关键技术之一,得到了众多学者广泛深入的研究。在低信噪比情况下,传统双门限算法阈值门限固定不变导致检测效果较差,针对该问题,提出一种自适应双门限协作频谱感知算法,通过计算各节点信噪比得到权值,调整判决门限,将当前判决结果与前后时刻充分联系,融合各节点判决信息得到最终判决结果,理论分析和仿真结果表明,相较于传统双门限和加权双门限检测算法,本文提出的算法具有更好的检测效果。     

基于无线环境图信息辅助的多循环频率协作频谱感知方法

针对频谱感知中单循环频率检测不能充分利用信号循环谱信息的缺点,本文提出一种基于无线环境图(radio environment map,REM)信息辅助的多循环频率协作频谱感知方法.本文方法第1步在多个认知用户处分别选取多个相同的循环频率进行循环平稳检测,选取谱相关函数幅度作为检测统计量,根据推导的判决门限公式设定恒虚警...     

基于双门限能量检测的认知车联网协作频谱感知

为了解决认知车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于双门限能量检测的认知车联网协作频谱感知方法。该方法在单门限值的基础上引入范围内车辆数改进为双门限值,设置双门限中间部分为不判决区域,舍弃了受到噪声严重干扰而落在不判决区域的车辆次用户本地判决结果,达到增加次用户频谱感知成功率的目的,从而提高频谱利用率。仿真实验结果证明,提出的频谱感知方法可以在不同车辆密度、信噪比条件下有效提高频谱检测概率。     

一种基于信噪比的动态门限协作感知方法

在协作频谱检测中,针对单用户进行信号检测时所处环境的不同会对联合检测性能产生很大影响。为此,根据认知节点不同的信噪比,提出一种可以动态调整判决门限的协作检测方法。仿真结果表明,在联合虚警概率一定的情况下,该方法可明显提高联合检测概率及频谱检测的可靠性。     

基于门限动态调整的最优协作检测方法

为提高协作频谱感知的检测效率、减少系统的反馈开销,提出一种基于门限动态调整的最优协作检测方法。在单节点检测错误概率最小的情况下,导出能量检测中门限值与信噪比的关系表达式,利用二分法求得不同信噪比下的动态门限值。根据系统恒虚警率和恒检测率计算最优协作用户数,并与动态门限值相结合得到系统检测错误概率。仿真结果表明,该方法协作检测概率较高,检测错误概率较低。     

一种基于信任度分簇处理协作感知算法

针对恶劣环境下能量感知算法感知性能差的问题, 提出了一种基于信任度分簇处理协作感知算法。在双门限能量检查算法基础上给出一种由采样信号均值、信噪比、采样信号相对误差组成的新信任度系数;并根据新信任度系数对双门限之间认知节点可靠性进行评定、修正后参与传统单门限能量感知得到本地感知结果;同时为不同可靠度认知节点对协作感知判决分配不同贡献,给出由采样信号方差和信噪比方差组成新权重值加权协作判决。实验仿真表明,本文算法感知性能较传统双门限协作感知算法和信任度加权融合算法有一定改善。     

基于改进型能量检测的加权协作频谱感知算法

针对单节点能量检测法存在的“隐藏终端”和检测准确性低以及协作频谱感知算法大多采用等权重进行数据融合,未考虑不同节点所处的通信环境对检测性能的影响等问题,提出一种基于改进型能量检测的自适应加权协作频谱感知算法。该算法通过对单节点能量检测方法的改进,在单节点检测错误概率最小的条件下,导出了信噪比与判决门限的关系式,利用二分法求得不同信噪比下的动态门限值,得到相应的虚警概率和检测概率,以虚警概率和检测概率的函数作为加权因子进行数据融合。仿真结果表明,所提算法使协作感知系统在低信噪比条件下也能获得可靠的检测性能。