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。     

基于混沌和声搜索的最优线性协作频谱感知算法

为了进一步提高认知无线电频谱感知的准确性和可靠性,提出一种基于混沌和声搜索(CHS)的最优线性协作频谱感知算法。该算法基于能量检测的线性加权协作频谱感知模型,利用和声搜索(HS)算法本身的优化能力和混沌映射的遍历性、随机性等特点,通过求解最优权值的方法,提高频谱感知的性能。仿真实验结果表明,CHS算法的优化性能和收敛速度均优于传统的HS算法,基于CHS的最优线性协作频谱感知算法能够找到最优的权值,从而提高了复杂通信环境下的检测概率;并且在相同的虚警概率下,所提算法性能优于基于修正偏差因子的协作频谱感知算法。     

基于权值协作和能量感知的频谱检测技术

为了提高认知无线电频谱检测的可靠性,介绍了一种新的基于加权协作和能量感知的频谱检测方案;建立了多用户协作检测模型,结合本地能量检测法构建了全局检测统计量,推导出权值融合的协作检测概率解析式,同时分析了相关节点对协作的影响;数据表明,在虚警概率为0.1时,从单个用户到6个用户,权值检测增益从15%提升到80%;OR检测增益从15%提升到64%,权值协作方案优于传统OR方案,更能有效提高全局检测性能和消除阴影衰落及多径效应的影响.     

单天线认知无线电中的协作频谱感知和无线能量传输

在单天线认知无线电中,可以通过天线协作频谱检测来提高检测衰落信道中主用户(Primary User,PU)存在的传感性能。然而,由于协作频谱检测,认知无线电(Cognitive Radio,CR)可能消耗更多的存储能量,从而降低其传输性能。为了保证其传输性能,提出了一种同步协作频谱检测和无线功率传输的方案,该方案可以收集PU信号的射频(Radio Frequency,RF)能量,以提供频谱检测消耗的能量。提出了时间分流模型、实现了协作频谱检测,能量收集和数据传输的同步。制定了适用于该方案的优化问题,以最大化同步协作频谱检测和无线功率传输模型中认知无线电的频谱效率,分别受限于检测的概率和收集的能量。最后通过计算得到的最佳分配因子,以实现了频谱效率的最大值,并通过仿真得出了结论。     

协作频谱感知的系统效用优化分析

协作频谱感知可以提升认知无线电的频谱感知能力,但不同的系统参数对协作频谱感知系统的性能会产生不同的影响。在综合考虑系统资源利用率和归一化吞吐量的情况下,对不同条件下用户数和感知时长对系统性能的影响进行分析。并在检测概率约束条件下,对结合系统检测概率和归一化吞吐量的系统效用提出优化方法,可以求出满足条件的最大系统效用值。仿真结果表明,在不同的环境和条件限制下,达到最大系统效用所需要的用户数和感知时长也是不同的。     

基于可信度的认知无线电协同频谱检测

认知无线电中随着参与协同检测的认知用户数目的增大,频谱检测性能逐渐增强。但是过多的认知用户参与协同检测,会使整个认知无线电网络的灵敏度降低,同时也会造成巨大的系统开销。针对上述问题,提出了一种新的基于可信度的协同频谱检测方法。在满足目标错误概率的条件下,该算法只选择可信度较高的一些认知用户参与协同频谱检测。仿真结果表明当认知用户中存在恶意节点或者故障节点时,该算法同传统算法相比较,频谱检测性能更好,具有更强的健壮性。     

感知无线电中基于SNR的频谱检测技术

阴影、多径和隐藏终端等问题在感知无线电系统中不可避免,为了解决以上这些问题协作频谱检测应运而生。因为感知节点的SNR对协助检测有影响,所以为了减少干扰和降低系统误码率,达到性能的优化,采用智能天线和功率控制二者结合来提高感知系统SNR,然后把该方法与二次协助检测算法相结合,来提高感知系统发送功率、改善信干噪比,降低全局漏检概率,全局虚警概率,仿真证明了该法的优越性。     

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.     

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。     

基于多模型假设检验的认知无线电频谱感知方法

提出一种基于序贯概率似然比多模型假设检验的认知无线电协作频谱感知方法,用于检测可能含有不同结构和参数不确定性的未知信号.传统的认知无线电协作频谱感知方法(如基于序贯概率似然比的单模型假设检验、M元假设检验等),仅限于处理已知信号分布,不考虑信号分布的不确定性,可能会造成检测误判.所提出方法不仅可以处理认知无线电信号分布模型的不确定性问题,而且可以得到满足错误概率约束的有效检测.对频谱感知的一个典型场景进行仿真实验,结果表明所提出基于序贯概率似然比多模型假设检验方法相对于传统方法的检测有效性.     

A weighted cooperative spectrum sensing framework for infrastructure-based cognitive radio networks

Spectrum sensing plays a critical role in cognitive radio networks. A good sensing scheme can reduce the false alarm probability and the miss detection probability, and thus improves spectrum utilization. This paper presents a weighted cooperative spectrum sensing framework for infrastructure-based cognitive radio networks, to increase the spectrum sensing accuracy. The framework contains two modules. In the first module, each cognitive radio performs local spectrum sensing and computes the total error probability, which combines the false alarm probability and the miss detection probability. The total error probability and the energy signal from the primary user are then sent to the base station. In the second module, the base station makes a final decision after combining the weighted energy signals from all cognitive radios. The final decision is then broadcasted back to all cognitive radios. To reduce the computation complexity and communication overhead, the base station also instructs the cognitive radios that have large total error probabilities not to report their local sensing results. We have developed a theoretical model for the proposed framework, and derived the optimal detection threshold, as well as the minimum number of cognitive radios required to participate in cooperative sensing, subject to a given total error probability. Numerical results verify that the proposed weighted cooperative spectrum sensing framework significantly improves the sensing accuracy.     

ICSSSS: An intelligent channel selection scheme for cognitive radio ad hoc networks using a self organized map followed by simple segregation

In Cognitive Radio Ad Hoc Networks (CRAHNS), several spectrum bands with different channel characteristics may be available over a large frequency range. It is essential to identify the most appropriate spectrum band correctly which allow the Secondary Users (SUs) to exploit the band without disturbing the Primary Users (PUs). Many channel selection solutions, based on cooperative spectrum sensing, have been employed for this purpose depending on their prediction models for primary users’ activities. In practice, cooperative spectrum sensing cannot completely solve the sensing problems which are false alarm and miss detection, especially in heavily shadowed or fading environment. This paper presents, ICSSSS, as an Intelligent Channel Selection Scheme for cognitive radio ad hoc network using Self organized map followed by simple Segregation. The contribution of the proposed scheme is twofold: using an unsupervised learnable Self Organizing Map (SOM) method to efficiently minimize the probability of the sensing errors (false alarm and miss detection), in addition to segregated channel selection strategy to speed up the search for the available best channel. Simulation results based on NS2 simulations show that the proposed scheme can be used with the advantage of better performance than other existing channel selection strategies.     

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.     

Optimal MAC based cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

This paper considers a cognitive radio (CR) system in non-ideal fading wireless channels and pro-poses cooperative spectrum sensing schemes based on coherent multiple access channels (MAC),serving as an alternative way to improve the cooperative spectrum sensing performance and provide space diversity for spec-trum sensing.Sufficient statistics are transmitted using a common channel from the secondary users (SUs) to a fusion center (FC) where the global decision is obtained.The optimal scaling factors of the proposed schemes are obtained by maximizing the detection probability under a target false alarm probability and a transmit power constraint.Because the proposed optimal MAC scheme has high computational complexity,a sub-optimal solu-tion based on maximization of the deflection coefficient (DC) is also proposed.Simulation results show that the proposed algorithms can significantly improve the spectrum sensing performance and approach the detection baseline.     

认知无线电网络中的分布式协作感知算法*

针对认知无线电中频谱感知的问题,讨论了分布式协作感知场景下最优的感知算法。介绍了经典的基于放大前传（AF）、解码前传（DF）和选择中继（SR）的分布式协作方案,包括模型、检测概率和虚警概率。提出了一种新的分布式协作感知算法,该算法将原始统计量和信噪比发送给协作用户,减少信道噪声对最后决策结果的影响。运用似然比准则推导出了最优的加权系数,以及决策函数。对几种协作方案的中断概率进行理论推导,并用数值仿真的方法验证了算法在中断概率上的性能。仿真结果表明,提出的方法在检测概率和中断概率上远优于其他分布式协作方案,但该方法需要协作用户间无损耗的传输,这也给实际的应用提出了很大的挑战。     

感知无线电用户有效吞吐量的优化

为了解决感知无线电中,非授权用户(SU)如何在不干扰授权用户(PU)正常通信的的情况下共享频谱资源和优化频谱利用率的问题,针对IEEE 802.22 WRAN,根据实际情况分析了检测概率、虚警概率以及感知时间对第二用户有效吞吐量的影响,从数学的角度阐述了感知时间和有效吞吐量的权衡问题。通过仿真验证了存在一个最优的感知时间,使得有效吞吐量达到最大。     

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。     

基于循环谱的中继合作频谱检测方法

结合循环谱检测和中继合作检测,提出一种衰落信道频谱检测方法。利用不同信道的信道增益和认知用户间的相关性,构建两用户合作信道模型,给出检测统计量的表达式。在此基础上,分析多用户网络的中继合作并进行检测性能仿真,结果表明,当虚警概率较小时,该方法能提高检测概率和检测灵敏度,且灵敏度的增益随认知用户间距离的增大而减小。