删余协作频谱感知性能分析及优化

提出了一种新的基于删余的协作频谱感知方法,通过减少实际发送的本地决策值数来节约控制信道带宽,降低检测性能对认知用户数的依赖; 分析了这种删余协作频谱感知在感知信道和报告信道均存在衰落下的性能,它可以有效解决报告信道衰落所带来的尾感知问题,降低了虚警率; 提出了进一步优化算法,算法在确保主用户受到足够保护的前提下,通过寻找最优的次用户数和相应的检测门限使次用户的接入机会最大化．仿真结果与理论分析相一致．     

认知无线电网络高能效协作频谱感知技术

提出了一种协作频谱感知方式. 通过对本地观测向量和预设门限的比较,认知用户可以根据本 地感知的可靠性决定是否向基站发送本地判决结果. 在不同控制信道条件下,采用计数准则 和Neyman Pearson准则对所提出的协作频谱感知方式进行了感知性能研究. 理论分析和仿 真结果表明,这种协作频谱感知方式在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销, 提升了感知能效.     

认知无线电网络中压缩协作频谱感知

低频谱利用率条件下的信道状态向量具有稀疏性,为降低认知无线电网络中各个认知用户的频谱感知冗余,基于压缩感知技术提出了一种低复杂度的协作频谱感知方法. 仿真结果表明,通过稀疏观测矩阵提高了单个认知用户感知过程的速度和效率;在融合中心对观测数据进行重构过程中使用因子图迭代算法,大幅降低了计算难度;同时可以根据认知网络中的频率使用情况,自适应调整认知用户的感知点数,确保整个网络的高效感知.     

认知无线电网络中基于演化博弈的协作频谱感知技术

 提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法．对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法．理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量．     

基于分布式压缩感知的宽带协作频谱感知算法

针对认知无线电中传统的宽带压缩频谱感知算法计算复杂度高、检测实时性差的缺点,提出基于分布式压缩感知信道能量观测差值的宽带协作频谱感知算法。该算法无需重构T+1时刻的信号频谱,只需重构T+1时刻与T时刻的信道能量差值,进而得到T+1时刻的信道能量;另外,为减少深衰落、阴影衰落等不利因素的影响,采用多个次用户协作频谱感知。数值分析表明,该算法所需的平均感知时耗为直接重构T+1时刻的信道能量算法的50%左右,且获得了检测概率大于0.95的检测性能。     

认知无线电最优用户选择协作频谱感知

提出了基于最优用户选择的协作频谱感知方案,通过引入Gerschgorin圆盘理论建立用户选择机制,筛选出信道条件最优的若干个认知用户,由其对应的感知数据空间生成全局判决统计量以实现最优协作感知,并在此基础上提出迭代门限算法,进一步优化感知性能.理论分析和仿真结果表明,该方案无需知晓授权用户信号、信道、噪声功率等先验信息,对噪声功率不确定性具有较强的鲁棒性,且当接收机采样次数和参与协作的用户数都受限时,感知性能仍然很稳定,可作为协作频谱感知的现实可实现方案.     

最小信道检测开销的协作频谱感知算法

在资源受限的无线电认知网络中,协作频谱感知技术的应用提升了系统性能,却同时增加了信道检测开销.选择合适的系统参数可以有效地降低信道检测开销.采用能量检测方法,分别对单用户和多用户频谱感知系统模型进行了分析,提出信道检测开销优化算法并推导出数学表达式,理论上证明了检测开销必然存在一个最小值,同时给出了算法思路和实现步骤.仿真结果也验证了系统参数优化的有效性和最小信道检测开销算法的合理性.     

认知无线电网络的检查协作频谱感知技术

在认知无线电中,协作频谱感知通常被用来提高感知性能。但当用户个数较多时,控制信道带宽的限制和感知时延会影响协作感知的性能。作者提出采用检查协作频谱感知可以有效避免这些问题。检查协作频谱感知通过减少认知用户上报基站的感知信息,降低通信负荷和感知时延,从而提高系统的敏感性。通过最大化频谱利用率可以得到最优的不发送概率,从而在感知时延和接入频谱机会的错失上得到折衷。通过分析及仿真结果可以看出,检查协作感知与传统协作感知相比,有效提高了系统的敏感性。通过最优的不发送概率可以确定最佳的感知门限进行感知。     

基于分群的自适应双门限合作频谱感知

针对认知无线电系统中,通知信道不理想对传统合作频谱感知的不利影响,提出了一种改进的合作频谱感知机制:认知用户被分成若干群,选择群内通知信道增益最大的认知用户为中心节点,采用自适应双门限机制负责群内合作频谱检测,并将检测结果报告给认知基站进行合并以确定授权用户是否存在.仿真结果表明:相对传统的合作频谱感知,该机制能降低通...     

认知网络中基于演化博弈的频谱感知技术

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.     

Optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

In order to improve the throughput of cognitive radio(CR), optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing was investigated in a CR network that includes multiple users and one fusion center. The frame structure of cooperative spectrum sensing was divided into multiple transmission time slots and one sensing time slot consisting of local energy detection and cooperative overhead. An optimization problem was formulated to maximize the throughput of CR network, subject to the constraints of both false alarm probability and detection probability. A joint optimization algorithm of sensing time and number of users was proposed to solve this optimization problem with low time complexity. An allocation algorithm of cooperative users was proposed to preferentially allocate the users to the channels with high utilization probability. The simulation results show that the significant improvement on the throughput can be achieved through the proposed joint optimization and allocation algorithms.     

认知无线电衰落信道的两步协作频谱感知方案

针对单天线单用户频谱感知性能严重恶化的问题.为了进一步提高频谱检测性能,减小感知数据传输开销,提出了两步协作频谱感知方案.仿真结果表明,提出的基于平方率合并的软合并两步协作频谱感知方案,克服了多径衰落、阴影衰落和接收机不稳定的问题,大大提高了频谱检测可靠性,具有软合并协作和硬合并协作的优点,减小了网络负载,同时提高了检测性能.     

采用软合并合作检测的认知无线电系统的吞吐量优化

为了最大化认知无线电系统的吞吐量,以采用等增益软合并合作检测的认知无线电系统为例,建立了在主用户得到充分保护的条件下系统吞吐量的优化模型,优化参数分别为本地检测时间和参与合作检测的用户数．利用最优化理论证明了系统吞吐量是本地检测时间的凹函数,并基于该结论给出了最大吞吐量的联合搜索算法．仿真结果验证了理论分析,并给出了不同传输开销下的最大吞吐量及其对应的最优参数．     

基于动态双门限和D-S证据理论的合作频谱感知算法

针对传统能量检测算法门限设置单一且不适应感知信道环境差异的问题,为了提高合作频谱感知结果的可靠性,减小网络开销和融合中心计算的负担,提出了将动态双门限能量检测和D-S证据理论相结合的合作频谱感知算法.在进行本地感知时,该算法可以让认知用户通过双门限能量检测方法直接得到本地判决结果,同时根据信道环境的变化自适应调整双门限值,并在双门限内使用D-S证据理论,感知双门限内未判决结果的信任度函数,将其发往融合中心,这样可以减少融合中心的计算量以及传输带来的网络开销.仿真结果表明,双门限D-S证据理论的融合结果要优于D-S证据理论和OR准则.     

认知无线电中Nakagami信道下等增益合作检测性能分析

在Nakagami衰落信道下,分析了认知无线电网络中等增益合作检测的性能. 将检测概率表示式中的多重积分转化为一重积分,并利用广义马库姆Q函数的等价表达式,得到了检测概率的级数表达式,并给出一组实际应用中的参数设置,仿真结果验证了理论分析结果的正确性. 推导得到的检测性能表达式可以为设计认知无线电网络提供参数选择.     

认知无线电网络中的最佳可信度频谱检测算法

由于认知无线电网络中的典型硬决策协作频谱检测在数据融合时未考虑各认知用户检测结果的差异性,不能很好地提高检测性能,因此,提出了一种基于检测可信度的协作频谱检测算法.首先,利用各认知用户的平均接收信噪比来获得它们的检测可信度;然后,综合各认知用户的检测结果以及检测可信度来判断授权用户是否使用频带,从而提高了检测性能.仿真结果表明,在低信噪比情况下,相比典型硬决策协作频谱检测,该算法具有较优的接收特性曲线,并在合理选取认知用户检测阈值的条件下,具有较低的检测错误概率.