认知系统中多天线协作频谱感知方案

针对认知无线电的核心问题——频谱感知,采用性能好的协作频谱感知,这里研究了认知无线电系统中一种多天线协作频谱感知方案,此方案中的噪声信号和主用户的信号均认为是独立复高斯随机信号。同时,次用户将检测到的信号通过波束成形后传向融合中心,而优化函数为发射功率受限的条件下,最大化全局的检测概率。理论推导和方针结果表明,所提出的方案有效地提高了检查概率,充分发挥了空间分集和多用户分集的优势,普遍提高了系统的感知概率。     

衰落信道下的协作频谱检测及其性能分析

在低信噪比和复杂性环境下,协作频谱检测是准确实现频谱感知的有效手段。文中分析了基于能量检测的单用户频谱检测算法以及基于硬判决和等权重的多用户协作频谱检测技术,导出了在高斯信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami-m衰落信道情况下协作频谱检测虚警概率和漏检概率的闭合解析式,并对此进行了仿真验证和比较。结果表明,等权重协作频谱检测算法能够有效克服衰落信道对频谱检测的影响。     

多任务群智频谱感知算法

频谱感知是认知无线电系统中的关键技术。本文将群智感知的激励机制与协作频谱感知有效结合,提出了一种基于多任务群智感知的协作频谱感知算法。该算法考虑检测概率和感知时间建立了参与感知的次用户效用函数,次用户通过优化感知时间得出次用户的最优效用并确定感知的信道,通过贪婪算法在有限预算限制下来选取参与感知的次用户,在次用户感知完成后发放一定的报酬,以激励次用户参与频谱感知的积极性。仿真结果表明,该算法可以同时感知多个信道,通过激励提高了次用户的参与度,使得协作频谱检测概率得到有效的提升。      

基于最佳中继选择的协作频谱感知方案研究

 本文提出了一种基于最佳中继的多用户协作频谱感知方案,通过认知无线电网络中多用户间的相互协作,可以获得明显的空间分集增益,从而改善认知用户的检测性能．针对所提出的多用户协作感知方案,在瑞利衰落环境下分析了相应的系统检测概率,同时也理论推导了传统非协作方案的感知性能．根据检测概率的解析式,对非协作方案和多用户协作方案,进行了相应的数值实验和性能比较．与非协作感知方案相比,多用户协作方案能够显著提高主用户的检测概率．此外,随着候选中继用户数目增加,多用户协作方案对主用户检测概率的改善量越加明显．     

一种基于改进遗传算法的MIMO多用户检测算法

针对多输入、多输出（MIMO）系统中计算最优多用户检测指数的复杂度问题,提出利用遗传算法进行MIMO多用户检测方案,并从组合优化的角度,提出一种基于改进遗传算法的MIMO多用户检测算法-IGA～MUD。仿真表明,IGA—MUD的性能大大优于ZF和MMSE算法,在获取接近最大似然检测性能的同时,显著降低了算法的复杂度。     

认知无线网络中动态双门限协作频谱感知性能的优化方案

频谱感知作为认知无线电的关键技术,得到广泛深入的研究。其中衡量协作频谱感知性能的主要参数为全局虚警概率和全局漏检概率,它们之和被定义为全局错误概率。本文研究基于双门限能量检测的协作频谱感知性能的优化方案,首先,固定双门限能量检测的检测门限值,对表决融合准则的投票门限进行优化,使得在该能量检测门限值条件下,协作频谱感知的全局错误概率最小;然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值,使得协作频谱感知的全局错误概率在各信噪比条件下都达到最小值,从而提高了协作频谱感知的性能。仿真结果表明,表决融合准则的投票门限和双门限能量检测的检测门限值取得各自的最优值时,全局错误概率最低,检测性能最好。      

一种基于能量检测的协作式频谱感知算法

为提高认知无线电系统中频谱检测的可靠性,提出了一种基于能量检测的协作式频谱感知算法。利用授权用户的状态在相邻感知帧之间变化的概率小这一特性,通过将当前感知帧的能量值与相邻值相结合来判断授权用户状态,这样当授权用户使用授权频段时,所提算法能有效减小采样信号能量值骤减时发生误判的概率。另外给出了所提算法检测概率和虚警概率的闭式表达式。理论分析和仿真结果表明,所提算法比传统的协作式频谱检测算法检测性能好。     

多天线认知系统中最优协作用户数的选择研究

针对非理想控制信道传输错误对认知系统中多天线多用户协作频谱感知性能影响的问题,提出一种使得认知系统误检概率最小的最优协作用户数选择方案,并推导给出其闭式表达式。该方案首先根据单根天线错误检测概率最小的原则推导出认知用户单根天线最优的判决门限。然后利用“K秩”准则对多天线进行合并,根据认知用户错误检测概率最小的原则推导出最优的“K”值。最后根据认知系统误检概率最小的原则推导出最优的协作感知用户数。通过仿真验证了该方案理论的正确性,并分析给出了控制信道错误概率对认知系统检测性能的影响。相比于传统的协作检测算法,本方案具有更好的检测性能。      

全双工中继协作下的认知MIMO系统吞吐量最大化研究

本文研究了全双工中继协作下的认知MIMO系统的平均吞吐量最大化问题。与传统的中继协作认知无线电系统不同的是,该系统模型中的双工中继节点既能协助认知用户源节点进行多天线频谱感知以提高频谱检测性能,也能解码转发认知用户源节点的发送信号以获得更大的系统吞吐量。为使系统平均吞吐量最大,首先,本文以认知用户能获得的最大平均频谱空洞被发现的概率为目标,对系统的帧结构进行优化以获得最佳的感知时间,接着对多个发送天线进行优化以选择出最佳的发送天线,并推导出了在总的发送功率和对主用户干扰受限条件下的认知用户源节点和双工中继节点的最佳功率分配方案。最后的仿真结果表明本文提出的系统模型和优化方案相比传统的双工等功率分配方案以及单工功率分配方案能够获得更大的系统平均吞吐量。      

最优线性认知无线电协作频谱感知技术研究

频谱感知是检测频谱空穴,实现动态频谱接入的前提和关键。单认知用户检测存在阴影效应和多径衰落等影响,检测效果较差。多用户协作频谱感知是目前频谱感知的主要手段。文中针对常用的协作频谱感知方法的不足,提出一种基于最优线性加权的协作频谱感知方法,对其检测模型与检测算法进行分析,并进行仿真。仿真结果表明,最优线性加权协作频谱感知在相同的条件下相比常用协作频谱感知具有更大的检测概率,更优良的检测性能。     

Cooperative Spectrum Sensing Scheme with Hard Decision Based on Location Information in Cognitive Radio Networks

Without an efficient way to achieve the reliability of the decision, the implementation of weighted data fusion is limited in the hard decision combination for cooperative spectrum sensing. To address this problem, a new cooperative spectrum sensing scheme based on the location information of the primary user (PU) and cognitive radio (CR) is proposed. In the new scheme, depending on the location information, the channel condition between the PU and each CR is obtained at the fusion center (FC), with which the local sensing reliability is first achieved. Then we calculate the transmission reliability between the CR and FC. Based on both the local sensing reliability and the transmission reliability, the combining weighting factor is determined for optimal data fusion. On the basis of this proposed scheme, we study the global sensing false alarm and detection probabilities, derive the expressions to obtain the optimal local sensing threshold, and perform an error analysis that demonstrates the impact of imperfect channel knowledge. Using both analytical and simulation methods, we find that the proposed scheme achieves better performance compared with the conventional logical fusion rules in the hard decision combination for cooperative spectrum sensing.     

基于证据折扣优化DSmT的协同频谱感知器

协同频谱感知器通过充分利用多个认知无线电用户的空间分集增益,对抗单用户深度衰落和阴影效应问题,降低了感知系统对本地感知用户的灵敏度要求,减少由于单用户检测不确定性带来的系统误判。利用D-S方法进行协同频谱感知,通过在本地提取置信指派,再上传至融合中心进行证据推理与判决,占用较窄的控制信道带宽,达到优于传统方法的检测性能,如“或”、“与”和“最优融合”感知方法。但低信噪用户带来的冲突数据会限制D-S方法性能,使其信噪鲁棒性较差。本文首先定义感知用户基本置信指派函数,基于DSmT提出证据折扣优化 DSmT协同频谱感知器。该感知器根据不同认知用户数据的可靠性,对其置信指派函数进行折扣,加强高可靠性数据对融合结果的贡献,降低不可靠数据对融合结果的干扰,有效解决冲突数据下的协同频谱感知信息融合问题。仿真结果表明,证据折扣优化DSmT协同频谱感知器具有良好的检测性能和信噪比鲁棒性。      

An improved cooperative spectrum sensing of femtocells with hybrid TDD access scheme in massive MIMO system

To improve the sensing performance and achieve higher throughput of the femtocells (FCs) while alleviating the influence to the macrocell in the cognitive massive multiple‐input and multiple‐output system (MIMO), we propose in this paper a hybrid time‐division duplex (TDD) access scheme of the FCs with confidence factor–based weighted cooperative spectrum sensing (CSS). A first, we present an efficient hybrid TDD access scheme for better spectrum reuse of the FCs based on the typical TDD and reversed TDD schemes. Furthermore, confidence factor–based weighted CSS has been used for better spectrum sensing and interference alleviation. In the cognitive massive MIMO system, FC base stations will form dynamical clustering based on the channel conditions, sense the spectrum through cooperative scheme, and decide whether to access the spectrum or not. After information exchange within each FC cluster, the FC base stations can obtain and update their confidence factors and weight factors based on the sensing results and reliability. Numerical results and theoretical analysis show that the proposed scheme can get more accurate sensing results, increase the throughput and the spectrum access opportunity of the FCs, and efficiently alleviate the interference to the macrocell tier.     

认知无线电中一种感知节点集自适应选择算法

本文主要考虑认知网络中感知节点集的选择问题。联合谱感知技术虽然可以极大地提高认知系统的感知性能,但是随着参与感知的认知节点数目的增加,对系统资源的占用也会越来越多,使系统的传输效率下降。本文首先给出了认知网络中最优感知节点集的概念,接着分析了最优感知节点集的节点数目和平均接收信噪比所必须满足的条件,最后通过推导得到了在固定虚警概率条件下最优感知节点集的检测概率与它的节点数目和平均接收信噪比之间的关系表达式,并在此基础上提出了一种最优感知节点集的自适应选择算法。该算法不但能在认知网络中寻找最优感知节点集,同时还可以适应认知网络的动态拓扑变化。仿真结果证明了该算法的有效性。      

基于自适应决策融合的合作频谱感知方法

频谱感知是认知无线电(CR)的关键技术之一。在该机制中,对主用户(PU)信号的可靠检测是实现CR的前提。提出一种基于自适应决策融合的合作频谱感知算法用于频谱感知,该算法通过估计PU的先验概率与各个CR用户(SU)的漏检及虚警概率,然后运用Chair-Varshney准则对局部判决进行决策融合以得到全局判决。仿真结果表明,采用该方案的全局虚警和漏检概率明显低于单个SU,可有效提高CR系统频谱感知的可靠性。     

基于ESD测试的无线电网络抗SSDF攻击协作频谱感知方案

针对认知无线电网络中协作频谱感知容易遭受数据伪造攻击的问题,提出一种基于检验统计和极端学生化偏差检验法的协作频谱感知方案。首先,将差分进化算法与加权增益合并软决策融合方法相结合,形成一种高效的节点决策融合机制。然后,在协作感知中,根据节点的软决策数据,利用检验统计消除故障认知节点。最后,利用提出的改进型ESD检验法消除恶意认知节点,从而形成全局决策。仿真结果表明,该方案在协作感知中能够有效过滤SSDF攻击数据,具有较低的误检测率。     

认知无线电网络中基于最大似然准则的协同频谱检测算法研究

提出一种集中式频谱协同检测算法。各认知节点采用能量检测算法,然后使用最大似然准则进行本地判决,且把似然比作为本地判决可靠性的度量;中心节点基于可信度对接收到的认知节点本地检测数据进行数据融合。仿真结果显示,文中提出的认知节点协同频谱检测方案能够减少误检概率。特别是当信道处于深衰落时,少量节点参与协同就能获得较好的检测性能。     

Modeling and performance evaluation of multiuser MIMO systems using real-valued matrices

A discrete-time matrix transmission model is introduced for wideband multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) transmission systems. The model is more general than existing ones in the sense that it incorporates correlated interference and noise by means of prewhitening. It allows a flexible treatment of users that may or may not be included in a joint detection process. On the basis of the matrix transmission model, conventional multiuser detection techniques are easily adapted for the multiuser MIMO case. It is shown that for certain types of interference, a linear matrix transmission model exists only for a real-valued notation. Moreover, the real-valued notation provides the possibility to include space-time block codes in the linear transmission model. In order to endorse the introduction of this particular matrix model, we show that the discrete-time transmission matrix immediately determines the capacity of the MIMO transmission system. Some simulation results based on optimum and suboptimum detection techniques indicate that the loss of performance due to the exclusion of users from joint detection is quite small.