基于能耗的分簇频谱感知方法

在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内;在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中;在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能.     

无线传感网络中的分簇融合决策方法

无线传感网络的簇划分和簇内节点访问顺序对数据融合决策能耗和耗时具有重要影响．对此，提出一种分簇融合方法，采用最大熵聚类法和蚁群算法实现分簇和节点访问顺序规划，在簇内由移动代理以渐近方式完成局部融合，中心服务节点通过二次融合得到最终结果．仿真实验以能耗×耗时为评价指标，分析了簇数目对数据融合效率和准确性的影响．验证了分簇融合决策方法能有效降低网络能耗和耗时．提高融合准确性和执行效率．     

无线传感器网络中基于代理的D-S数据融合

提出了一种无线传感器网络中基于移动代理带证据权的D S融合算法。引入证据权对证据进行修正以降低冲突数据对融合结果的影响。采用三级D S组合规则进行融合决策：节点级融合计算单个节点时间域融合检测概率;簇内级融合计算簇内节点间空间域融合检测概率获取局部决策结果;簇间级融合计算簇间的融合检测概率获取最终的全局决策结果。仿真结果表明,本算法能以较小的能耗代价获取准确的融合结果并有效降低冲突数据对融合结果的影响。     

基于时序马尔可夫链的分布式频谱检测

针对无线传感网络中的合作谱检测问题,提出一种基于时序马尔可夫链的分布式频谱检测算法。假定单节点对频谱的感知是一个马尔可夫过程,本地序列检测采用序列概率比测试进行频谱探测,得到本地序列检测值。各个感知节点将检测结果发送到数据融合中心,根据设定门限确定最终检测结果。通过Matlab仿真验证了该算法的时序检测性能。     

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。     

一种用于变电站内频谱感知的双门限加权序贯检测方法

频谱资源是限制变电站内的传感终端发展的重要因素,嵌入认知无线电的无线终端可动态检测空闲频谱并进行数据传输。变电站内复杂的无线环境给频谱感知带来麻烦,快速准确的频谱感知意义重大。本文研究恶意节点对协作频谱感知性能的影响,给出一种基于声望值的双门限加权的序贯检测方法,该方法通过对融合数据进行加权来提高感知性能,缩短感知时间,减少判决样本,能够进行恶意节点的判断。仿真结果验证了本方法具有很好的性能。     

基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知的准确率,并抵抗可能存在的SSDF攻击,提出一种基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知方法。首先,引入检测因子来描述节点的感知能力,采用基于公平性的分簇方法将SU分为不同的簇;然后,对簇内SU设定初始信誉值,并根据感知结果对信誉值进行更新;最后,采用检测因子判决机制对感知数据进行融合,并计算得出漏检概率与虚警概率上界。仿真结果表明,所提方法能有效识别恶意次用户和抵御频谱感知数据伪造攻击,同时具有较小的虚警概率、漏检概率和较好的容错能力。     

基于集中式协作频谱感知的数据融合技术研究

针对单节点频谱感知中存在的隐蔽终端和多径衰落问题,协作频谱感知应运而生。协作频谱感知有集中式和分布式之分。主要研究了集中式频谱感知中的数据融合技术,通过MATLAB进行建模仿真。仿真结果表明,集中式协作感知模型下软判决比硬判决更好地改善了检测性能,而软判决准则中C-V准则在高信噪比下检测性能最好,EGC准则在低信噪比下检测性能最好。     

衰落信道下提高协作频谱感知能力的方法

由于协作频谱感知能够更准确地确定主用户的存在与否,因此,它被认为是认知无线电技术中的一个重要研究分支.在协作频谱感知中,各认知用户需要通过报告信道发送其本地判决结果(0或1)到融合中心(FC).然而,在实际中,报告信道通常受衰落的影响,这将降低频谱感知的检测性能.针对这个问题,首先,文中提出一种基于认知用户选择的协作频谱感知算法.该算法通过减小由衰落信道引入的误码概率来提高协作频谱感知的检测性能.其基本思想为:只有具有较好瞬时信道增益报告信道的认知用户才将其本地二进制判决结果发送到FC,否则,该认知用户不发送其本地检测结果到FC.其次,提出一种基于空时编码的协作频谱感知方法.通过在CR网络中,利用空间分集增益来降低由衰落型报告信道引入的误码概率,从而提高检测性能.最后,对提出的这两种协作频谱感知方法的检测性能进行理论分析研究,并对其进行数值仿真.仿真结果表明:相比于传统的协作频谱感知,本文提出的这两种协作频谱感知算法都能提高对主用户的检测性能.     

认知无线电网络中的一种新型协作频谱感知方法

提出一种能够应用于认知无线电网络中的新型协作频谱感知方法--双阚值能量检测,该方法同时利用了次要用户的接收信号能量和局部判决结果两种信息,由判决中心结合次要用户的局部判决结果和接收信号能量,做出最终判决从而确定主要用户存在与否.该方法在通信流量增加不多的情况下能够充分提升检测性能.仿真结果表明当接收信号能量落入延迟判决区间的概率较大时,该算法能够显著地改善认知无线电网络的协作频谱感知能力.     

一种新型的认知无线电协作检测算法研究

依据无线传感网络分簇协议,提出了一种算法。簇内采用能量自适应双门限检测,簇间通过Beta模型来并自动更新动态分配每一个簇头在数据融合中的权重因子,从而有效减小信任度较低的簇头对判决结果的影响,增强信任度较高的簇头参与度。理论分析和仿真结果表明,算法的复杂度和检测性能均优于传统的协作检测算法和分簇算法。     

基于节点识别的协作频谱检测算法

在认知无线网络协作频谱感知过程中,感知节点所处的恶劣信道环境会导致本地频谱检测结果发生偏差,有时一些故障节点或恶意节点发送的误导信息来干扰认证网络融合中心的全局判决.根据认知网络感知节点的历史感知信息,将感知节点分为可信节点、不可信节点和故障或恶意节点,提出了一种基于节点识别的协作频谱检测算法.在该算法中,融合中心舍弃故障或恶意节点,使其不得参与数据融合,同时也不考虑不可信节点当前发送的本地检测结果.这样,一方面消除了故障或恶意节点对全局频谱判决的影响,另一方面降低了融合中心计算复杂度.仿真结果表明,该算法能有效克服故障或恶意节点的干扰,提高认证网络协作频谱检测性能.     

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.     

基于主客观赋权的多属性空间节点选择算法

针对空间协作传输中单属性协作节点选择算法无法兼顾系统可靠性和生存时间的问题，引入多属性决策方法（MADM），综合考虑信道衰落等级、协作节点剩余能量和误码率三个属性对空间协作节点进行多属性评估，提出一种基于主客观赋权的多属性空间协作节点选择（SOW-CNS）算法。首先，根据信道受阴影衰落影响程度，建立两状态无线信道模型，分别为无阴影Loo信道衰落模型和有阴影Corazza信道衰落模型；其次，引入基于主客观赋权的多属性决策策略，使用层次分析法和信息熵法建立空间协作节点的主观属性权向量和客观属性权向量；然后，使用最大熵原理和离差和最大法计算主客观属性权向量；最后，利用主客观属性权向量与各节点的属性值计算各潜在节点的评价值，进而选出最佳协作节点参与空间信息协作传输。仿真结果表明，与传统最佳质量协作节点选择算法（BQ-CNS）、能量公平性协作节点选择算法（EF-CNS）和随机协作节点选择算法（R-CNS）相比，基于主客观赋权的多属性决策算法不仅降低系统误码率，而且能够获得更长的系统生存期。     

Proposed Approaches for Cooperative Cognitive Radio

This paper in this topic concentrates on an important part is spectrum sensing (SS). It can detect the idle hole in spectrum by detection methods. This paper uses the sensing technique is called energy detector(ED). The ED depends on only the energy of the signal without other needs such as the modulation of signal or pre-knowledge about the signal and this is considered as advantage. This research proposed new two techniques are the additive wavelet transform (AWT) with Homomorphic Way (HW) and Haar Discrete Wavelet Transform (HDWT) approach. We apply these techniques are applied in wide band wireless signal by using the Cognitive Radio (CR) network. Each technique reduces the noise of signal before enter to the detection method ED. The HW is considered new technique in the wireless communication. This study will have these techniques as hybrid with the ED to increase the throughput for the cognitive user with a sufficient protection to the PU transmission. Also, it improves the probability of detection and reduces the probability of false alarm and the probability of error. The cooperative CR is used in this work which more than the non-cooperative cognitive user to detect the holes. The final decision for detection built on four fusion rules are the logic OR, logic AND, MAJORITY and K-Out-Of-M fusion rule. The two proposed are applied techniques on four fusion rule at constant sensing time. Then; study the four metric detection performances for each fusion rule by using the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel. At the end, comparison between two these proposed techniques with each fusion rule. Simulation results prove that the proposed scenario increases the probability of detection in the range of SNR of the PU from ?20 to ?5 dB using the theses proposed approaches.

     

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。     

FPGA implementation and performance study of spectrum sensing based on entropy estimation using cyclic features

This work presents a spectrum sensing technique based on the entropy of frequency domain autocorrelation of receiving signal at different cyclic frequencies. The performance of the proposed sensing technique is compared with other sensing techniques such as energy detection using Bayesian and Neyman–Pearson criteria, entropy estimation under frequency domain, cyclostationary feature detection. The performance of sensing algorithms is also analyzed for single node and multinode/cooperative environment under most probable channel effects such as fading, shadowing, receiver’s uncertainty and free space path loss using Monte-Carlo methods. Simulation results reveal that the proposed sensing technique is able to detect signals of signal-to-noise ratio up to −24 dB with five nodes in cooperation while maintaining a false alarm probability of 0.1 and a detection probability of 0.9. The proposed sensing algorithm is also implemented in Virtex-4 Field Programmable Gate Arrays.