基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法

针对已有的双门限特征值频谱感知算法存在忽略本地感知用户可靠性差异及融合判决方式开销大的缺点,提出了一种基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法(DT-CDMM),用于进一步提升协作感知性能。所提算法在最大最小特征值差(DMM)算法的基础上,建立了基于特征极限分布的双门限DMM算法作为本地感知,采用触发式的软、硬判决相结合的判决机制来减少系统开销,以本地感知性能与可信度加权的方式得到全局判决结果,并对硬判决进行自适应补偿。仿真结果表明, 较已有的双门限特征值算法以及双门限能量检测算法,DT-CDMM算法在噪声不确定的环境下提升了多用户协作检测的概率。     

基于D—S理论的双门限频谱感知算法研究

针对传统双门限频谱感知算法不能充分利用2个门限之间感知用户信息的问题,提出了一种基于D-S理论的双门限频谱感知算法。当感知用户接收到的信号能量介于2个门限之间时,该算法不直接给出判决结果,而是进行本地判决,即采用D-S理论进行数据融合。仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,基于D-S理论的双门限频谱感知算法的检测概率较高,提高了整体的频谱感知性能。     

基于双门限的多天线分级融合协作频谱感知

针对当前协作频谱感知检测性能和协作开销的矛盾,提出了一种基于双门限能量检测的多天线认知用户分级融合协作频谱感知机制。通过引入多天线平方律合并技术,利用空间分集增益提高了认知节点的本地感知性能,并设置门限将本地感知结果划分为1 bit、2 bit两种,通过融合中心限制参与融合认知节点的最小个数,认知用户分级上传感知结果,融合中心根据上传结果分级融合感知信息。仿真结果表明,该机制较好地实现了感知性能和通信开销的折衷,同时对双门限区间的取值有较好的鲁棒性;当大部分感知数据落入双门限之间时,明显降低了有故障节点时感知失败的概率。     

认知无线电网络中基于信任度的频谱感知技术

提出了一种在认知无线网络控制信道带宽受限条件下基于信任度的双门限协同频谱感知算法。首先每个认知用户基于双检测门限独立进行频谱感知,但只有部分可靠的认知用户通过控制信道向认知无线网络基站发送本地感知结果。当所有的用户都不可靠时,选取信任度最高的认知用户发送本地感知结果进行判决。理论分析和仿真表明,同常规能量检测算法相比较,该算法能够在控制信道带宽受限条件下,以较少的网络开销获得更好的频谱感知性能。     

基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法

认知无线网络中,现有协作频谱感知技术未考虑根据感知用户的可靠性程度,对其判决结果采用不同的融合策略。针对上述问题,提出了一种新的基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法。该算法以双门限协作检测为基础,根据感知用户判决结果的可靠程度不同,采用AND准则和OR准则相结合的判决方法,对参与感知的用户判决结果进行分类融合。理论分析和仿真结果表明,该算法与协作频谱感知算法相比,能够显著改善认知无线网络的频谱感知性能。     

基于双门限的新型协作频谱感知算法

针对传统认知无线电双门限能量感知算法在可靠性和带宽受限上存在的不足,提出一种基于两比特硬合并的新型双门限协作频谱感知算法。该算法同时利用了认知用户的单比特局部判决结果和解决感知失败问题的两比特局部判决结果两种信息,并由融合中心结合两种局部判决信息做出最终判决从而确定主用户存在与否。仿真结果表明,与传统双门限算法相比,该算法仅以平均感知比特位略微提高为代价(感知失败概率较低时大约平均提高1%),不仅消除了感知失败问题,而且显著提高了感知性能(虚警概率较低时最大可提高21%)。     

基于噪声不确定性的双门限协作频谱感知算法

传统的双门限协作频谱感知算法忽略了两门限之间认知用户的本地感知信息,而利用这部分信息可以进一步提高认知无线电系统的感知性能。为此,在等增益合并的基础上,提出一种顺序自适应分步合并算法。两门限之间的认知用户根据接收信噪比分步上传本地感知信息,融合中心自适应地调整参与协作的认知用户数,以减小系统的上传数据开销。推导在Rayleigh衰落信道条件下,认知用户上传数据的平均比特数以及全局检测概率的闭式表达式。理论分析和仿真结果表明,该算法能以较小的数据开销获得较优的协作感知性能。     

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。     

已知噪声不确定性的双门限协作频谱感知

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。能量检测广泛应用于频谱感知中,然而噪声不确定性严重影响其检测性能。建立了噪声不确定性模型,提出了双门限协作频谱感知算法,并分析了融合中心接收到感知用户信息数量进行有效感知的概率。仿真结果表明,在一定条件下,所提算法能够达到较好的检测性能。     

一种基于信任度的自适应合作频谱感知方法

由于认知网络内用户物理分布具有非均匀特性,各认知用户与相同主用户之间的距离及其信道环境存在较大差异,导致不同用户判决结果的可靠性程度不同。传统的硬融合算法往往忽视用户检测可靠性差异,同等对待所有本地判决,使得合作检测性能达不到最优。针对该问题,提出一种改进的基于K秩硬判决的多用户合作频谱感知算法。融合中心执行融合算法时,引入信任度区别对待各认知用户的本地判决,采用迭代方法,不断根据用户局部判决相对总判决的正确度,自适应更新信任度,并适时调整全局判决门限。算法简单有效,开销小。实验结果表明,该算法相比传统的K秩硬判决算法,具有更好的合作检测性能。     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法研究

针对基于D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法在认知节点的感知信息存在较大冲突时会产生与实际情况相悖结果的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法。改进算法采用一种新的加权平均方法平均各个证据,比算术平均法更多地降低了异常证据的影响,同时通过计算证据到平均证据的距离来计算证据权值,解决了权值计算复杂度问题。实验结果表明,在认知节点的感知信息存在严重冲突时,改进算法可有效提高认知无线电频谱感知系统的感知性能。     

认知无线电网络中宽频谱的信号分离算法

在认知无线电网络中,认知用户随机接入宽带频谱进行数据传输,但是这样很容易受到恶意用户的干扰,这些恶意用户随意地接入共享频带进行信号传输,这些信号会干扰主用户和认知用户。为此,提出了一种基于压缩感知的信号分离方法。该方法可以很好地从宽带信号中分离出恶意用户信号。算法主要采用以下三个步骤：（1）所有认知用户采用压缩感知技术从宽带频谱中恢复各信号;（2）认知用户将分离的信号发送到融合中心,融合中心通过小波边缘检测的方法确定频谱边缘,并按照边缘特性将频谱分成若干频段;（3）融合中心根据具体特征对每个子频段进行信号分离。分析和仿真结果表明,这种新的基于压缩感知的宽频带信号分离方法能很好地从宽带信号中将含有恶意用户干扰的混合信号分离出来。     

认知无线电网络多用户智能协作频谱感知算法

认知无线电网络中,单用户频谱感知容易受到阴影效应、多径衰落及隐蔽终端等不利因素的影响,造成感知结果的误判.为了提高系统的检测性能,并减少感知花销,提出了多用户智能协作频谱感知算法.各个认知用户根据估计信噪比自适应选择不同的感知策略,当估计信噪比高于选择阈值时采用双门限能量感知,低于选择阈值时则采用循环平稳特征检测,并在同一个感知周期内只进行一种较优的感知策略,从而在不明显增加计算复杂度的情况下,克服了能量感知在低信噪比条件下鲁棒性差的缺点,实现了智能检测.仿真结果表明,智能协作频谱感知有效提高了系统检测概率,缩短了平均感知时间,有较好的鲁棒性.     

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。     

变换域通信系统自适应N-sigma幅度谱成型算法

针对变换域通信系统传统硬门限判决算法漏检和误检的问题,为提高系统的抗干扰性能,提出一种自适应N-sigma幅度谱成型算法。该算法通过频谱感知获得环境功率谱的幅值信息,计算环境功率谱的均值和标准差;根据正态分布相关理论,自适应设置门限。若电磁环境发生变化,均值和标准差会重新调整更新门限。仿真结果表明,相比传统的硬门限判决算法,自适应N-sigma幅度谱成型算法的门限设置更加灵活精确,降低了干扰的漏检概率和误检概率,提高了系统的抗干扰性能。     

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。     

双门限和机会协作的频谱感知算法研究

针对传统频谱感知算法性能较差及一文献中Zhu所提出的算法功率消耗大的不足,提出了一种基于双门限和机会协作的频谱感知算法,同时理论推导了在瑞利衰弱信道中基于该算法的频谱感知检测概率,并对传统频谱感知算法,Zhu所提出的算法和基于双门限和机会协作的频谱感知算法进行性能仿真。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱感知检测概率,性能优于传统算法,与Zhu所提出的算法性能基本相同,且能有效节省发射功率。     

基于辅助节点的安全协作频谱感知

在认知无线电网络中,恶意用户会占用授权频段,模仿主用户的信号特征发送信号,导致其他认知用户误认为主用户存在。针对该问题,提出一种基于辅助节点的安全感知机制,在网络中部署若干辅助节点,利用链路特征和加密机制对主用户的活动情况进行识别。设计适用于该机制的融合判决算法,不对授权网络做任何形式的改动即能有效识别恶意用户,并在融合时采用信任节点的感知数据,从而提高融合结果的鲁棒性。仿真结果表明,与K秩、And和Or算法相比,在恶意环境下该算法具有较好的检测性能。