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衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-10-09 12:28

  本文關(guān)鍵詞:衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)研究


  更多相關(guān)文章: 衛(wèi)星通信 動(dòng)態(tài)頻譜接入 大數(shù)據(jù)理論 頻譜感知 行為預(yù)測(cè)


【摘要】:衛(wèi)星通信技術(shù)憑借其覆蓋面積大、通信距離遠(yuǎn)的優(yōu)點(diǎn),逐漸在各個(gè)領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色。目前衛(wèi)星通信需求和業(yè)務(wù)應(yīng)用類型的逐漸增加,正在加劇頻譜資源的緊張程度,然而,頻譜資源利用率低的根本原因是當(dāng)前采用的固定頻譜分配策略。為了從根本上解決衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源短缺與頻譜利用率低之間的矛盾,需要研究衛(wèi)星通信系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)。本文首先結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析了衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入過(guò)程中遇到的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。并且通過(guò)研究認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入的基本理論,分析了衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù),并分析和比較了國(guó)內(nèi)外近年來(lái)提出的三種典型衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入場(chǎng)景。在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了一種采用集中式架構(gòu)的衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入場(chǎng)景。該場(chǎng)景充分考慮了衛(wèi)星終端載荷及能耗的限制,具有良好的可實(shí)現(xiàn)性,且認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)采用集中式管理架構(gòu),易于實(shí)現(xiàn)高效的頻譜感知和網(wǎng)絡(luò)中的干擾抑制。接下來(lái),針對(duì)衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中頻譜感知困難的問(wèn)題,在本文設(shè)計(jì)的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下研究了基于大數(shù)據(jù)分析理論的大規(guī)模認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法,并基于大數(shù)據(jù)分析理論提出了一種特征值指數(shù)均值算法。該算法充分利用了感知結(jié)果樣本協(xié)方差矩陣的所有特征值來(lái)進(jìn)行判決,相比于傳統(tǒng)的基于大數(shù)據(jù)理論的頻譜感知算法,本文提出的算法能夠在不知道授權(quán)用戶先驗(yàn)信息的情況下有效提升頻譜感知算法的性能。最后,針對(duì)衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中授權(quán)用戶受到干擾的風(fēng)險(xiǎn)增加的問(wèn)題,在本文設(shè)計(jì)的認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下研究了網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測(cè)算法,并提出了一種基于級(jí)聯(lián)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多步預(yù)測(cè)算法。該算法利用級(jí)聯(lián)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,通過(guò)學(xué)習(xí)和分析授權(quán)用戶對(duì)頻譜的歷史占用情況,對(duì)未來(lái)若干個(gè)感知時(shí)隙內(nèi)的授權(quán)用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè),使得認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的基站能夠利用這些預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)認(rèn)知用戶的頻譜資源使用情況進(jìn)行及時(shí)調(diào)度,進(jìn)而在最大程度上減少認(rèn)知用戶對(duì)授權(quán)用戶的干擾。
【關(guān)鍵詞】:衛(wèi)星通信 動(dòng)態(tài)頻譜接入 大數(shù)據(jù)理論 頻譜感知 行為預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TN927.2
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 緒論9-16
  • 1.1 課題背景及研究意義9-11
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-14
  • 1.2.1 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)國(guó)外研究現(xiàn)狀11-12
  • 1.2.2 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.3 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析13-14
  • 1.3 主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排14-16
  • 第2章 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論研究16-24
  • 2.1 引言16
  • 2.2 認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)基本理論16-18
  • 2.3 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入場(chǎng)景18-23
  • 2.3.1 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)利用認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)分享地面網(wǎng)絡(luò)頻譜空穴場(chǎng)景18-19
  • 2.3.2 地面網(wǎng)絡(luò)利用認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)分享衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)頻譜空穴場(chǎng)景19-20
  • 2.3.3 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)利用認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)分享其他衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)頻譜空穴場(chǎng)景20-22
  • 2.3.4 采用集中式架構(gòu)的衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜接入場(chǎng)景22-23
  • 2.4 本章小結(jié)23-24
  • 第3章 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法研究24-46
  • 3.1 引言24
  • 3.2 基于隨機(jī)矩陣模型的大數(shù)據(jù)分析理論24-28
  • 3.3 基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法28-39
  • 3.3.1 估計(jì)-相關(guān)器(EC)算法31-34
  • 3.3.2 特征值模板匹配(FTM)算法34-35
  • 3.3.3 基于矩陣函數(shù)的檢測(cè)(FMD)算法35-37
  • 3.3.4 最大-最小特征值比(MME)算法37-38
  • 3.3.5 協(xié)方差絕對(duì)值(CAV)算法38
  • 3.3.6 特征值指數(shù)均值(MEE)算法38-39
  • 3.4 基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法性能仿真驗(yàn)證及比較39-45
  • 3.4.1 信道條件對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法性能的影響41-42
  • 3.4.2 感知節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法性能的影響42-43
  • 3.4.3 基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法比較43-45
  • 3.5 本章小結(jié)45-46
  • 第4章 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻譜絡(luò)接入準(zhǔn)則研究46-65
  • 4.1 引言46
  • 4.2 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測(cè)模型46-50
  • 4.2.1 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型47-49
  • 4.2.2 用戶行為模型49-50
  • 4.3 用戶行為預(yù)測(cè)算法50-58
  • 4.3.1 基于更新理論的用戶行為預(yù)測(cè)算法50-51
  • 4.3.2 基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FFN)的單步預(yù)測(cè)算法51-56
  • 4.3.3 基于級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CFN)的多步預(yù)測(cè)算法56-58
  • 4.4 性能仿真驗(yàn)證與分析58-64
  • 4.4.1 FFN與CFN學(xué)習(xí)能力仿真比較59
  • 4.4.2 預(yù)測(cè)階數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)算法性能的影響59-61
  • 4.4.3 衛(wèi)星認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測(cè)算法性能仿真比較61-64
  • 4.5 本章小結(jié)64-65
  • 結(jié)論65-66
  • 參考文獻(xiàn)66-70
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果70-72
  • 致謝72

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本文編號(hào):1000228

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