本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中基于能量檢測的頻譜感知算法研究

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【摘要】：認(rèn)知無線電技術(shù)的核心思想就是要在不對主用戶信號造成干擾的前提下,以機(jī)會式(伺機(jī))的方式接入并且使用主用戶授權(quán)頻段,最終提高頻譜的利用率。所以在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中,頻譜感知技術(shù)被普遍看作是通信成功的關(guān)鍵。其中能量檢測法由于其實(shí)現(xiàn)簡單,計算復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中。然而,當(dāng)系統(tǒng)中存在惡意用戶時,當(dāng)認(rèn)知用戶接收信道由于其移動性變得復(fù)雜多變時,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在噪聲不確定問題時,基于能量檢測的頻譜感知算法的檢測性能便會變得極為糟糕。針對這三個實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中常常出現(xiàn)的問題,本文提出了三個應(yīng)對方法,即基于信任度的多比特判決協(xié)作頻譜檢測算法,能夠剔除移動惡意用戶的協(xié)作頻譜檢測算法,基于信號相關(guān)特性的加權(quán)頻譜檢測算法。首先研究單節(jié)點(diǎn)能量檢測法以及基于能量檢測的多節(jié)點(diǎn)協(xié)作檢測法(包括硬判決、軟判決以及可以在系統(tǒng)開銷和檢測性能間折中的多比特判決),并仿真驗(yàn)證相關(guān)結(jié)論。而后從理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)兩個角度闡明能量檢測法中存在的幾個問題。具體來說,隱藏終端等問題致使單節(jié)點(diǎn)檢測系統(tǒng)檢測性能不甚理想,而多節(jié)點(diǎn)協(xié)作系統(tǒng)雖然可充分利用分集增益,減弱單節(jié)點(diǎn)檢測的局限性,卻為惡意攻擊提供了機(jī)會,致使系統(tǒng)檢測性能大大降低。另外,針對噪聲功率不確定問題,通過仿真實(shí)驗(yàn)給出該問題對檢測性能的具體影響,并提供可行的基于協(xié)方差矩陣特征值檢測的解決方案。最后,利用仿真對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了基于特征值的算法確能夠克服由噪聲功率不確定問題帶來的負(fù)面影響。針對協(xié)作系統(tǒng)中惡意攻擊會導(dǎo)致性能大幅下降的問題,以多比特協(xié)作框架為基礎(chǔ),以認(rèn)知用戶信任度為出發(fā)點(diǎn),提出基于信任度的一種能夠剔除惡意用戶的多比特判決協(xié)作頻譜檢測算法,并用仿真的方法證實(shí)該算法確能夠準(zhǔn)確剔除惡意用戶并明顯提升存在惡意攻擊的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的檢測性能。然而認(rèn)知用戶移動性是無線網(wǎng)絡(luò)的固有屬性,而且傳統(tǒng)的基于信任度的算法總是傾向于錯誤地將移動到深衰落環(huán)境的可靠用戶判定為惡意用戶,因而無法直接應(yīng)用在移動場景中。針對這個問題,提出一種充分考慮信道差異的能夠有效剔除惡意移動用戶的協(xié)作頻譜檢測算法。并從理論分析的角度說明了所提算法準(zhǔn)確識別惡意用戶的原理以及所提數(shù)據(jù)融合方法優(yōu)越性能的成因。最后,仿真對比了所提算法和其他基于信任度思想的協(xié)作算法對惡意用戶的識別能力以及檢測主用戶的準(zhǔn)確度,證實(shí)了所提算法出色的檢測性能。針對噪聲功率不確定以及由用戶移動性引起的復(fù)雜信道這兩個實(shí)際問題,首先研究了現(xiàn)有的基于協(xié)方差矩陣的頻譜檢測算法,從理論角度推導(dǎo)了其檢測性能參量表達(dá)式并說明其不受噪聲不確定問題影響的原因。隨后的仿真結(jié)果說明了推導(dǎo)結(jié)果的正確性。而后針對現(xiàn)有算法在低信噪比弱相關(guān)性系統(tǒng)中檢測性能大幅下降這一問題,提出了一個基于信號相關(guān)特性的加權(quán)頻譜檢測算法以進(jìn)一步提升系統(tǒng)檢測性能。所提算法一方面充分利用了接收信號自互相關(guān)函數(shù)特性,另一方面為每一個檢測量項分配恰當(dāng)?shù)臋?quán)值,從而能夠獲得更加出色的性能。隨后論證了所提加權(quán)方法的有效性,推導(dǎo)了所提算法檢測性能參量,并利用仿真值和理論值重合這一事實(shí)說明推導(dǎo)結(jié)果的正確性,通過大量仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提算法檢測性能強(qiáng)于現(xiàn)存基于協(xié)方差的檢測算法。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN925

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6 譚s，

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