本文關(guān)鍵詞：面向無(wú)線通信系統(tǒng)的頻譜感知理論與技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為通信產(chǎn)業(yè)鏈中發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域之一,無(wú)線通信得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的大力關(guān)注,其在人們?nèi)粘Ｉ钪械牡匚慌c所扮演的作用已不可替代。無(wú)論哪種無(wú)線通信技術(shù),都是以頻譜作為支撐,而無(wú)線頻譜資源的匱乏與利用不充分這一矛盾制約了無(wú)線通信系統(tǒng)的應(yīng)用。為了解決這一矛盾,認(rèn)知無(wú)線電的概念被提出來(lái),該方法通過(guò)頻譜感知的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)頻譜空穴的檢測(cè),進(jìn)而供從用戶伺機(jī)動(dòng)態(tài)接入。這種認(rèn)知的思想還可以應(yīng)用到小小區(qū)場(chǎng)景下的干擾協(xié)調(diào)問(wèn)題中,解決無(wú)線信號(hào)室內(nèi)覆蓋效果差的現(xiàn)狀。正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)作為另一種提高頻譜利用率的方法,可以提供高速的數(shù)據(jù)傳輸速率,其在本文中也得到了相關(guān)研究。本文在國(guó)內(nèi)外學(xué)者現(xiàn)有的學(xué)術(shù)成果基礎(chǔ)之上,在認(rèn)知無(wú)線電、頻譜感知、毫微微小區(qū)、OFDM等領(lǐng)域深入開(kāi)展了理論學(xué)習(xí)和研究探索工作,特別是在寬帶頻譜感知、認(rèn)知室內(nèi)覆蓋干擾協(xié)調(diào)、參數(shù)化信道估計(jì)等方面取得了一定的學(xué)術(shù)成果。論文針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電寬帶頻譜感知問(wèn)題,提出了一種并行檢測(cè)的機(jī)制。不同于傳統(tǒng)逐帶檢測(cè)方式的單帶檢測(cè)器,該方法同時(shí)檢測(cè)所有子信道并對(duì)其頻譜占用狀態(tài)作出判決,首先估計(jì)被占用信道的數(shù)目,然后判斷其位置。論文首先提出一種基于似然函數(shù)準(zhǔn)則的方法,通過(guò)建立一系列假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?將被占用子信道數(shù)目的估計(jì)轉(zhuǎn)化為模型選擇問(wèn)題,然而通過(guò)對(duì)比各子信道上采樣功率的大小來(lái)確定被占用信道的索引。接著,論文在接收端引入智能天線自適應(yīng)陣列結(jié)構(gòu),通過(guò)多級(jí)維納濾波器多級(jí)迭代的方式改進(jìn)了最短描述長(zhǎng)度(Minimum Description Length, MDL)準(zhǔn)則,這種改進(jìn)的準(zhǔn)則用噪聲子空間元素的方差來(lái)替代采樣協(xié)方差矩陣的特征值,從而避免了采樣協(xié)方差矩陣的計(jì)算與特征值分解,節(jié)省了運(yùn)算量。同時(shí),觀測(cè)數(shù)據(jù)和參考信號(hào)間的互相關(guān)操作可以有效地抑制加性噪聲,生成更干凈的信號(hào)和噪聲子空間,降低欠估計(jì)與過(guò)估計(jì)概率。本文還提出了一種對(duì)主用戶信號(hào)類型不依賴于統(tǒng)計(jì)獨(dú)立高斯隨機(jī)變量假設(shè)的算法,這種方案基于信號(hào)和噪聲子空間的正交性,利用蓋氏圓盤(pán)定理分離出酉變換后信號(hào)和噪聲的蓋氏圓盤(pán),通過(guò)試探性的方式估計(jì)被占用信道的數(shù)目,具有更廣闊的適用范圍。經(jīng)仿真驗(yàn)證,這些算法均能有效地對(duì)抗噪聲不確定性,不需要主用戶信號(hào)的先驗(yàn)信息,在相同信道條件下可以獲得比現(xiàn)有算法更可靠的檢測(cè)性能。論文針對(duì)蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的室內(nèi)覆蓋問(wèn)題,提出了一種基于頻譜感知思想的室內(nèi)覆蓋干擾抑制方案。這種方案采用了“認(rèn)知家庭基站”的概念,將家庭基站視為從用戶系統(tǒng),宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)視為主用戶系統(tǒng)。通過(guò)周期性頻譜感知,家庭基站具備了對(duì)周圍無(wú)線電環(huán)境的感知能力,可以識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中的干擾信號(hào),其頻譜重用模式可以根據(jù)室內(nèi)無(wú)線頻譜環(huán)境而智能改變,進(jìn)而智能地接入頻譜空穴,有效地、自治地解決各式各樣的干擾問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)表明這種方案對(duì)提高宏小區(qū)與家庭基站網(wǎng)絡(luò)的吞吐量都有積極促進(jìn)作用,其性能優(yōu)于現(xiàn)有的專用信道與共信道這兩種分配方式。論文針對(duì)OFDM信道估計(jì)問(wèn)題,提出了一種基于參數(shù)化信道模型來(lái)估計(jì)徑數(shù)與時(shí)延的方法,并對(duì)其復(fù)雜度進(jìn)行了分析。該方法從—個(gè)新穎的角度出發(fā),采用最小二乘準(zhǔn)則估計(jì)導(dǎo)頻子載波頻率響應(yīng),接著基于多徑信道的稀疏結(jié)構(gòu),利用指數(shù)嵌入家族函數(shù)準(zhǔn)則來(lái)估計(jì)多徑的徑數(shù)以及每條徑對(duì)應(yīng)的時(shí)延,然后重構(gòu)所有載波上的信道頻率響應(yīng)。仿真實(shí)驗(yàn)從正確估計(jì)概率和均方誤差兩個(gè)指標(biāo)的角度進(jìn)行度量,結(jié)果表明這種方法在較低計(jì)算復(fù)雜度的情況下能取得較高的估計(jì)精度,非常適合于多徑衰落場(chǎng)景。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無(wú)線電 頻譜感知 干擾協(xié)調(diào) 正交頻分復(fù)用 信道估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-25
• 1.1 研究背景及意義12-15
• 1.2 關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀15-22
• 1.2.1 認(rèn)知無(wú)線電頻譜感知技術(shù)15-18
• 1.2.2 室內(nèi)覆蓋干擾抑制技術(shù)18-19
• 1.2.3 OFDM信道估計(jì)技術(shù)19-22
• 1.3 論文的課題來(lái)源和研究成果22
• 1.4 論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排22-25
• 第二章 基于似然函數(shù)準(zhǔn)則的寬帶頻譜感知技術(shù)25-41
• 2.1 引言25-26
• 2.2 寬帶頻譜感知系統(tǒng)模型26-28
• 2.3 能量檢測(cè)器28-31
• 2.3.1 Neyman-Pearson定理28-29
• 2.3.2 能量檢測(cè)器29-31
• 2.3.3 噪聲不確定性31
• 2.4 基于似然函數(shù)準(zhǔn)則的寬帶頻譜感知算法31-36
• 2.4.1 方案介紹31-35
• 2.4.2 討論35-36
• 2.5 仿真實(shí)驗(yàn)36-39
• 2.5.1 系統(tǒng)性能隨信道條件的變化36-37
• 2.5.2 系統(tǒng)性能隨不同觀測(cè)時(shí)間的變化37-38
• 2.5.3 不同觀測(cè)時(shí)間下系統(tǒng)性能隨信道條件的變化38-39
• 2.6 本章小結(jié)39-41
• 第三章 基于多級(jí)維納濾波器結(jié)構(gòu)的寬帶頻譜感知技術(shù)41-57
• 3.1 引言41-42
• 3.2 系統(tǒng)模型42-43
• 3.3 基于多級(jí)維納濾波器結(jié)構(gòu)的寬帶頻譜感知方案43-50
• 3.3.1 傳統(tǒng)的MDL方法43-44
• 3.3.2 維納濾波器44-45
• 3.3.3 方案介紹45-49
• 3.3.4 討論49-50
• 3.4 算法復(fù)雜度分析50-53
• 3.5 仿真結(jié)果53-56
• 3.5.1 不同信道條件下的性能比較53-54
• 3.5.2 不同觀測(cè)時(shí)間對(duì)算法性能的影響54-55
• 3.5.3 不同算法性能對(duì)比55-56
• 3.6 本章小結(jié)56-57
• 第四章 基于蓋氏圓盤(pán)定理的寬帶頻譜感知技術(shù)57-74
• 4.1 引言57
• 4.2 系統(tǒng)模型57-59
• 4.3 基于蓋氏圓盤(pán)定理的寬帶頻譜感知算法59-67
• 4.3.1 原理分析59
• 4.3.2 蓋氏圓盤(pán)定理59-62
• 4.3.3 方案介紹62-66
• 4.3.4 討論66-67
• 4.4 算法仿真67-73
• 4.4.1 不同信道條件下的算法性能68-69
• 4.4.2 不同觀測(cè)時(shí)間場(chǎng)景下的算法性能69-70
• 4.4.3 不同信號(hào)類型場(chǎng)景下的算法性能對(duì)比70-71
• 4.4.4 不同信道衰落場(chǎng)景下的算法性能71-72
• 4.4.5 不同算法性能對(duì)比72-73
• 4.5 本章小結(jié)73-74
• 第五章 基于頻譜感知思想的室內(nèi)覆蓋干擾抑制技術(shù)74-85
• 5.1 引言74-75
• 5.2 系統(tǒng)模型75-76
• 5.3 室內(nèi)覆蓋干擾抑制方案76-80
• 5.3.1 干擾分析76-77
• 5.3.2 專用信道與共信道分配方式77-78
• 5.3.3 認(rèn)知干擾抑制技術(shù)78-80
• 5.4 仿真結(jié)果80-84
• 5.5 本章小結(jié)84-85
• 第六章 基于參數(shù)化信道模型的OFDM信道估計(jì)技術(shù)85-98
• 6.1 引言85-86
• 6.2 參數(shù)化信道模型86-88
• 6.3 簡(jiǎn)化的參數(shù)化信道估計(jì)方案88-93
• 6.3.1 原理分析88-90
• 6.3.2 信道參數(shù)(徑數(shù)和時(shí)延)的估計(jì)90-91
• 6.3.3 信道插值91-92
• 6.3.4 討論92-93
• 6.4 計(jì)算復(fù)雜度分析93-94
• 6.4.1 MDL算法的計(jì)算復(fù)雜度93
• 6.4.2 跳頻導(dǎo)頻算法的計(jì)算復(fù)雜度93
• 6.4.3 所提算法的計(jì)算復(fù)雜度93-94
• 6.4.4 HQ算法的計(jì)算復(fù)雜度94
• 6.5 仿真結(jié)果94-97
• 6.5.1 不同信道條件下的性能比較94-96
• 6.5.2 不同OFDM符號(hào)數(shù)條件下的性能比較96-97
• 6.6 本章小結(jié)97-98
• 第七章 總結(jié)與展望98-102
• 7.1 工作總結(jié)98-100
• 7.2 未來(lái)展望100-102
• 參考文獻(xiàn)102-113
• 圖表目錄113-115
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表115-117
• 致謝117-119
• 作者在攻讀博士期間發(fā)表及已錄用的論文119-121
• 作者在攻讀博士期間申請(qǐng)的專利121

  本文關(guān)鍵詞：面向無(wú)線通信系統(tǒng)的頻譜感知理論與技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：254020