隨著無線通信技術(shù)的快速發(fā)展,用于固定分配的頻譜資源短缺與部分已分配頻段頻譜利用率低下的矛盾愈發(fā)突出。得益于具備較好的靈活性,認知無線電技術(shù)被認為能夠解決這一矛盾,即在保障不占用(劃分)過多的獨享頻譜資源的前提下,通過合理適時地利用空閑頻譜,滿足無線通信日益增長的用頻需求,且?guī)肀M量少的、主用戶可以接受的干擾。認知無線電技術(shù)一般包含頻譜感知、頻譜分析與決策、頻譜共享、頻譜移動性管理等內(nèi)容�；陬l譜感知結(jié)果(數(shù)據(jù)),頻譜分析與決策技術(shù)首先對頻譜資源在多個維度的可用性方面進行分析和研究,然后根據(jù)分析結(jié)論,以一定的優(yōu)化目標制定相應(yīng)的認知通信策略。本文針對認知無線電頻譜分析與決策過程中的關(guān)鍵技術(shù)問題,對共享頻譜分別進行了時、空、頻維度的可用性預(yù)測分析,并開展了基于頻譜感知分析結(jié)果的資源配置決策研究。論文的主要貢獻總結(jié)如下:第一,論文研究了時域突發(fā)性頻段的頻譜預(yù)測問題。首先利用頻譜儀等硬件設(shè)備對使用競爭方式接入信道的頻段進行了時域數(shù)據(jù)采集,并對數(shù)據(jù)進行了相應(yīng)的預(yù)處理;然后分析了數(shù)據(jù)的信道占用率、自相似性、信道熵、占空時長方差、自相關(guān)性等多種特征,以表征頻段的時域突發(fā)性;最后提出了一種基于強化學習的...

【文章頁數(shù)】：142 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 認知無線電技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 頻譜感知
        1.2.2 頻譜分析與決策
        1.2.3 頻譜共享
        1.2.4 頻譜移動性管理
    1.3 頻譜分析與決策技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 時間維度頻譜預(yù)測技術(shù)
        1.3.2 頻譜圖構(gòu)建技術(shù)
        1.3.3 基于頻譜預(yù)測的認知通信策略
        1.3.4 認知通信過程的資源分配技術(shù)
        1.3.5 頻譜分析與決策技術(shù)尚存的不足
    1.4 論文研究內(nèi)容
    1.5 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 時域突發(fā)性頻段的頻譜預(yù)測技術(shù)研究
    2.1 引言
    2.2 系統(tǒng)模型與采集數(shù)據(jù)描述
        2.2.1 系統(tǒng)模型
        2.2.2 采集數(shù)據(jù)描述
    2.3 采集數(shù)據(jù)特征分析
        2.3.1 信道占用水平
        2.3.2 WiFi幀的自相似性
        2.3.3 信道可預(yù)測性
        2.3.4 信道占用波動情況
        2.3.5 信道占用自相關(guān)性
    2.4 常用的頻譜預(yù)測方法
        2.4.1 基于隱馬爾可夫模型的頻譜狀態(tài)預(yù)測法
        2.4.2 基于多層感知機的頻譜狀態(tài)預(yù)測法
    2.5 基于多層感知機的強化學習頻譜預(yù)測方法
        2.5.1 RLMLP方法動機
        2.5.2 RLMLP方法細節(jié)
    2.6 性能驗證與分析
        2.6.1 方法性能驗證
        2.6.2 方法適用性分析
    2.7 本章小結(jié)
第三章 基于有向主用戶定位的頻譜圖構(gòu)建技術(shù)研究
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
    3.3 參數(shù)估計性能界推導(dǎo)
        3.3.1 多參數(shù)估計的卡爾美羅下界
        3.3.2 不同主用戶數(shù)量間CRLB關(guān)系
    3.4 有向主用戶定位方法
        3.4.1 最大似然估計法
        3.4.2 最大似然-期望最大化方法
        3.4.3 復(fù)雜度分析
    3.5 性能仿真與分析
        3.5.1 仿真設(shè)置
        3.5.2 定位與參數(shù)估計性能
        3.5.3 頻譜圖構(gòu)建性能驗證
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于頻譜預(yù)測的頻域多信道優(yōu)選方法
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型與研究動機
        4.2.1 系統(tǒng)模型
        4.2.2 研究動機
    4.3 基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測方法
        4.3.1 LSTM網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)
        4.3.2 基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測
    4.4 信道優(yōu)選使用方法
        4.4.1 最優(yōu)頻譜感知時間間隔
        4.4.2 候選信道選擇
        4.4.3 候選信道排序
        4.4.4 優(yōu)選使用方法
    4.5 性能仿真與分析
        4.5.1 基于LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的性能
        4.5.2 信道優(yōu)選使用方法的性能
        4.5.3 信道優(yōu)選方法適用性分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于終端用頻推薦的認知衛(wèi)星資源分配技術(shù)研究
    5.1 引言
    5.2 相關(guān)工作
    5.3 應(yīng)用場景與數(shù)學模型
        5.3.1 認知衛(wèi)星通信應(yīng)用場景
        5.3.2 系統(tǒng)模型
        5.3.3 資源分配問題描述
    5.4 信道選擇與波束跳換方案
        5.4.1 信道選擇
        5.4.2 波束跳換方案
    5.5 資源分配
        5.5.1 認知衛(wèi)星通信過程
        5.5.2 以MT為目標的資源分配
        5.5.3 以MDSV為目標的資源分配
    5.6 性能仿真與分析
        5.6.1 仿真設(shè)置
        5.6.2 目標MT資源分配的性能評價
        5.6.3 目標MDSV資源分配的性能評價
    5.7 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)及展望
    6.1 論文的研究總結(jié)
    6.2 論文進一步研究方向展望
參考文獻
附錄一 縮略語列表
致謝
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本文編號：3858928