【摘 要】
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伴随着无线技术的不断发展,无线设备的迅速增多,不同的无线通信设备对频谱的需求出现了指数级增加,无线电频谱资源得不到有效地利用已成为主要问题。认知无线电技术可以通过对周围环境的学习,实时调整参数而达到高效利用频谱资源的效果。频谱感知技术作为认知无线电技术的先决条件被越来越多的专家学者所关注。本论文主要对基于发射机感知的认知无线电频谱感知算法进行研究。首先对基于发射机感知的能量检测算法、匹配滤波检测算
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伴随着无线技术的不断发展,无线设备的迅速增多,不同的无线通信设备对频谱的需求出现了指数级增加,无线电频谱资源得不到有效地利用已成为主要问题。认知无线电技术可以通过对周围环境的学习,实时调整参数而达到高效利用频谱资源的效果。频谱感知技术作为认知无线电技术的先决条件被越来越多的专家学者所关注。本论文主要对基于发射机感知的认知无线电频谱感知算法进行研究。首先对基于发射机感知的能量检测算法、匹配滤波检测算法和循环平稳检测算法进行了详细论述,其次对于接收机感知算法和协作感知算法进行简要阐述。对发射机感知的三种检测算法进行了详细的性能对比分析,通过对噪声不确定度、信噪比变化以及采样点数的变化进行仿真分析,给出了影响性能的参数和相关仿真结果,通过结果可以看出,匹配滤波检测虽性能较好,但却需要已知先验信息配合,并且需要配备专用接收机,适用性不足且实用效果差。能量检测的性能仿真与匹配滤波检测较为接近,且拥有计算量小、运算速度快及不需要先验信息等优点,但受噪声不确定度的影响较大,对信号检测范围也较窄。循环平稳检测抗干扰能力强,信号检测范围广泛,其缺点是运算较为复杂,运算速度较慢。因此,在下文中,将能量检测与循环平稳检测进行级联,提出联合检测算法,可以将两者优缺点相结合,以达到优化效果。本论文的创新点如下:1.为了解决前端数据采样幅度在实际情况中的波动问题,本文提出自适应前端优化算法。通过连续的采样幅值检测,得到合适的输入信号处理能量范围,再通过对实时信号的幅值监测,对信号进行归一化处理后,确保稳定信号进入到能量检测算法中。通过使用Matlab软件对优化后的算法进行性能仿真,仿真结果显示优化算法稳定且有效。2.为了提升基于发射机的频谱感知效率,本文提出联合检测算法来实现频谱感知性能优化,通过级联能量检测算法和循环平稳特征检测算法,利用两种算法在计算量和检测能力上的互补实现了低计算消耗下的稳定检测能力。通过Matlab软件对联合检测算法进行了仿真验证,并且与传统循环平稳检测进行性能对比。仿真结果表明,联合检测算法能够较少计算时间的情况下获得更加优异的感知性能。
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