【摘 要】
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5G技术的普及带来了更高吞吐量和传输速率的需求,从而使本就稀缺的无线频谱资源变得更加宝贵。然而传统静态分配的策略极大限制了频谱的高效利用,导致频谱危机问题越发严重。为了缓解上述频谱危机问题,基于频谱复用策略的认知无线电技术被提出。频谱复用的核心是通过频谱感知技术检测周围的空闲频谱从而为次级用户提供动态接入的机会。因此,频谱感知作为解决复用问题和优化频谱效率的重要手段,在未来的无线通信系统中占有重要
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5G技术的普及带来了更高吞吐量和传输速率的需求,从而使本就稀缺的无线频谱资源变得更加宝贵。然而传统静态分配的策略极大限制了频谱的高效利用,导致频谱危机问题越发严重。为了缓解上述频谱危机问题,基于频谱复用策略的认知无线电技术被提出。频谱复用的核心是通过频谱感知技术检测周围的空闲频谱从而为次级用户提供动态接入的机会。因此,频谱感知作为解决复用问题和优化频谱效率的重要手段,在未来的无线通信系统中占有重要的地位。进一步研究发现,从空间维度实现频谱复用可以使主用户与次级用户在同一时刻、同一频率下共存,进一步改善频谱复用效率。另一方面,如今的通信场景逐渐趋于多元化,而传统的固定判决门限的感知算法很难在保持良好检测性能的同时,灵活地适应不断变化的无线环境。为了解决上述问题,本文首先针对原有的WMUSIC(Weighted Multiple Signal Classification)空间频谱感知算法在大规模阵列天线中存在较高的计算复杂度问题,提出了一种波束空间预处理改进方案。改进的方案通过构造合适的波束变换矩阵,并将波束变换矩阵与原接收信号矩阵进行加权预处理从而实现矩阵的降维,降低了矩阵分解时的计算复杂度。同时,波束空间变换具有空域滤波的作用,能够有效地滤除观测范围外的噪声与干扰,提高输出信噪比。通过实验仿真验证了波束空间变换具有较好的角度分辨力,同时对带外干扰具有较好的鲁棒性,从而提高了感知系统的检测精度。其次,针对WMUSIC感知算法没有提出明确的判决门限计算方法,以及固定的判决门限不能适应动态变化的无线环境且容易产生误判的问题,本文结合支持向量机优秀的二元分类特性,将通过波束空间变换得出的检验统计量作为特征进行模型训练,从而能够自适应地判断主用户信号的有无。相比固定门限的检测算法,所提出的改进方案具有自我学习的能力,能够适应不断变化的无线环境且具有较高的分类精度。相关实验仿真验证了改进的频谱感知方案在低信噪比和低采样快拍环境下具有较好的检测性能,且优于传统的多天线频谱感知方案。最后,在WMUSIC算法的启发下本文结合基于波束成形和阵列线性预测的空间谱估计算法,提出了一种基于协方差矩阵的联合空间频谱感知方案。该方案通过对样本协方差求逆得到两种空间谱函数,并将它们各自的谱值比作为检验统计量,然后将这两种检验统计量联合作为特征进行支持向量机模型训练,通过训练好的模型判断是否存在主用户信号。该方案能够在检测到主用户的同时得到相应的角度信息,对频谱的空间复用具有重要的意义。最后通过实验仿真验证了所提出的联合检测方案较WMUSIC算法具有更好的检测性能,且采用联合特征训练的模型较单个特征训练的模型稳健性更好。
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