认知无线电微弱信号检测技术研究

摘要

近年来，随着无线通信的迅速发展，通信方式越来越多，设备数量也日益庞大，对电磁频谱的需求量也越来越大。电磁频谱作为一种有限的资源，受限于目前固定的频谱分配策略,可供分配的频谱资源日益紧张，已经严重制约了无线通信技术的发展。
　　为了解决频谱资源日益短缺的问题，世界各国的研究人员展开了广泛、深入的研究，并在1999年提出了认知无线电的概念：认知无线电是一种智能化学习网络，通过学习周围环境信息，感知和利用所处环境的可用频谱，并且尽可能的减少与主用户的冲突，一旦主用户开始使用频谱，认知无线电用户必须迅速检测到主用户，并退出该频段。认知无线电被认为是解决频谱短缺问题的最终方案，此后迅速成为通信学界的研究热点。
　　要实现认知无线电，首先必须解决认知用户的频谱接入问题，即频谱感知。频谱感知是实现频谱管理和共享的基础和前提。认知用户只有成功感知到频谱的利用情况，才能决定是否接入感兴趣的频段，同时不能干扰主用户信号传输。目前常用的频谱感知方法有匹配滤波器检测、循环平稳特征检测、能量检测等。其中，匹配滤波器检测需要知道主用户先验信息，循环平稳特征检测计算复杂度过高，能量检测由于计算简单且不需要任何主用户先验信息，因此得到了最为广泛的应用。
　　认知网络在实际环境中常呈现出噪声高动态变化、信噪比极低的特征，无法快速准确进行通信，我们称之为微弱信号检测问题。
　　由于能量检测的普遍适用性和低复杂度，本文基于能量检测算法，通过与序列检测相结合的方法，提升了能量检测在微弱信号检测中的不足。本文提出分段序列能量检测的方法。由于传统序列检测采用边采样边接收，边检测边判决的方法，增加了计算开销和时间，我们将采样点进行分段，认知用户每接收到一段数据，做一次判决、这样既改善了能量检测的性能，同时减少了额外开销。
　　分段序列能量检测既保留了能量检测的优点，又降低了达到检测性能所需的采样点数。但是，在信噪比很低的情况下，分段序列能量检测需要的采样点数量仍然很大。对此，我们通过进一步思考，引入了协作检测的方法，将认知网络中所有认知节点的感知信息上传至数据融合中心，并在融合中心做出最终判决。理论与仿真证明，基于协作的序列能量检测算法能够极大的改善能量检测的性能。
　　在以往对检测算法的研究中，通常不考虑网络中其它感知节点产生的干扰。然而，在多用户环境中，来自其它感知节点的干扰是始终存在的，而且可能会严重影响感应性能。本文讨论了一种全新的认知网络信号检测模型，较以往的检测模型更为贴近实际情况。我们推导了任意数目的感知节点在一定空间内随机分布时，感知节点的虚警概率的表达式，并给出两种计算虚警概率的方法。根据Neyman-Person准则，在可接受虚警概率条件下，可以得到相应的检测门限，进而求出当前条件下的检测概率。

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第一章 绪论

1.1引言

1.2研究背景与意义

1.3国内外研究现状

1.4认知无线电特点及关键技术

1.5论文内容及安排

第二章 认知无线电中的频谱感知技术

2.1引言

2.2 Neyman-Person准则

2.3基于发射机的频谱感知

2.4基于接收机的频谱检测

2.5多维频谱检测

2.6协作频谱检测

第三章 新型序列能量检测法

3.1信号的序列检测

3.2微弱信号的分段序列能量检测

第四章 基于序列能量检测的协作频谱感知算法

4.1频谱感知模型

4.2基于序列能量检测的协作检测算法描述

4.3性能分析

4.4仿真结果

第五章 感知节点干扰下的能量检测性能分析

5.1系统模型

5.2虚警概率和检测概率

5.3非独立活跃认知无线电节点

5.4仿真结果分析

第六章 结束语

6.1本文工作总结

6.2下一步工作展望

参考文献

致谢

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