用于宽带自适应通信的认知无线电决策引擎的研究与实现

摘要

认知无线网最突出的特点是智能性，而实现智能性的关键在于构建可重配置的认知决策引擎。自适应通信正是利用了认知引擎的智能性来实现这种自适应功能的。与传统通信系统相比，自适应通信系统的通信体制、通信数据率、通信频点不再是固定不变的。它不仅能最大限度躲避干扰，降低通信误码率，还能躲避截获或者增加被截获的难度。根据项目需求，对基于卫星通信链路的应用展开研究：发射机采用认知技术，根据信道的占用和受干扰情况，自适应选择频段、数据速率以及调制模式等以躲避干扰。
　　本文的主要工作为：研究实现认知引擎的感知功能、决策功能。通过频谱感知，将感知到的参数输入决策模块，设定认知引擎的输入参数，由认知引擎做出决策，输出决策参数，从而实现对发射机的参数优化。本文对多种感知算法进行了研究，并实现了仿真验证；通过对多目标函数的归一化处理，将认知引擎的优化问题转化为单目标函数，利用改进后的二进制粒子群算法，实现其优化决策的功能。最后，分别对最小的功耗、最小误码率、最大化数据数率的通信模式进行了算法的仿真分析，并证实了算法的优化性能。

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1 绪论

1.1 研究课题及背景

1.2 研究现状

1.3 本章小结及工作安排

2 频谱感知技术

2.1 频谱感知

2.2 检测技术性能评价

2.3 本地检测算法

2.4 主用户接收机检测

2.5 多用户频谱检测技术

2.6 感知算法的理论比较

2.7 本章小结

3 CR决策引擎及优化算法

3.1 认知决策引擎

3.2 CR决策引擎的实现

3.3 粒子群算法分析

3.4 改进的二进制粒子群分析

3.5 本章小结

4 基于二进制粒子群的CR决策引擎

4.1 系统设计要求

4.2 系统设计及仿真实现

4.3 本章小结

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果