【正文】 收信號(hào)樣本來估計(jì) 特征向量的方法。提出了基于PCA1(最優(yōu)化合并能量檢測)的合作頻譜感知方案和基于PCA2(盲目合并能量檢測)的合作頻譜感知方案。同時(shí)，為了便于性能對(duì)比分析，對(duì)在同一系統(tǒng)中不具有噪聲的不確定性的能量檢測算法（）也進(jìn)行了仿真。因此，PCA感知算法完全彌補(bǔ)了單次感知算法的不足，具有較高的檢測精度，是一種快速精準(zhǔn)的盲頻譜感知算法。與此同時(shí)，虛警概率幾乎不受信噪比的影響。最后要感謝學(xué)校和學(xué)院給了我這次做科研的機(jī)會(huì)。對(duì)獨(dú)立信號(hào)的檢測，算法的檢測性能最佳，算法次之，和算法檢測性能最差。第四節(jié) 本章小結(jié)仿真結(jié)果表明，這種感知方法一方面在算法復(fù)雜度和感知性能方面得到了均衡。定義為接收信號(hào)的平均功率與其平均噪聲功率的比值為[15]： (41)要求虛警概率。替代可得盲合并能量檢測的全局檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。這也就是說 要優(yōu)于 。一、 最優(yōu)化合并能量檢測 (PCA1)提出了基于最優(yōu)合并能量檢測的合作頻譜感知方案。PCA 感知算法是利用接收信號(hào)采樣協(xié)方差的最大特征向量來代表信號(hào)的特征，無需知道主用戶的先驗(yàn)信息，而且能夠?qū)⒃肼暫托盘?hào)區(qū)分開來，并得到很好的檢測性能。在認(rèn)知無線電系統(tǒng)對(duì)于已授權(quán)用戶信號(hào)不具備任何先驗(yàn)條件的應(yīng)用場景下，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)僅利用接收信號(hào)協(xié)方差矩陣特征值及特征向量的檢測器。因此，探討可靠性高、復(fù)雜度低的、符合實(shí)際應(yīng)用的新型頻譜感知方法是 CR 技術(shù)重要的、也是極具挑戰(zhàn)性的研究課題之一。換言之，WD 算法要求完全知曉主用戶信號(hào)的所有信息，這一前提條件非?？量痰?，在實(shí)際情況下無法滿足。但是，MFD 方法需要將發(fā)射機(jī)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)后才能判斷主用戶是否存在。原因是，在檢測強(qiáng)相關(guān)信號(hào)時(shí)，由于信號(hào)具有相關(guān)性，可以利用這種先驗(yàn)知識(shí)，采用其它傳統(tǒng)的檢測方法所得檢測性能要優(yōu)于 ED 方法，即此時(shí)采用能量檢測法不是最優(yōu)的。能量檢測法通過將某頻段內(nèi) SU 接收到信號(hào)的能量或功率與一個(gè)預(yù)先設(shè)定的判決門限相比較，根據(jù)比較結(jié)果來判決出該頻段內(nèi)是否有主用戶存在。于是，這些認(rèn)知用戶便能利用從傳感網(wǎng)絡(luò)獲得的頻譜占用信息，選擇最優(yōu)信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在這種頻譜感知方法中，外部代理節(jié)點(diǎn)執(zhí)行頻譜感知功能，并由它通過廣播的方式將頻譜占用的信息傳送給認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)。在分布式合作感知的情形下，各認(rèn)知節(jié)點(diǎn)獨(dú)立地進(jìn)行本地判決，并相互交換各自的感知信息。當(dāng)參與合作感知的認(rèn)知用戶節(jié)點(diǎn)數(shù)增加時(shí)，則會(huì)相應(yīng)的增加感知節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的帶寬，造成系統(tǒng)感知性能下降。而且，合作頻譜感知還可以解決隱蔽終端問題，減少感知時(shí)間。據(jù)此，認(rèn)知用戶就可避開主用戶接收機(jī)當(dāng)前正在使用的頻段，而選擇其它空閑頻譜進(jìn)行通信。為此，可以利用在通信網(wǎng)絡(luò)廣泛分布的大量傳感器獲取的信息，采用多抽頭的方法實(shí)現(xiàn)干擾溫度功率譜估計(jì)。與此類似，美國FCC的下屬機(jī)構(gòu)SPTF也借用了此概念，并采用“干擾溫度”來衡量接收機(jī)接收到來自其它發(fā)射機(jī)和干擾源所產(chǎn)生的單位帶寬內(nèi)的平均功率。另外，干擾的影響往往是發(fā)生在信號(hào)的接收機(jī)端而非發(fā)射機(jī)端。因此，從SNR意義的角度來說，MF檢測法是最優(yōu)的頻譜檢測方法。因此，只有當(dāng)SU接收信號(hào)中存在PU發(fā)射機(jī)信號(hào)時(shí)，接收信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)才表現(xiàn)出周期性的特點(diǎn)。比如，主用戶發(fā)射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)量具有周期性的特征，這是因?yàn)橹饔脩舭l(fā)射信號(hào)中的調(diào)制率、載波頻率等本身就具有周期性的緣故。 根據(jù)式(11)模型可得，采用波形檢測法時(shí)，其檢測量為： (14)其中，*表示共軛。另外，在ED方法中，判決門限的選取還受SU與PU距離等因素的影響。與 的判決表達(dá)式表示如下： (13)其中, 表示信噪比SNR,表示時(shí)間帶寬積,、 分別表示完全和非完全伽瑪函數(shù)。第一節(jié) 主用戶發(fā)射機(jī)信號(hào)檢測的頻譜感知 根據(jù)認(rèn)知用戶所掌握的主用戶先驗(yàn)知識(shí)、檢測復(fù)雜度以及精度等要求的不同，傳統(tǒng)的基于單個(gè)主用戶發(fā)射機(jī)信號(hào)檢測的頻譜感知方法可分為以下幾種： ① 能量檢測(Energy Detection, ED) ② 波形檢測(Waveform Detection,WD)或相關(guān)檢測(Coherent Detection,CD) ③ 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(Cyclostationarity Feature Detection, CFD) ④ 匹配濾波檢測(MatchedFiltering Detection, MFD)一、能量檢測能量檢測是使用最為普遍的一種頻譜感知方法。只有通過頻譜感知，CR才可以感知到周圍無線電磁環(huán)境參數(shù)的變化情況，實(shí)時(shí)地獲取無線頻譜占用的信息數(shù)據(jù)，CR根據(jù)這些信息，將通信信道切換到最適合的空閑頻譜上去，并實(shí)時(shí)地、自適應(yīng)地調(diào)整相應(yīng)的技術(shù)參數(shù)以適應(yīng)新信道電磁特性的要求，在不影響授權(quán)用戶正常通信的情況下，保證認(rèn)知用戶的通信質(zhì)量。本文主要是從單節(jié)點(diǎn)和合作式的方面來認(rèn)知無線電技術(shù)的頻譜感知，提出了在目前領(lǐng)域內(nèi)的幾種頻譜檢測方法和算法。3 認(rèn)知無線電在 WLAN 中的應(yīng)用目前無線局域網(wǎng)（WLAN，Wireless Local Area Network）主流是以 標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)的無線技術(shù)。跟其他的IEEE標(biāo)準(zhǔn)相比， 空中接口的關(guān)鍵問題是共存問題，例如偵聽門限、響應(yīng)時(shí)間等一些機(jī)制則還要做大量的研究。所以，CR一定會(huì)在目前各類無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中表現(xiàn)出無與倫比的應(yīng)用潛力。而且，認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)能夠通過自我的調(diào)節(jié)，以達(dá)到完全適應(yīng)不同的通信網(wǎng)絡(luò)各技術(shù)要求指標(biāo)和條件，它讓與其它通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)協(xié)同工作的能力得到簡化了。于此同時(shí)，CR還能夠感知機(jī)會(huì)接入的路徑，在不同的頻段內(nèi)采用隨機(jī)接入的形式進(jìn)行通信，能夠起到影響敵方監(jiān)聽，并保護(hù)己方通信的秘密，它能夠提高軍事通信的安全。 第五節(jié) 認(rèn)知無線電的應(yīng)用前景認(rèn)知無線電系統(tǒng)擁有通過檢測、感知、監(jiān)視周圍無線射頻環(huán)境再根據(jù)外界環(huán)境的變化及時(shí)的地調(diào)整自己操作參數(shù)的能力。對(duì)策論[8]是針對(duì)研究決策主體行為，產(chǎn)生直接相互作用時(shí)的決策以及考慮決策的均衡問題，對(duì)策論可以劃分為兩類，分別為合作對(duì)策和非合作對(duì)策。 功率控制技術(shù) 在CR通信系統(tǒng)里功率控制的實(shí)現(xiàn)是按照分布式來進(jìn)行的，以擴(kuò)大系統(tǒng)的工作的范圍，提高接收機(jī)性能，造成其他的用戶干擾的主要理由是而每個(gè)用戶的發(fā)射功率，所以，功率控制也是CR的關(guān)鍵技術(shù)之一[5]。它制定了在主用戶與認(rèn)知用戶間選擇頻譜的協(xié)商機(jī)制，其中主要包含了補(bǔ)償?shù)膮f(xié)議、租用頻譜的協(xié)議以及頻譜使用的優(yōu)先級(jí)協(xié)議等等。 頻譜分配技術(shù)認(rèn)知無線電是用動(dòng)態(tài)頻譜分配（DSA, Dynamic Spectrum Allocation）的方案[8]。能量檢測是現(xiàn)在應(yīng)用較廣的一種頻譜檢測的方法，但是它不適合在低信噪比情況下；循環(huán)平穩(wěn)過程特性檢測則可以提取到調(diào)制信號(hào)他的特有特征值，像調(diào)制類型、符號(hào)速率以及正弦載波等特征值。認(rèn)知用戶的概念是指的那些未經(jīng)授權(quán)就使用了只有授權(quán)了用戶才能使用頻譜的用戶，它的主用戶是那些獲得授權(quán)使用頻譜的用戶。在 2008 年的 868 重大課題研究中，我國就對(duì)認(rèn)知無線電的研究工作提供了三個(gè)項(xiàng)目的明確研究，且這當(dāng)中每個(gè)項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)為 800 萬元。因?yàn)檫@個(gè)頻段在美國利用率的低，它在通過允許不同免許可設(shè)備來使用這個(gè)頻段，不但提高頻率的利用率，還推廣了寬帶無線接入業(yè)務(wù)。另一位科學(xué)家Rieser [3] 則認(rèn)為Mitola 他所提出的那基于人工智能的認(rèn)知系統(tǒng)，會(huì)受限于硬件或平臺(tái)自身的計(jì)算能力，并且它不能適應(yīng)快速變化的網(wǎng)絡(luò)。 這當(dāng)中最具有代表性的是以 Mitola 為首的，代表瑞典皇家科學(xué)院以及美國聯(lián)邦通信委員會(huì)（FCC）所持的觀點(diǎn)；其他的觀點(diǎn)還有以 Rieser 為首的維吉利亞技術(shù)中心和英國伯明翰大學(xué) Simon Haykin 等人他們所認(rèn)為的觀點(diǎn)。認(rèn)知無線電（CR , Cognitive Radio）這一技術(shù)的出現(xiàn)發(fā)展給解決無線資源頻譜的貧乏提供了一條新的路徑。可是這些已經(jīng)被分配的授權(quán)頻段和非授權(quán)頻段中存在頻譜資源的利用不平衡。同時(shí)研究發(fā)現(xiàn)，在廣泛的授權(quán)頻段中，無線頻譜利用率極低的部分大多為傳播特性良好的低頻頻譜?！娟P(guān)鍵詞】認(rèn)知無線電 頻譜感知 能量感知 合作式感知 信號(hào)檢測ABSTRACTWith the rapid growth of wireless munications business, the increasing spectrum demand and the contradiction between the limited spectrum resources has bee one of the main bottleneck restricting the development of wireless munication. the thesis focuses on the cognitive radio spectrum sensing technology, the main contents are as follows:And, in view of the key technologies to realize cognitive radio has carried on the exploration from the theory, analyses the energy test in the ideal and fading channel environment perception of authorized user signal performance and the shortage of multiple cognitive user collaboration awareness and diversity reception technology into energy, an improved algorithm is put forward. Improved spectrum sensing algorithm preserves the energy test both the characteristics of easy to implement and without a priori information, and can effectively improve the reliability of detection. Respectively under the environment of the channel performance simulation and analysis.Aiming at classical spectrum sensing algorithm in cognitive radio (energy detection, geometric average arithmetic, signal subspace, maximum eigenvalue detection) problems existing defects of different level, in order to further improve the detection performance of spectrum sensing algorithm, is proposed based on cooperative spectrum sensing signal Principal Component extraction algorithm of PCA (Principal Component Analysis).The algorithm in cognitive radio system for authorized users (Licensed User, LU) signal does not have any prior conditions of application scenarios, only based on the received signal covariance matrix eigenvalue and eigenvector of the detector. In according to the design of the received signal SNR maximization criterion and constraint conditions, can be based on the eigenvalue and eigenvector with optimal detection performance of cooperative spectrum sensing variables, namely the building of the brain that receives signals based on principal ponent (principal ponent), the optimal global cooperative spectrum sensing detection variable fusion schemes, and realize the related detection under the way of the optimal spectrum sensing performance. The simulation results show that the algorithm scheme can significantly improve the cognitive wireless network collaborative spectrum sensing performance.【Key words】 Cognitive radio Spectrum perception Energy awareness Collaborative perception cover optimization目 錄