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正文內(nèi)容

基于雙門限的分組協(xié)作頻譜檢測(cè)算法研究畢業(yè)設(shè)計(jì)(編輯修改稿)

2025-07-20 00:50 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 pectral Density, CSD)函數(shù)的計(jì)算公式是[32]: (212)其中, (213) 就是循環(huán)自相關(guān)函數(shù),是循環(huán)頻率,每個(gè)都是信號(hào)持續(xù)時(shí)間的整數(shù)倍。當(dāng)=0時(shí),CAF以及CSD就是通常所提到的自相關(guān)函數(shù)和功率譜密度。當(dāng)循環(huán)頻率等于發(fā)送信號(hào)的基本頻率時(shí),循環(huán)譜密度函數(shù)達(dá)到峰值,循環(huán)頻率可以假設(shè)已知[33],或者可以提取出來作為證明傳輸信號(hào)的特性[34]。信號(hào)不同,其功率譜密度也就不同,可以根據(jù)這個(gè)特性來檢測(cè)主用戶。 循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)能夠?qū)⒃肼晱闹饔脩粜盘?hào)中區(qū)分出來,歸結(jié)于噪聲的寬平穩(wěn)性(WideSensing Stationary, WSS),當(dāng)調(diào)制信號(hào)循環(huán)平穩(wěn)時(shí),噪聲與調(diào)制信號(hào)沒有相關(guān)性,這樣在分析頻譜的自相關(guān)函數(shù)時(shí)就能把噪聲和調(diào)制信號(hào)區(qū)分開;循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)方法還能夠區(qū)分主用戶以及各種不同的傳輸方式。該方法的缺點(diǎn)是需要采集較長時(shí)間的信號(hào),以獲得其統(tǒng)計(jì)特性,往往會(huì)影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。 圖23本地檢測(cè)方法的對(duì)比圖 圖23顯示的是三種本地檢測(cè)算法在復(fù)雜度和準(zhǔn)確性能上的對(duì)比,從中可以看出在這些檢測(cè)方法中,能量檢測(cè)是最容易實(shí)現(xiàn)、復(fù)雜度最低的,而準(zhǔn)確度最高的則是匹配濾波器方法,同時(shí)也是最復(fù)雜的算法。三種算法具體的優(yōu)缺點(diǎn)比較見表21: 表21本地檢測(cè)方法對(duì)比 檢測(cè)方法適用范圍優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)能量檢測(cè)主用戶信息未知計(jì)算量低,實(shí)現(xiàn)較容易,不需要知道主用戶的先驗(yàn)知識(shí)準(zhǔn)確性不高不適用于微弱信號(hào)的檢測(cè)不能區(qū)別信號(hào)類型匹配濾波器方法主用戶信息未知時(shí)間短、增益大,精度高需要解調(diào)主用戶信號(hào)復(fù)雜度高循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)算 法此用戶具有周期自相關(guān)特性險(xiǎn)能好能識(shí)別不同調(diào)制方式的信號(hào)可以區(qū)別噪聲和信號(hào)可應(yīng)用于擴(kuò)頻信號(hào)的檢測(cè)運(yùn)算量大檢測(cè)時(shí)間較長在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中,次用戶應(yīng)該保證對(duì)主用戶的干擾很小。但是,在實(shí)際的通信環(huán)境中,用戶分布范圍較大,由于無線電波的深衰落和陰影效應(yīng),單個(gè)用戶的本地檢測(cè)性能嚴(yán)重降低。在深衰落和陰影效應(yīng)的環(huán)境下,信噪比非常低,次用戶接收到的信號(hào)很微弱,就可能檢測(cè)不到主用戶的存在,此時(shí),次用戶會(huì)接入它所認(rèn)為空閑的頻段并使用其通信,這樣會(huì)對(duì)主用戶造成很大的干擾。當(dāng)次用戶無法避免隱節(jié)點(diǎn)(即實(shí)際存在但未被探測(cè)到的節(jié)點(diǎn))問題時(shí),也會(huì)對(duì)主用戶造成干擾。這是由于次用戶的觀測(cè)范圍很小,而且比它射頻的傳輸范圍還要小,即使次用戶檢測(cè)到不在使用的頻譜空穴,在他們的傳輸范圍內(nèi),他們的通信也會(huì)對(duì)主用戶造成干擾。因此,對(duì)主用戶的干擾無法避免使得單用戶頻譜檢測(cè)也就是非協(xié)作頻譜感知是不可靠的。本地檢測(cè)技術(shù)的性能同時(shí)也受一些因素的影響。比如,頻譜感知中最常使用的能量檢測(cè)中所使用的門限很容易受到噪聲等級(jí)變化的影響。即使門限值被設(shè)定成自適應(yīng)的,一旦出現(xiàn)帶內(nèi)干擾,能量檢測(cè)器就受到影響。而且,在頻率選擇性衰落信道上如何選擇與信道相關(guān)的門限值也是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。最后,當(dāng)次用戶在一個(gè)很小的區(qū)域中時(shí),不同次用戶的檢測(cè)數(shù)據(jù)在很大可能上是相關(guān)的,這是因?yàn)橄噜彽拇斡脩艨赡茉趲缀跸嗤闹饔脩舻膫鬏敺秶鷥?nèi)。在這種場景下,最好的解決空間相關(guān)性以及提高檢測(cè)性能的方法就是允許次用戶之間通過共享頻譜感知信息的方式進(jìn)行協(xié)作。這種協(xié)作就是協(xié)作頻譜感知。 , , [15]中提出的算法,作為頻譜感知中由噪聲不確定性、衰落、陰影效應(yīng)等引起的問題的解決方案。 協(xié)作頻譜感知是一種多用戶聯(lián)合感知檢測(cè)主用戶的方法,其思想是所有的認(rèn)知用戶協(xié)作檢測(cè)某一段用戶,然后融合所有結(jié)果進(jìn)行判定。其優(yōu)點(diǎn)是可以解決頻譜感知中由噪聲的不確定性、衰落、陰影效應(yīng)引起的問題。相對(duì)于單用戶檢測(cè)而言大大降低了錯(cuò)檢概率和虛警概率,并且協(xié)作可以解決隱節(jié)點(diǎn)問題,并且減少檢測(cè)時(shí)間。隨之帶來的負(fù)面影響是開銷的增長、復(fù)雜度變大、由通信量增大引起的功率消耗,并且一般需要一個(gè)控制信道??刂菩诺乐饕谴斡脩粲脕硐蛉诤现行膮R報(bào)檢測(cè)結(jié)果,也是融合中心對(duì)次用戶進(jìn)行控制、資源分配的信道。 在協(xié)作頻譜感知的架構(gòu)中,控制信道的實(shí)現(xiàn)方式有很多種,其中包括了專門的帶寬,未授權(quán)頻段(如ISM, UWB系統(tǒng)),如何選擇取決于系統(tǒng)的需求。認(rèn)知系統(tǒng)可以通過軟融合或是硬融合方法進(jìn)行信息共享[40],而軟融合與硬融合的劃分依據(jù)是融合內(nèi)容的不同。軟融合是將所檢測(cè)到的內(nèi)容(如能量值等)傳遞到融合中心,而硬融合主要是將存在與否的結(jié)果以1bit的信息傳遞到融合中心,由融合中心進(jìn)行最后的判決。硬融合實(shí)現(xiàn)簡單并且能夠減少信道開銷,而軟融合的準(zhǔn)確性更高。軟融合包括等增益合并(Equal GainCombining, EGC),選擇合并(Selection Combining, SC)以及切換保留合并(Switch and Stay Combining ,SSC)等方法。在文獻(xiàn)[31]中進(jìn)行了基于能量檢測(cè)的軟融合方法對(duì)比,可以看出EGC方法在幅度上可以獲得大約兩個(gè)級(jí)別的增益,而SC和SSC方法在幅度上能獲得一個(gè)級(jí)別的增益。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)方面,這種協(xié)作的算法應(yīng)該要減少協(xié)議的開銷,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中的變化和錯(cuò)誤具有魯棒性。 協(xié)作頻譜感知可以由兩種方式實(shí)現(xiàn),分為集中式和分布式。1)集中式(centralized sensing):由中心單元(融合中心)從認(rèn)知設(shè)備(次用戶)集合感知信息,判定頻譜是否可用,并廣播此信息給其他次用戶或是直接控制次用戶業(yè)務(wù)。其目的在于減輕衰落信道帶來的影響,增加檢測(cè)性能。2)分布式((distributed sensing):次用戶自己判斷哪段頻段可用,然后與其他用戶共享信息,并不需要融合中心,減少損耗以及工作量。 在實(shí)際環(huán)境中,主用戶網(wǎng)絡(luò)(如廣播電視網(wǎng)、蜂窩電話網(wǎng)的)中許多設(shè)備都處于被動(dòng)狀態(tài),認(rèn)知無線電系統(tǒng)往往難以精確地對(duì)其定位。若采用本振泄漏功率的方法,次用戶就可對(duì)這些接收機(jī)進(jìn)行定位,并且對(duì)它們的工作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)。本振泄露間的具體工作原理是當(dāng)使用Edwin Armstrong 1918年發(fā)明的無線超外差接收機(jī)接收信號(hào)時(shí),需要將接收到的高頻率信號(hào)進(jìn)行變頻處理,會(huì)產(chǎn)生某些特定頻段的信號(hào),因此一些信號(hào)也就不可避免地從天線中泄漏出去。此時(shí)若是將一些次用戶放置在主用戶接收機(jī)的附近,這些次用戶就可以直接檢測(cè)到本振的泄漏信號(hào)。若次用戶檢測(cè)到有能量泄漏時(shí),就判斷為主用戶出現(xiàn),否則判斷為主用戶未出現(xiàn)。本振泄漏檢測(cè)方法的一般模型如圖24所示: 圖24本振泄露檢測(cè)方法示意圖 近年來由于接收機(jī)系統(tǒng)的改進(jìn),本振泄漏的功率水平呈下降趨勢(shì),當(dāng)距離較大時(shí),次用戶的接收電路檢測(cè)到本振泄漏是很困難的。另外,由于接收機(jī)具體類型和使用時(shí)間的不同,本振泄漏功率是不斷變化的。因此,Ben提出了一種改進(jìn)的監(jiān)測(cè)本振泄漏算法。通常認(rèn)知無線電系統(tǒng)是以發(fā)射機(jī)為中心進(jìn)行考慮的,但是由于可能會(huì)出現(xiàn)不可預(yù)見的新干擾,接收機(jī)的范圍內(nèi)也會(huì)產(chǎn)生干擾使得信號(hào)不能可靠傳輸。為了避免這種情況的出現(xiàn),F(xiàn)CC提出一種新型干擾測(cè)量模型一一干擾溫度[33],用來表示次用戶在共享頻段內(nèi)對(duì)主用戶接收機(jī)產(chǎn)生的干擾功率,是一個(gè)衡量干擾功率以及其帶寬的量,其單位為開爾文(Kelvin),定義為: (214)其中為中心頻率、帶寬B的干擾信號(hào)的平均功率,K是貝爾茲曼常數(shù),K=1023J/Kelvin。系統(tǒng)設(shè)定一個(gè)保證主用戶能正常工作的干擾溫度門限值,該門限值由主用戶能夠正常工作的最壞信噪比決定。在干擾溫度模型中,次用戶也被當(dāng)作主用戶的干擾,一旦包含次用戶信號(hào)在內(nèi)的累積干擾超過了上述干擾溫度門限值,主用戶就無法正常工作。反之,可以保證主用戶與次用戶同時(shí)正常工作。該模型要求發(fā)射機(jī)能夠通過有意識(shí)地控制信號(hào)發(fā)射功率,使接收端接收到的信號(hào)的功率接近其噪聲功率的統(tǒng)計(jì)平均值。干擾溫度檢測(cè)模型的工作原理是,一旦接收機(jī)工作的頻段上出現(xiàn)了未知干擾,不同頻點(diǎn)的峰值超出原有噪聲電平,那么噪聲電平相應(yīng)地被提高。該模型使用接收端所能容忍的新增干擾信號(hào)的數(shù)量做判決,也就是說,干擾溫度模型是對(duì)多個(gè)信號(hào)能量進(jìn)行累積,以最大容量對(duì)應(yīng)的信號(hào)數(shù)量作為判決門限。根據(jù)干擾溫度模型的內(nèi)容,某段頻段內(nèi),只要正在工作的次用戶發(fā)射機(jī)數(shù)量不超過上述判決門限值,次用戶就可以使用該頻段通信。干擾溫度模型更適用于類似UWB的頻譜重疊的動(dòng)態(tài)頻譜接入方法,UWB的傳輸距離短,干擾功率要遠(yuǎn)低于噪聲電平。與干擾溫度模型相關(guān)的另一個(gè)問題是在于沒有主用戶信號(hào)與次用戶信號(hào)重疊,或者主用戶信號(hào)很弱,以至于無法檢測(cè)到時(shí),要考慮使用干擾溫度模型會(huì)得到怎樣的結(jié)果。如果沒有最大功率的約束條件或者檢測(cè)不到信號(hào)時(shí),認(rèn)知無線電系統(tǒng)可能引起有害的干擾。認(rèn)知無線電系統(tǒng)的主要任務(wù)是解決頻譜資源短缺、提高授權(quán)頻段頻譜利用率。其中一個(gè)主要的步驟是如何迅速、準(zhǔn)確地判斷主用戶是否工作在其頻段上,解決這個(gè)問題的關(guān)鍵技術(shù)就是頻譜感知。本章主要研究的是認(rèn)知無線電中的各種頻譜感知技術(shù),首先介紹了現(xiàn)有頻譜感知技術(shù)的分類,接著詳細(xì)闡述了三種傳統(tǒng)的本地檢測(cè)算法、性能以及三種算法在適用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)方面的對(duì)比,隨后分析了多用戶協(xié)作檢測(cè)的必要性、與非協(xié)作檢測(cè)算法的對(duì)比情況,并且簡單探討了協(xié)作頻譜感知技術(shù)的情況及其分類。最后介紹的是接收機(jī)檢測(cè)的兩種方法一一本振泄露檢測(cè)和干擾溫度檢測(cè)算法的基本原理。 第3章 協(xié)作頻譜感知技術(shù)下面介紹兩種基本的融合算法,基于軟融合、硬融合的算法一一雙門限檢測(cè)方法,分組協(xié)作頻譜感知技術(shù)。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于雙門限算法的改進(jìn)分組協(xié)作頻譜感知算法。 協(xié)作頻譜感知一般包含三個(gè)步驟: 1)每個(gè)次用戶獨(dú)立地檢測(cè)主用戶,生成本地的頻譜檢測(cè)量或是根據(jù)檢測(cè)量做出的一個(gè)二進(jìn)制(通常是1bit)判決結(jié)果; 2)所有的次用戶將自己的檢測(cè)量/二進(jìn)制結(jié)果匯報(bào)給一個(gè)普通的接收機(jī),也就是認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中的融合中心或是WLAN中的接入點(diǎn)(Access Point, AP); 3)該接收機(jī)融合所有次用戶的檢測(cè)量/二進(jìn)制結(jié)果,得出一個(gè)最終的結(jié)論,判定在所檢測(cè)的頻段中主用戶是否存在。 在這個(gè)算法中,若是單個(gè)次用戶將檢測(cè)量直接傳送出去,由接收機(jī)融合這些檢測(cè)量做出判定,稱為決策融合或是硬融合。若是將檢測(cè)量在本地做出判定,只是將判定的結(jié)果以1bit傳送出去,接收機(jī)融合的只是各個(gè)次用戶的判決結(jié)果,這種方法稱為數(shù)據(jù)融合或是軟融合。1. “與”融合 “與”融合的實(shí)現(xiàn)方式是融合中心將所有次用戶對(duì)某一主用戶頻點(diǎn)的檢測(cè)的結(jié)果用邏輯“與”的方式進(jìn)行合并??梢岳斫鉃橹挥挟?dāng)所有次用戶都判定該頻點(diǎn)有主用戶信號(hào)存在時(shí),才判決該頻段有主用戶出現(xiàn)。假設(shè)第個(gè)次用戶本地檢測(cè)的檢測(cè)概率與虛警概率分別為,根據(jù)概率論的知識(shí),采用“與”融合后得到的系統(tǒng)總的虛警概率與檢測(cè)概率別為各個(gè)次用戶虛警概率和檢測(cè)概率的乘積: (31) (32)其中,表示檢測(cè)某個(gè)主用戶頻段的次用戶的個(gè)數(shù)。在本文中,本地檢測(cè)使用的是能量檢測(cè)方法,則,分別是第個(gè)用戶使用能量檢測(cè)方法的檢測(cè)概率和虛警概率,在AWGN信道中的表達(dá)式是: (33)在Rayleigh信道中的表達(dá)式為: (34) 2. “或”融合“或”融合的實(shí)現(xiàn)方式是融合中心將所有次用戶對(duì)某一主用戶頻段的檢測(cè)的結(jié)果用邏輯“或”的方式進(jìn)行合并??梢岳斫鉃楫?dāng)任何一個(gè)次用戶認(rèn)為有主用戶信號(hào)存在時(shí)就判定在該頻段上有主用戶出現(xiàn)。 假設(shè)第個(gè)節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)概率與虛警概率分別為,,根據(jù)概率論的知識(shí),采用“或”融合方式后得到的系統(tǒng)總的檢測(cè)概率與虛警概率分別為: (35) (36)其中,定義錯(cuò)檢概率為當(dāng)主用戶出現(xiàn)、次用戶卻判斷為沒出現(xiàn)的概率: (37)因此,與的關(guān)系是: (38)3. “K”秩融合K”秩融合算法也稱為KoutofM準(zhǔn)則,原理是所有次用戶對(duì)某個(gè)主用戶頻點(diǎn)的判決結(jié)果相加,將所得的數(shù)值與預(yù)先設(shè)定的門限值K相比較,若超過該門限值K,才判決有主用戶信號(hào)存在,否則判決沒有主用戶信號(hào)存在,因此,K秩融合算法的假設(shè)模型為: (39) 該算法可以理解為,M個(gè)次用戶中只要有K個(gè)用戶檢測(cè)到主用戶出現(xiàn),融合中心則判定主用戶出現(xiàn)。可以看出,或融合算法是K=1時(shí)K秩融合算法的特例,而K=M時(shí)就是與融合算法。根據(jù)以上分析,采用K秩融合算法后系統(tǒng)總的檢測(cè)概率熱與虛警概率分別為[21]: (310) (311) 根據(jù)上述分析,觀測(cè)到的信號(hào)包括了可能存在的主用戶信號(hào)以及加性噪聲,為了便于討論,這里假設(shè)觀測(cè)到的信號(hào)對(duì)于噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差已經(jīng)歸一化了。對(duì)于軟融合方法,將各個(gè)次用戶觀測(cè)到的歸一化能量加權(quán)求和,最終的結(jié)論由加權(quán)后的和值決定。因此,軟融合方法研究
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