【正文】 檢測概率也明顯增大。結(jié)束語無線頻譜是不可再生的寶貴資源。提高頻譜資源利用率以滿足日益增長的無線通信業(yè)務(wù)需求是無線通信領(lǐng)域永恒的話題。可以說，無線通信的發(fā)展歷史就是解決頻譜有效利用的歷史。傳統(tǒng)提高頻譜利用率的方法是采用先進的通信理論與技術(shù)，但受限于香農(nóng)信道容量定理極限值，不能從根本上解決頻譜資源緊張問題。隨著未來無線通信寬帶化的發(fā)展趨勢，WiMAX、LTE、UWB等新技術(shù)、新業(yè)務(wù)不斷涌現(xiàn)，頻譜需求需求呈指數(shù)迅速增長。頻譜資源的供需矛盾限制了無線通信業(yè)務(wù)應(yīng)用的持續(xù)發(fā)展。在傳統(tǒng)“條塊分割”的靜態(tài)頻譜分配政策下，全球頻譜資源的利用表現(xiàn)出高度的不均衡性。一方面，一些授權(quán)頻段業(yè)務(wù)繁忙、占用擁擠；另一方面，一些授權(quán)頻段，尤其是信號傳播特性比較好的低頻段，其頻譜利用率極低，頻譜資源存在巨大的“浪費”。這就迫切需要一種新的技術(shù)將“浪費”的頻譜資源充分利用起來，認知無線電技術(shù)也就應(yīng)運而生了。隨著認知無線電的發(fā)展，研究人員發(fā)現(xiàn)，由于多徑衰落和陰影效應(yīng)的影響，單認知用戶檢測可靠性低，于是有人提出了多用戶聯(lián)合檢測的方法，這種方法雖然能夠克服多徑衰落以及陰影效應(yīng)的影響，但是在實際工作環(huán)境下，單個認知用戶由于分布在不同的地理位置和環(huán)境，其平均信噪比也會不同，每個認知用戶的局部判決在融合中心對全局判決的影響也不相同，而目前等權(quán)重的感知算法沒有考慮這些因素的響，因此它并不是最優(yōu)的?；谏鲜鰡栴}，本文采用一種加權(quán)合作頻譜感知技術(shù)，仿真結(jié)果表明，加權(quán)合作頻譜感知不僅克服了目前合作頻譜感知方法的不足，其檢測性能也優(yōu)于目前的方法，能大大提高對主用戶和頻譜空穴的檢測概率。雖然基于加權(quán)的認知無線電檢測融合技術(shù)性能很優(yōu)越，有很大的發(fā)展前景，但是協(xié)作檢測算法涉及的優(yōu)化算法以及如何降低算法復(fù)雜度的問題，還有待于進一步的深入研究。致 謝轉(zhuǎn)眼四年將近，大學(xué)生活即將結(jié)束，然而我的人生卻開始了新的旅途。在這四年求學(xué)的過程中，在親友、老師、朋友的幫助鼓勵下，雖然走得艱難，卻收獲頗豐。在此感謝我的導(dǎo)師，季薇老師，你是一位備受大家尊敬的老師，你治學(xué)嚴謹，學(xué)識淵博，思想深邃，看問題視野開闊。在你耐心的幫助和輔導(dǎo)下，我才順利完成了自己的畢設(shè)任務(wù)，對此我深表謝意。從選題到開題再到寫論文，你交給我的不只只是一個個知識點，更讓我們懂得了授之以魚不如授之以漁的道理。在你的指點下，經(jīng)常使我豁然開朗。在此次畢業(yè)設(shè)計的過程中，給予過我?guī)椭凸膭畹呐笥褌?，謝謝你們，是你們在我最無助的時候給我鼓勵，予我?guī)椭?，也是因為你們的存在，我的大學(xué)才豐富多彩，我們即將畢業(yè)，即將分離，但我們友誼地久天長。此外我要感謝我的父母，謝謝你們對我的養(yǎng)育之恩，愿你們身體健康。在論文即將完成之際，我的心情無法平復(fù) ，那些給予我無聲的幫助的朋友們，請在此接受我最誠摯的謝意。此外感謝在我此次設(shè)計中引用或參考的論著的作者們。參考文獻[1][J] .2010，43（08）：92.[2]王春生,[期刊論文].無線通信技術(shù) 2011(1)[3]HUANG Xiao Ge,HAN Ning,ZHENG Guan Bo,et spectrum sensing in cognitive radio[C].China 2007,Shanghai,china,August,2007.[4]LEE J, KIM YOUNG spectrum sensing scheme using clustering in cognitive radio systems[C].IEEE ICACT 2008,2008:786790.[5]John G,Proakis等. 數(shù)字通信. 北京：電子工業(yè)出版社，2001.[6]QUAN Zhi，CUI Shu Guang，SAYED A H．Optima]linearcooperation for spectrum sensing in cognitive radionetworks[J]．IEEE 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u*r)))^x/gamma(x+1)。end。p_rdi(j)=exp(nm(j)/2)*gg(j)+(((2+u*r)/(u*r))^(N/21))*(exp(nm(j)/(2+u*r))exp(nm(j)/2)*ff(j))。 p_rmi(j) = 1p_rdi(j)。%AWNS channela=sqrt(arf*sin/bet)。b=sqrt(nm(j)/bet)。p_di(j) = marcumq(a,b,N/2)。 p_mi(j) = 1p_di(j)。endloglog(p_fi,p_mi,39。.39。,p_fi,p_rmi,39。.*39。)。gridhold on。%loglog(p_fi,p_rmi,39。.*39。)。grid。 %axis image。xlabel(39。Prob. of False Alarm P_f39。)。ylabel(39。Prob. of Miss Detection P_m39。)。legend(39。AWGN39。,39。Rayleigh39。)。不同信噪比對比程序clear all。clcarf=。r1=2。r2=4。r3=6。r4=8。r=r1+r2。bet=1。N=4。u=2。 sin=5。for j=1:20 nm(j)=0。 p_fi(j)=0。 p_di(j)=0。 gg(j)=0。 ff(j)=0。 nm(j)=j/2。p_fi(j) =Ngammainc(nm(j)/2,u+1)。for x=0:(N/22)。 gg(j) = gg(j)+(nm(j)/2)^x/gamma(x+1)。 ff(j) = ff(j)+(nm(j)*u*r/(2*(2+ u*r)))^x/gamma(x+1)。end。p_rdi(j)=exp(nm(j)/2)*gg(j)+(((2+u*r)/(u*r))^(N/21))*(exp(nm(j)/(2+u*r))exp(nm(j)/2)*ff(j))。p_rmi(j) = 1p_rdi(j)。%AWNS channela=sqrt(arf*sin/bet)。b=sqrt(nm(j)/bet)。p_di(j) = marcumq(a,b,N/2)。 p_mi(j) = 1p_di(j)。endloglog(p_fi,p_rmi,39。.*39。)。gridhold on。%loglog(p_fi,p_rmi,39。.*39。)。grid。 %axis image。clear all。clcarf=。r1=2。r2=4。r3=6。r4=8。 r=r1+r2+r3。bet=1。N=4。u=2。 sin=5。for j=1:20 nm(j)=0。 p_fi(j)=0。 p_di(j)=0。 gg(j)=0。 ff(j)=0。 nm(j)=j/2。p_fi(j) =Ngammainc(nm(j)/2,u+1)。 for x=0:(N/22)。 gg(j) = gg(j)+(nm(j)/2)^x/gamma(x+1)。 ff(j) = ff(j)+(nm(j)*u*r/(2*(2+ u*r)))^x/gamma(x+1)。end。p_rdi(j)=exp(nm(j)/2)*gg(j)+(((2+u*r)/(u*r))^(N/21))*(exp(nm(j)/(2+u*r))exp(nm(j)/2)*ff(j))。p_rmi(j) = 1p_rdi(j)。%AWNS channela=sqrt(arf*sin/bet)。b=sqrt(nm(j)/bet)。p_di(j) = marcumq(a,b,N/2)。 p_mi(j) = 1p_di(j)。 endloglog(p_fi,p_rmi,39。39。)。gridhold on。%loglog(p_fi,p_rmi,39。.*39。)。grid。 %axis image。clear all。clcarf=。r1=2。r2=4。r3=6。r4=8。 r=r1+r2+r3+r4。bet=1。N=4。u=2。 sin=5。for j=1:20 nm(j)=0。 p_fi(j)=0。 p_di(j)=0。 gg(j)=0。 ff(j)=0。 nm(j)=j/2。p_fi(j) =Ngammainc(nm(j)/2,u+1)。 for x=0:(N/22)。 gg(j) = gg(j)+(nm(j)/2)^x/gamma(x+1)。 ff(j) = ff(j)+(nm(j)*u*r/(2*(2+ u*r)))^x/gamma(x+1)。end。p_rdi(j)=exp(nm(j)/2)*gg(j)+(((2+u*r)/(u*r))^(N/21))*(exp(nm(j)/(2+u*r))exp(nm(j)/2)*ff(j))。p_rmi(j) = 1p_rdi(j)。%AWNS channela=sqrt(arf*sin/bet)。b=sqrt(nm(j)/bet)。p_di(j) = marcumq(a,b,N/2)。 p_mi(j) = 1p_di(j)。endloglog(p_fi,p_rmi,39。.39。)。gridhold on。%loglog(p_fi,p_rmi,39。.*39。)。grid。 %axis image。xlabel(39。Prob. of False Alarm P_f39。)。ylabel(39。Prob. of Miss Detection P_m39。)。legend(39。N=239。,39。N=339。,39。N=439。)。學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進行的研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)特別注明引用的內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。學(xué)位論文作者（本人簽名）： 年 月 日學(xué)位論文出版授權(quán)書本人及導(dǎo)師完全同意《中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫出版章程》、《中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫出版章程》(以下簡稱“章程”)，愿意將本人的學(xué)位論文提交“中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社”在《中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》、《中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》中全文發(fā)表和以電子、網(wǎng)絡(luò)形式公開出版，并同意編入CNKI《中國知識資源總庫》，在《中國博碩士學(xué)位論文評價數(shù)據(jù)庫》中使用和在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，同意按“章程”規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益。論文密級：□公開 □保密（___年__月至__年__月）(保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議)作者簽名：_______ 導(dǎo)師簽名：______________年_____月_____日 _______年_____月_____日獨 創(chuàng) 聲 明本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(論文)，是本人在指導(dǎo)老師的指導(dǎo)下，獨立進行研究工作所取得的成果，成果不存在