认知无线电中协作频谱感知技术研究

由于无线通信用户的增多和采用的固定频谱分配模式,使频谱资源越来越紧缺,认知无线电的出现极大地提高了频谱的利用率。该文对基于能量检测的单节点检测和协作检测技术进行了分析和讨论,重点分析了协作检测中的数据融合算法,并对几种融合算法和能量检测算法进行了性能的仿真分析。通过分析及仿真结果可以看出,协作检测与单节点检测相比,有效地提高了检测概率。     

基于双重信誉值与多角度权值的抗SSDF攻击协作频谱感知方法

为保证协作频谱感知具备较好的抗频谱感知数据篡改（SSDF）攻击能力,提出一种基于双重信誉值与多角度权值的协作频谱感知（DRMW-CSS）方法。首先,以历史本地判决结果进行多次迭代获得评分信誉值,并在此基础上计算出准确率信誉值。其次,以双重信誉值和多个信誉值门限对次级用户（SU）进行筛选。然后,判断SSDF攻击对该筛选方法造成的影响程度,并将其分为3种情况。最后,根据不同情况采用相对应多角度权值数据融合判决方法做出最终的全局决策。仿真结果表明,所提方法在面对不同攻击策略与攻击概率的SSDF攻击时具有良好的感知准确率,相较于传统方法具备更好的抗攻击能力。     

认知网络中的协作频谱感知技术研究

认知无线电技术通过感知频谱后进行动态频谱资源分配,极大地提高了频谱利用效率。频谱感知是实现认知无线电技术的前提和基础,文中针对频谱感知技术中单节点检测的局限性对能够改善频谱感知能力的协作感知技术进行了分析及讨论,重点分析了基于能量检测法的协作感知中的各种数据融合算法,并在此基础上提出了目前协作感知中存在的问题及未来的研究方向。     

基于双门限能量检测的自适应协作频谱感知

针对认知无线电中传统单门限能量检测由于单一门限造成的低信噪比情况下容易误判从而导致错失频谱接入机会的不足,提出了一种基于双门限能量检测方法的自适应协作频谱感知模型.该模型以加性高斯白噪声信道模型为基础,由传统双门限能量检测方法改进而成,针对接收到的能量统计值的大小采用不同的判决方法,各个判决结果直接由所采用的判决方法决定.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,与传统单门限能量检测模型相比,该自适应协作频谱感知模型具有更好的识别性能,随着用户数量的增加,识别性能更优.     

一种高效的协作频谱感知架构

为了有效利用协作频谱感知中的上传时隙以改善感知性能,该文设计一种新的协作频谱感知(CSS)架构。其核心思想是：当一个次用户上传信息时,后面的次用户继续执行本地感知直至轮到其上传时才停止,该方法合理地将一半的空闲上传时隙用于感知,因而更为高效。同时,该文基于Neyman-Pearson准则,研究了AND准则和OR准则下的最优调度策略问题,并讨论了该架构带来的感知性能增益。仿真结果表明：所提架构可以有效改善协作频谱感知性能,而不带来额外的感知时延。     

抗SSDF攻击的一致性协作频谱感知方案

在分布式认知无线电网络中,一般很难找到合适的融合中心能够收集所有协作用户的感知信息,而且协作过程极可能遭到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击.鉴于此,该文提出了一种改进的一致性协作频谱感知方案.利用Metropolis迭代规则,各次用户仅依靠邻接点之间的...     

抗SSDF攻击的EWSPRT协作频谱感知方案

比较了认知无线电网络中几种典型的协作感知方案在篡改感知数据(SSDF)攻击条件下的感知性能,并提出了一种增强型加权序贯检测(EWSPRT)协作方案.在该方案中,各次用户首先通过能量检测得到2 bit本地决策,然后收集其它协作用户的感知结果进行决策融合和最终判决,并依据历史观测信息动态更新各协作用户的融合权重;利用改进的...     

基于D-S证据理论的协作频谱感知算法

在无线传播过程中,主用户信号经常会受到路径损耗、阴影衰落等影响,导致无线通信环境中单个认知用户对主用户的感知结果存在不确定性。因此,结合D-S证据理论方法,提出了一种新的协作频谱感知算法。以能量检测作为基础,将证据间冲突变化程度平均性的概念结合其中,根据这一方式设计了一种新的证据理论合成法则,将多个D-S融合结果送到融合中心进行数据融合,得出最终判决。仿真实验结果表明,该算法能够很好地解决证据间的高度冲突并较为合理地减轻不确定性因素的影响,在信噪比比较低的情况下,获得较好的检测性能。     

一种基于能量检测的协作感知技术的改进

认知无线电技术是解决无线资源紧缺的有效方法.基于非协作感知的不确定性,协作频谱感知方法具有更高的准确度,因此被人们所关注.文中提出了一种利用协作式能量检测的方法,通过利用近似计算将检测时间缩短,提高检测效率.经仿真结果证实,该方法能有效提高检测结果的准确性.     

基于压缩感知信道能量观测的协作频谱感知算法

压缩感知为认知无线电宽带频谱感知提供了一种新思路。基于压缩感知原理,该文提出一种不需要重构宽带频谱本身,而是直接重构各信道能量的协作频谱感知方法。多个次用户使用宽带随机滤波器组获取信道能量的观测值。融合中心同步接收多个用户的能量观测,并利用同步稀疏自适应匹配追踪协作重构算法重构所有次用户的信道能量。仿真结果表明加性高斯白噪声环境下该协作感知方法所需的滤波器数目仅为传统方法的20%左右,瑞利衰落信道下也仅需传统方法的40%,有效降低了系统复杂度并改善感知性能。同时,该文提出的同步稀疏自适应匹配追踪算法对比经典的同步正交匹配追踪算法在重构精度及算法复杂度两方面都有所提升。     

采用最小最大准则的协作频谱感知融合

给出了采用最小最大准则实现认知无线电系统协作频谱感知融合的方法,以在主用户出现在授权频段的先验概率未知的情况下利用概率计算实现认知无线电系统的协作频谱感知融合。该方法可实现同步和异步感知信息的融合。仿真验证了算法的性能,并与采用估计主用户出现在授权频段的先验概率并进行基于概率的感知融合算法性能进行了比较。结果表明:给出的算法可有效实现主用户出现在授权频段的先验概率未知时的协作频谱感知融合。     

基于自适应决策融合的合作频谱感知方法

频谱感知是认知无线电(CR)的关键技术之一。在该机制中,对主用户(PU)信号的可靠检测是实现CR的前提。提出一种基于自适应决策融合的合作频谱感知算法用于频谱感知,该算法通过估计PU的先验概率与各个CR用户(SU)的漏检及虚警概率,然后运用Chair-Varshney准则对局部判决进行决策融合以得到全局判决。仿真结果表明,采用该方案的全局虚警和漏检概率明显低于单个SU,可有效提高CR系统频谱感知的可靠性。     

基于 DS 证据理论的协作频谱感知改进方法

提出了一种新的协作频谱感知方法,该方法采用DS证据理论。首先,在本地感知通过投影近似法分解感知结果以减少次级用户上报至融合中心的感知数据,从而降低协作带宽开销。其次,在融合中心根据次级用户证据矢量之间的距离计算可信度,以可信度为权重对每个次级用户的基本概率分配进行加权平均来减小高度冲突数据对检测性能的影响。仿真结果表明,该方法减少了协作感知的带宽开销,改善了数据高度冲突时的检测性能。     

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力.针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法.该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力.计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90％检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性.     

A novel relay-aided centralized cooperative spectrum sensing scheme using radio frequency energy harvesting

In a cooperative spectrum sensing (CSS) network, the primary signal can be used as a radio frequency (RF) source in order to power the energy-constrained sensor nodes of the secondary network. This work presents a novel hybrid model combining an optimal relay selection scheme to incorporate RF energy harvesting in a centralized CSS network. The secondary users, which are equipped with RF energy harvesting capabilities, act as relays in order to forward the sensing information to a fusion center. Here, we have derived an enhanced multi-relay selection strategy to maximize the end-to-end signal-to-noise ratio of the links. Furthermore, a new voting rule is proposed based on the generalized K-out-of-M rule, such that it minimizes our objective error function. The performance analysis of our proposed model is presented with respect to the flexible relay positions. We have used complementary receiver operating characteristic curves for analyzing the detection performance of the CSS model with our derived voting rule. Simulation results using MATLAB show that the proposed model gives a better detection probability and a smaller error rate than some related existing works.     

Detection efficiency of cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

Sensing the spectrum in a reliable and efficient manner is crucial to cognitive radio. To combat the channel fading suffered by the single radio, cooperative spectrum sensing is employed, to associate the detection of multiple radios. In this article, the optimization problem of detection efficiency under the constraint of detection probability is investigated, and an algorithm to evaluate the required radio number and sensing time for maximal detection efficiency is presented. To show the effect of cooperation on the detection efficiency, the proposed algorithm is applied to cooperative sensing using the spectral correlation detector under the Rayleigh flat fading channel.     

基于能量约束的协作频谱感知算法研究

为了实现绿色节能认知通信的目标,针对协作感知和传输过程中的能量消耗问题,提出了一种基于能量约束的集中式协作频谱感知算法。建立了系统检测寿命最大化的频谱感知模型,对其进行了详细分析,给出了检测寿命最大化对应参数的搜索方法。仿真结果显示,该方法可以在满足检测精度的条件下有效延长认知网络的检测寿命,并提高低信噪比用户参与协作的几率。     

Enhancing the spectral efficiency and energy efficiency of underwater channel communication by optimal cooperative spectrum sensing using hybrid optimization

Underwater wireless sensor networks (UWSNs) contain quite a lot of components such as vehicles and sensors that are deployed in a specific acoustic area to perform collaborative monitoring and data collection errands. These networks are adopted interactively between diverse nodes and ground‐based stations. Currently, UWSNs face problems and challenges that pertain to limited bandwidth, media access control, high propagation delay, 3D topology, spectrum sensing, resource utilization, routing, and power constraints. This proposal deals with the intelligent spectrum sensing in underwater cognitive sonar communication networks (CSCN). Here, the improved performance of spectrum sensing in underwater communication is attained by optimizing the cooperative spectrum sensing and data transmission. The parameters of system like subchannel allocation and transmission power is optimized by a new hybrid meta‐heuristic algorithm by integrating the concepts of deer hunting optimization algorithm (DHOA) and lion algorithm (LA) termed as lion‐enabled DHOA (L‐DHOA). The main intention of optimizing these parameters is to maximize the spectrum efficiency (SE) and energy efficiency (EE) of the underwater channel communication system. From the analysis, with respect to convergence rate, minimum detection probability, and local sensing time, it is proved that the novel hybrid optimization algorithm keeps a great role in making the trade‐off between the SE and EE in underwater channel modeling.     

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高,而且对节点失效的容忍性也不高等缺点,提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法.认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后,首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值,然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱,把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点,以此进行迭代优化直到算法收敛.理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且精确重构性能好,可靠性较高.     

基于一致优化的分布式宽带合作频谱感知算法

在压缩采样的框架下,提出一种基于一致优化的分布式宽带频谱压缩感知算法。算法思想如下:认知无线电网络中每个认知节点首先根据压缩采样理论获取压缩采样,并恢复本地的频谱信息,然后在一跳范围内交换频谱信息。认知节点将获取的邻居节点频谱信息进行加权平均,此加权平均作为频谱恢复一致优化问题的约束,以此来降低计算开销,加速算法的收敛。优化问题通过最优交替方向乘子法迭代求解来获取整个认知无线电网络的频谱估计。给出了算法的收敛性证明,并进行了仿真实验以验证算法的有效性。