Impulse Series for UWB‐Based Cognitive Radio System

In this letter, we propose an impulse series for an ultra‐wideband‐based cognitive radio system which can utilize the spectrum dynamically by controlling the impulse positions and thus reduce the system complexity.     

多天线感知无线电中的协作频谱感知算法

不同于以往单天线感知用户的频谱感知研究,该文提出多天线情形下基于最优功率分配和协作分集的频谱感知算法。根据信道条件利用奇异值分解(SVD)在每根天线上进行功率注水,并考虑多天线情况下两用户网络协作频谱感知授权用户的判决检测过程,利用基于指数衰减的路径损耗模型,分析多天线感知网络的各态历经容量和检测授权用户的概率及时间。理论分析及仿真结果表明,多天线感知用户通过最优功率分配和协作频谱感知不仅使感知网络具有最大的各态历经容量,同时改善系统的检测性能。     

认知无线电的频谱感知算法研究

频谱感知技术、频谱共享技术、频谱管理技术是当前认知无线电的三大核心技术,而频谱感知技术是实现后续的频谱共享和频谱管理的前提。因此主要对当前认知无线电频谱感知技术的基础理论、算法模型以及频谱感知的具体算法做了详尽的分类,并利用Matlab仿真平台对主要的频谱感知算法进行了仿真,并根据仿真结果,比较了各个算法的性能优劣性,可为认知无线电用户的算法选择提供参考,同时也为认知无线电后续的频谱共享和频谱管理工作奠定一定基础。     

Fast Spectrum Sensing with Coordinate System in Cognitive Radio Networks

Spectrum sensing is an elementary function in cognitive radio designed to monitor the existence of a primary user (PU). To achieve a high rate of detection, most techniques rely on knowledge of prior spectrum patterns, with a trade‐off between high computational complexity and long sensing time. On the other hand, blind techniques ignore pattern matching processes to reduce processing time, but their accuracy degrades greatly at low signal‐to‐noise ratios. To achieve both a high rate of detection and short sensing time, we propose fast spectrum sensing with coordinate system (FSC) — a novel technique that decomposes a spectrum with high complexity into a new coordinate system of salient features and that uses these features in its PU detection process. Not only is the space of a buffer that is used to store information about a PU reduced, but also the sensing process is fast. The performance of FSC is evaluated according to its accuracy and sensing time against six other well‐known conventional techniques through a wireless microphone signal based on the IEEE 802.22 standard. FSC gives the best performance overall.     

一种新的认知无线电频谱感知方法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术。首先简述了认知无线电的背景和概念,然后针对认知无线电频谱感知的能力,对比分析了现有的三种频谱检测方法：匹配滤波器法、能量检查法和循环平稳特征检测法,在对其进行研究的基础上,提出一种将能量检测法和循环平稳特征检测法相结合的双门限检测法,通过仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

基于拟合优度检验的认知无线电频谱检测技术

随着时代的进步和科技的发展,人们对于现有的频谱资源的需求量正在逐渐增大.为了能够尽可能的提高现有频谱的利用率,认知无线电技术由此产生,认知无线电通信的重要技术之一是频谱感知技术.常规的频谱感知技术往往有诸多局限性,引入拟合优度的概念,研究基于拟合优度的频谱感知技术的性能,分析各种变量对检测结果的影响.     

基于信号集合势和连续性的认知无线电宽带频谱感知

针对传统感知算法依赖主用户信号与噪声先验信息,以及易受噪声功率估计不确定性影响的缺点,提出了一种基于信号集合势和连续性的宽带频谱感知方案。该方案将宽带频谱感知分为主用户占子带集合势的估计和子带位置判决两步。在两次不同感知结果中利用主用户连续占用子带的特性,有效地实现最终感知性能的提升。理论分析和仿真结果表明,该方案不仅能够解决传统感知方法依赖噪声和主用户信号先验信息的问题,而且对抗噪声功率不确定性具有鲁棒性。特别地,与传统的能量检测频谱感知算法相比,该算法能有效地实现宽带频谱盲感知。     

Scheme of Cooperative Spectrum Sensing Based on Adaptive Decision Fusion Algorithm

Spectrum sensing is one of the core technologies for cognitive radios(CR),where reliable detection of the signals of primary users(PUs) is precondition for implementing the CR systems.A cooperative spectrum sensing scheme based on an adaptive decision fusion algorithm for spectrum sensing in CR is proposed in this paper.This scheme can estimate the PU prior probability and the miss detection and false alarm probabilities of various secondary users(SU),and make the local decision with the Chair-Varshney rule so that the decisions fusion can be done for the global decision.Simulation results show that the false alarm and miss detection probabilities resulted from the proposed algorithm are significantly lower than those of the single SU,and the performance of the scheme outperforms that of the cooperative detection by using the conventional decision fusion algorithms.     

基于两步式融合重构的压缩频谱检测方法

在宽带频谱检测技术中,针对传统分布式压缩感知方法(DCS)数据传输量大、能耗高的问题,提出了一种基于两步式融合重构的压缩频谱检测(TS-CSS)方法.该方法的数据重构过程分为先支撑集信息融合,后信号联合重构两步,通过支撑集信息融合获得的先验信息可指导信号的联合重构.仿真结果表明,联合重构时随机选择50％的用户参与,即可获得与传统DCS接近甚至更优的频谱检测性能,因而,该方法能够有效地降低系统数据传输量,节省频谱检测耗能.     

认知无线电系统中频谱感知方法的研究

由于无线通信技术的飞速发展，因此无线资源频谱日趋紧张．而另一方面现有无线通信网络采用的固定频谱分配策略导致许多已分配的频段在大多数情况下未能被充分利用。认知无线电技术的出现为提高频谱利用率提供了一条新的思路．认知无线电的一个重要要求就是能够动态的感知并接入频段，这就需要人们能够感知出空闲频段。论文主要介绍了认知无线电系统中的频谱感知方法，并运用能量检测法对对OFDM信号进行了仿真分析．     

基于DSCS的宽带频谱感知新算法

频谱感知是认知无线电技术的基础,随着通信技术不断发展,越来越高的采样速率成为一大瓶颈.实际应用中频谱占用通常具有稀疏性,根据这一特点并结合频谱检测要求,本文提出一种基于差分信号压缩感知(Differential SignalCompressed Sensing,DSCS)的宽带频谱感知方法.该方法在能量检测法的基础上引入压缩感知理论(compressed sensing,CS),使系统能以远低于奈奎斯特采样速率的速率无损采样,降低对硬件的要求;为降低计算量、提高算法稳定性,采用检测差分信号代替检测信号本身作为判断频谱占用变更的依据;引入精度作为算法的迭代停止条件,可根据需要灵调整算法准确度、降低计算复杂度.仿真表明,适当精度下DSCS法能大幅降低迭代次数、减少计算量,并获得更好的检测性能.     

Optimal Spectrum Sensing in Energy Harvesting Cognitive Radio Systems

In this paper,we consider a cognitive radio system with energy harvesting,in which the secondary user operates in a saving-sensing-transmitting（SST） fashion.We investigate the tradeoff between energy harvesting,channel sensing and data transmission and focus on the optimal SST structure to maximize the SU＇s expected achievable throughput.We consider imperfect knowledge of energy harvesting rate,which cannot be exactly known and only its statistical information is available.By formulating the problem of expected achievable throughput optimization as a mixed-integer non-linear programming one,we derive the optimal saveratio and number of sensed channels with indepth analysis.Simulation results show that the optimal SST structure outperforms random one and performance gain can be enhanced by increasing the SU＇s energy harvesting rate.     

认知无线电网络中合作频谱感知机制的优化

为了提高检测效率和频谱利用率,该文对认知无线电中合作频谱感知的感知机制进行了优化。针对信道监测和信道搜索两个不同的感知场景,分别给出了检测周期、检测时间和搜索时间的选取和优化方法,并提出了新的信道搜索方式。研究分析和仿真结果可以看出,合作频谱感知和主动感知方式的引入可以提高检测性能和传输速率,对感知机制和策略的选取和优化有效地提高系统吞吐量,降低感知时延和开销,这样可以提高认知无线电网络的性能和灵敏性,在保证授权用户不被干扰的同时最大化空闲频谱的接入机会。     

CR系统谱感知技术研究

认知无线系统中谱感知是基础与前提,以认知无线系统谱感知的研究为主题,在综合相关研究成果的基础上从谱感知研究的核心技术内容入手,着重对有关本地检测的技术手段、先验知识的参考应用、谱预测与主用户网络信息的利用等关键性问题进行了阐述分析,对涉及问题解决的核心要点进行了概括分析,同时在综合考虑认知无线系统工作应用实际的情况下,对今后认知无线系统谱感知研究需要重点关注的方向进行了讨论分析。     

基于滤波器组的认知无线电频谱检测

认知无线电的首要任务是动态、可靠地检测无线电频谱环境。因此,每个认知无线电终端必须具有频谱检测的功能。文章在简述认知无线电频谱检测技术的基础上,提出了基于滤波器组的频谱检测方案,详细描述了多相滤波器组的设计方法和功率谱估计算法,并在加性高斯白噪声环境下进行了仿真。仿真结果表明,在恰当设置判决门限的情况下基于滤波器组的认知无线电频谱检测具有良好的性能。     

基于压缩采样和DWPT的认知无线电频谱感知方案

认知无线电频谱感知技术要求能够快速、准确地对高达上千兆赫兹的带宽进行频谱感知,它需要很高速率的模数转换器（A/D）,这对传统的工作在Nyquist采样率下的频谱估计方法提出了很大的挑战。利用实际信号频谱在开放式频谱接入环境中的稀巯性,提出了基于压缩采样和小波包分解的宽带频谱感知方案。通过SIMULINK仿真表明,该方法对宽带信号能以远远低于Nyquist采样率的速率采样,并且能够精确地估计出可用信道列表。     

认知无线电的频谱感知技术研究

认知无线电技术接入灵活,能够大大提高频谱的利用率,被认为是当前解决频带使用拥挤的最佳方案。认知无线电是一种可以感知周围通信环境来改变发射机在特定的参数上实时改变的智能通信系统。它采用动态频谱管理来提高频谱利用率,高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的关键技术,对频谱感知技术的匹配滤波器检测、能量检测、静态循环特征检测和合作检测等进行了讨论,并分析了各种方法的特点和性能。     

一种基于中继转发的认知无线电合作频谱感知技术

传统的基于中继的合作频谱感知方法只能实现"一对一"的合作,合作效率较低,合作的检测性能稳定性较差。为此,提出了一种新的方法。该方法通过中继用户转发授权用户的信号,实现网络中一个认知用户与多个认知用户之间的合作。然后采用Dempster-Shafer综合判决理论来综合多个判决信息。仿真结果表明,通过该方法能够改善网络中认知用户的检测性能,并且具有更好的可靠性。     

认知无线电频谱感知估计时延的随机规划优化算法

为了提高认知无线电网络的频谱利用率,该文提出对认知无线网络频谱感知估计时间进行优化。如果频谱感知时间较长,一方面对信道参数的估计更准确,会减小对授权用户的干扰并提高认知用户的吞吐量;另一方面,数据传输时间相应缩短,使系统吞吐量减小,这时存在一个最优的感知时间使得系统吞吐量最大。该文认为子频段的信道状态信息服从指数分布,故提出随机规划的方法,对认知无线网络频谱感知估计时间进行优化运算。计算机仿真结果表明,该算法是切实有效的,具有一定的工程应用价值。     

一种多用户协同频谱感知功率控制方案

分析和研究了多用户协同频谱感知原理,通过时分方式,实现了多用户之间的频谱共享。同时为避免对主用户产生有害的干扰,从用户通过一种算法控制它的发射功率,保证主用户的通信服务质量。最后对多用户协同频谱感知和单用户频谱感知的性能进行了仿真研究,结果表明多用户协同频谱感知可以明显提高频谱感知的性能,克服阴影/衰落作用的不利影响,提高频谱利用率。