基于融合算法的协作频谱感知技术研究

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在传统的“条块分割”的固定频谱分配政策下,全球频谱资源的利用具有高度的不均衡性。为了应对这种频谱资源紧张而已分配频谱又利用不足的问题,提出了认知无线电的概念。作为一种智能的频谱共享技术,认知无线电能够有效的提高频谱利用率。频谱感知技术作为认知无线电的关键技术之一,是其在实际环境中能否成功应用的重要前提条件。论文以认知无线电技术为背景,主要对频谱感知技术进行了研究。论文详细阐述了认知无线电的概念、关键技术、国内外研究现状以及应用前景等相关的课题背景。对频谱感知技术进行了详细的分类研究,在单用户感知技术中重点分析了基于发射机检测的能量检测法、匹配滤波器检测法、循环平稳特征检测法;在多用户协作感知中重点分析了基于集中式协作的硬判决数据融合方案和软判决数据融合方案。针对传统的协作频谱感知中,数据融合时忽略了不同认知用户的环境差异以及D-S证据理论的应用中忽略了证据之间的冲突问题,论文提出了一种基于改进D-S证据理论的协作频谱感知算法。在不改变合成规则的条件下,先利用证据的基本信任平均值的差值比来构造相似度系数,再根据该相似度系数得到证据的可信度来改进D-S证据理论,算法中详细描述了将改进的证据理论运用在频谱感知中的具体流程,并通过仿真分析证明了该算法的性能优势。针对本地感知中采用能量检测法时,其感知性能常常受到阴影、多径效应以及噪声不确定性等因素的影响问题,论文提出了一种基于噪声不确定性的双门限协作感知算法。该算法选择利用双门限能量检测法进行本地感知,融合中心根据不同的本地感知信息采用不同的数据融合方案。理论性能分析与仿真结果均证明了所提算法的性能优势。
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