双机协作的频谱感知算法

一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案无线电频谱感知是当前无线通信领域的热门话题，其中协作式的频谱感知方案受到越来越多的关注。

在现实应用场景中，多个通讯设备可能需要同时占用同一频段，因此频谱感知技术的准确性和可靠性就显得尤为重要。

本文将介绍一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案。

在该方案中，采用了分布式信道探测和频率估计技术，通过协作的方式进行数据处理和分析。

首先，通信设备会周期性地对自己所占用的频谱进行感知，以确保自己可以正常工作。

同时，设备也会监听周围环境中的信号，并将收到的信息汇总到中央节点进行分析处理。

在该方案中，采用了分布式估计算法进行数据分析处理。

中央节点将接收到的多个设备 sensing 数据进行加权合并，利用最大似然估计方法对频道质量进行判定，识别信号是否为噪声或者是有效信号。

同时，还利用卡尔曼滤波器对信号频率进行估计，提高了感知的准确性。

该方案的优点在于，它可以适用于不同的无线环境和通信协议，具有良好的鲁棒性和可扩展性，能够帮助设备有效地利用频谱资源，提高整个无线通信系统的性能。

同时，采用协作式感知方式，可以提高系统的覆盖范围和可靠性，让多个设备协作起来感知环境中的信号，共同来保障频谱的有效利用。

然而，该方案也存在一些挑战与局限性。

例如，中央节点需要对所有的 sensing 数据进行处理和分析，会受到通信时延、数据质量和计算资源等因素的影响。

同时，由于设备间的距离和传输环境的影响，数据的可靠性有限，可能会导致误判和错误估计。

因此，在实际应用中需要进行针对性地优化和改进，以提高方案的性能和可靠性。

综上所述，鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案是一种具有很高实用价值的技术，它将有助于提高无线通信系统的性能和效率，为未来的网络通信提供更好的支持。

随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们有理由相信，该方案将逐渐成为无线通信领域的主流方案之一。

认知无线电协作频谱感知算法研究认知无线电协作频谱感知算法研究摘要：近年来，随着通信技术的迅速发展，无线电频谱资源逐渐紧缺。

而认知无线电技术作为一种新兴的无线通信技术，可以充分利用频谱资源，提高频谱利用效率。

频谱感知算法作为认知无线电系统中的关键技术之一，对于实现频谱资源的有效探测和利用至关重要。

本文主要针对认知无线电协作频谱感知算法进行研究，通过分析和比较不同感知算法的优缺点，旨在为认知无线电系统的设计和优化提供参考。

一、引言无线电频谱资源是通信中不可或缺的重要资源。

然而，由于传统无线通信技术对频谱资源的固定分配和保留，导致部分频谱资源被浪费和闲置，频谱利用效率低下。

认知无线电技术作为一种通过感知、决策和智能调整等方式，灵活利用频谱资源的技术手段，具有很大的应用前景。

二、认知无线电协作频谱感知算法认知无线电协作频谱感知算法是指在认知无线电网络中，利用感知技术对空闲频谱资源进行探测和利用的算法。

常见的感知算法包括能量检测法、循环谱估计法、功率谱密度估计法等。

2.1 能量检测法能量检测法是一种基于能量门限判断的频谱感知算法。

该算法通过测量接收信号的能量水平，判断信道是否处于空闲状态。

然而，能量检测法容易受到噪声的影响，对于低信噪比环境下的频谱感知效果较差。

2.2 循环谱估计法循环谱估计法是一种基于信号的统计特性进行频谱感知的算法。

该算法通过对接收信号进行时频分析，估计信号的功率谱密度。

循环谱估计法可以有效降低噪声的影响，提高频谱感知的准确性。

2.3 功率谱密度估计法功率谱密度估计法是一种基于信号平稳统计特性进行频谱感知的算法。

该算法通过频谱估计和功率谱密度计算，得到频谱资源的利用情况。

功率谱密度估计法可以在较低信噪比环境下实现较好的频谱感知效果。

三、算法比较和优化针对不同的频谱感知算法，本文对其优缺点进行了比较分析。

3.1 精度比较能量检测法由于容易受到噪声的影响，其频谱感知的准确性相对较低；循环谱估计法和功率谱密度估计法能够有效降低噪声的影响，提高频谱感知的准确性。

频谱感知算法演示版频谱感知算法是一种用于无线电通信系统的关键技术，通过对无线电频谱的实时监测与感知，可以有效地提高频谱利用率、减少干扰，为无线通信提供更好的服务。

本文将介绍频谱感知算法的原理和应用，并根据实际情况进行一次演示。

频谱感知算法的原理是基于无线电通信系统中的主动监听和动态频谱分配。

传统的频谱分配方式是静态分配，即将一定频谱范围内的频率资源按照特定规则分配给不同的用户或系统。

但这种分配方式存在很大的浪费和低效问题，因为不同时间和空间上的频率资源利用率会有很大差异。

1.频谱监测：频谱感知设备首先对指定频谱范围内的信号进行采集和分析，获取到该范围内的频率分布和信号强度等信息。

2.频谱解析：通过对采集到的信号进行解调和解码，频谱感知设备可以分析不同信号的频谱占用情况和使用模式，找出频谱资源分配的规律和差异。

3.频谱评估：根据频谱分析的结果，频谱感知设备可以评估当前频谱资源的利用率和可用性，以便进行下一步的频谱分配决策。

4.频谱分配：基于频谱评估的结果，频谱感知设备可以动态分配频谱资源给需要通信的用户或系统，以最大限度地提高频谱利用率和减少干扰。

频谱感知算法的应用非常广泛，可以用于各种无线通信系统中。

例如，在移动通信中，频谱感知算法可以用于智能天线系统，即根据当前的信道状态和负载情况，动态地选择最佳的接收和发送天线，以提高通信质量和容量。

在物联网中，频谱感知算法可以用于协调多种无线设备的频谱使用，避免干扰和冲突。

在无线传感器网络中，频谱感知算法可以用于动态调整节点的通信频率和功率，以实现能耗优化和网络自适应。

下面通过一个演示来说明频谱感知算法的具体应用。

假设有一个无线通信系统，其中包括若干个用户和一个频谱感知设备。

首先，频谱感知设备需要对所有可能的频率资源进行监测，并记录下当前的占用和信号强度信息。

然后，频谱感知设备可以根据这些信息对频谱资源进行评估，找出可用的频率资源。

接下来，频谱感知设备可以根据用户的通信需求和信号质量要求，动态地分配可用的频谱资源给不同的用户。

认知无线电中自适应分步合并协作
频谱感知算法
认知无线电中的自适应分步合并协作频谱感知（Adaptive Step-Merging Cooperative Spectrum Sensing, ASMCS）是一种基于多个用户间协作的频谱感知算法。

该算法在认知无线电系统中有着重要的应用，它能够提高信道传输性能，减少不必要的信道冲突，具有频谱利用率高、功耗低的优点。

ASMCS的原理是将认知无线电系统中的多个用户之间连接起来，形成一个协作传感网络，有效发挥用户之间的协作能力，从而大大提高信道访问的效率。

在ASMCS的算法中，所有的用户都可以使用相同的频谱带宽，通过节点间的信息传输，来实现对信道状态的检测及决策处理。

首先，所有的用户都需要搜集自己所在区域的频谱状态信息，通过检测上行链路上的信号强度来判断信道的状态，将收集到的信息上报给网络中心，即网络协调者，由协调者收集所有节点的频谱状态信息，根据信息来决定分配频谱资源。

然后，网络协调者根据所有节点的频谱状态信息来分析频谱的使用情况，并将信息分段传输给所有参与节点。

节点接收到信息后，根据自身的频谱状态信息，更新自己的信道资源，并将更新后的信息反馈给协调者，以此实现对频谱的动态调度。

在ASMCS算法中，每个节点只需要收集周围的频谱状态信息，而不需要收集全部网络中的频谱状态信息，这样可以大大减少网络中的传输和处理负载，提高系统的效率。

同时，ASMCS也可以有效地减少信道冲突，降低网络中的信道占用率，从而提高对信息的传输效率。

总之，自适应分步合并协作频谱感知算法在认知无线电系统中有着重要的应用，它能够提高信道传输性能，减少不必要的信道冲突，具有频谱利用率高、功耗低的优点。

双机协作的频谱感知算法
郝博雅;周辉;孙斌
【期刊名称】《四川兵工学报》
【年(卷),期】2012(033)002
【摘要】根据新阶段提出的多机协同空战的作战体系,结合实际应用情况,提出了一种双机协作的频谱感知算法。

该算法主要通过调整门限,达到增强检测性能,及时发现频谱空穴的目的。

进行了仿真分析,仿真结果验证了该算法的优越性。

【总页数】3页(P114-116)
【作者】郝博雅;周辉;孙斌
【作者单位】装备学院,北京101416／中国人民解放军63961部队,北京100012;装备学院,北京101416;装备学院,北京101416
【正文语种】中文
【中图分类】TN927
【相关文献】
1.基于分布式压缩感知的宽带协作频谱感知算法
2.基于感知信道差异性的动态双门限协作频谱感知优化算法
3.基于Dempster-Shafer证据理论与抗频谱感知数据篡改攻击的协作式频谱检测算法
4.业务感知的自适应协作频谱感知算法
5.基于压缩感知的联合协作频谱感知算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

0引言无线电频谱资源是十分有限的,授权用户(主用户)可以独享该授权频段,而在主用户处于休眠状态时,该授权频段处于空闲状态,这样导致了频谱资源的浪费。

频谱资源匮乏和授权频段利用率低下的矛盾日益突出,认知无线电被认为是目前解决这一矛盾最有潜力的通信技术之一[1]。

认知无线电(Cognitive Radio,CR)的概念是MITOLA J博士于1999年最早提出[2],其核心思想是通过感知周围环境中的可用频谱资源,在对主用户不产生干扰的前提下使用该频谱,以提高频谱利用率[3]。

实现对主用户通信不受影响,在次用户接入前,在此特定的时间和空间内对所在的频谱资源利用情况进行有效检测,这就是频谱感知技术[4]。

认知无线电频谱感知技术能够有效提高频谱利用率、缓解频谱资源短缺的压力。

自CR的概念被提出,在理论和实际应用方面都取得了巨大的发展。

其中具有代表性的是,由美国国防高级研究计划署(DAPRA)资助的下一代无线通信(XG)项目主要研究系统方法和关键技术,以实现基于认知无线电技术的动态频谱应用[5];德国Karlsruhe大学的JONDRAL F K教授在文献[6]中提出了频谱池基本思想,频谱共享池将一部分分配给不同业务的频谱合并成一个公共的频谱池。

国内在认知无线电频谱检测技术方面也取得了显著的研究成果,重庆大学的冯文江[7]等人对加性高斯白噪声信道下能量检测法进行了研究,并比较了能量检测法下认知用户单独检测、协作检测以及采用多样性技术来检测授权用户的性能;文献[8]提出一种基于循环平稳检测的集中式协作频谱感知机制,在保证感知能力的基础上有效降低系统认知无线电中的协作频谱感知技术聂慧锋1,徐声海2(1.中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏扬州225001;2.中国人民解放军海军装备部驻上海地区军事代表局驻扬州地区军事代表室,江苏扬州225001)摘要:频谱资源匮乏是目前通信领域遇到的一个难题,缓解频谱资源短缺的一个有效方法是频谱感知技术,它可以实现频谱的动态利用,提高频谱的利用率。

基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法车辆的协作频谱感知是指车辆之间通过信息交互，共同对频谱资源进行感知和利用的过程。

在车辆之间共享频谱资源的也可以通过协作感知算法提高频谱感知的准确性和效率。

基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法，利用了车辆之间的空间关系和频谱利用的相关性，提高了频谱感知的准确性和效率。

具体而言，该算法包括以下几个步骤：车辆需要通过GPS等定位技术获取自身的位置信息。

位置信息可以用来确定车辆所处的空间位置，从而确定其周围的频谱利用情况。

车辆需要与周围的车辆进行信息交互。

车辆可以通过车联网技术，将自身的位置信息和频谱感知结果发送给周围的车辆。

车辆也可以接收周围车辆发送的位置信息和频谱感知结果。

接着，车辆根据接收到的周围车辆的位置信息和频谱感知结果，来判断自身所处的位置的频谱利用情况。

可以利用车辆之间的频谱利用相关性，来推测自身位置的频谱利用情况。

如果周围的车辆所处的位置的频谱利用情况相似，并且与自身位置相近，那么可以认为自身位置的频谱利用情况也较为相似。

根据车辆所获得的频谱感知结果，进行频谱资源的分配和调度。

根据车辆周围的频谱利用情况，可以对频谱资源进行有效的利用和分配。

如果某个区域频谱利用较低，那么可以将更多的频谱资源分配给该区域的车辆使用；如果某个区域频谱利用较高，那么可以限制该区域的车辆使用频谱资源的数量。

基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法还可以结合机器学习和统计分析的方法，对车辆之间的相关性进行建模和预测。

通过分析历史数据和实时数据，可以建立车辆之间频谱利用相关性的数学模型。

利用该模型，可以更加准确地预测车辆所处位置的频谱利用情况。

感知无线电中的协作频谱感知技术研究杨茜北京邮电大学信息工程学院，北京 (100876)E-mail：yangqianhust@摘要：感知无线电技术可以有效缓解频谱分配与利用之间的矛盾，频谱感知技术是感知无线电应用的基础和前提。

协作分集能有效消除阴影效应的影响，改善系统性能。

本文阐述了将协作分集运用到感知无线电频谱感知中的好处。

首先简要介绍协作频谱感知的基本原理，接着分析两感知用户协作的感知无线电网络模型。

通过仿真对比可以看到使用协作频谱感知后，授权用户的检测时间明显减少，系统灵敏度得到了显著提高。

关键词：感知无线电，频谱感知，协作，灵敏度中图分类号：TN921．引言目前对于频谱资源管理，国际上采用的通用做法是实行授权和非授权频率管理体制[1]。

在已分配的授权频段与非授权频段中，存在着频谱资源利用的不平衡性：一方面，授权频段占用了整个频谱资源的很大一部分，由于在某些地区授权用户不会在任何时间都使用其频段，因此不少授权频段存在“频谱空洞”；另一方面，开放使用的非授权频段占整个频谱资源的很小一部分，而在该频段上的用户却很多，业务量拥挤，无线电频段趋于饱和。

为了提高频谱资源的利用率，瑞典皇家学院Joseph Mitola博士提出了感知无线电（CR）概念[2]。

CR 是一个智能无线通信系统。

它能够感知外界环境, 并使用人工智能技术从环境中学习, 通过实时改变某些操作参数(比如传输功率、载波频率和调制技术等), 使其内部状态适应接收到的无线信号的统计性变化, 以达到以下目的：任何时间任何地点的高度可靠通信，对频谱资源的有效利用[3]。

非授权用户在利用频谱空洞的同时不能影响授权用户的正常通信，这就要求感知无线电设备在某时、某地能够准确感知是否存在频谱空洞，同时还应保证检测时间足够短。

常规的检测授权用户的方法受到接收到的信号的强度限制，由于多径衰落和遮蔽的影响，信号强度可能大大降低。

而在衰落环境下，协作分集能克服硬件复杂度、成本等原因扩大系统容量，提高网络服务质量，改善系统性能。

一种双重序贯检测的协作频谱感知方法高锐;李赞;司江勃;齐佩汉;潘蕾【摘要】针对现有认知传感网在低信噪比条件下感知性能差、感知时间长、协作开销大的问题,提出了一种双重序贯检测的协作频谱感知(CSDS)方法.该方法首先在各传感器节点将数据进行分段处理,以各分段的能量作为一个样本点进行序贯检测,当各节点的对数似然比和大于门限时向融合中心发送协作信息,然后在融合中心再进行序贯检测直到作出判决.理论推导给出了平均样本数、平均感知时间等性能参数的精确表达式.采用Matlab的仿真结果表明:CSDS方法在低信噪比条件下,在保持感知性能的同时,所需平均样本数和平均感知时间低于能量检测的40％,且协作开销较现有协作序贯检测方法显著减少.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2014(048)004【总页数】7页(P102-108)【关键词】认知传感网;协作感知;低信噪比;序贯检测【作者】高锐;李赞;司江勃;齐佩汉;潘蕾【作者单位】西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,710071,西安;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,710071,西安;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,710071,西安;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,710071,西安;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,710071,西安【正文语种】中文【中图分类】TN929.5在认知传感网(CRSN)中,为了保证频谱的高效共享,传感器节点必须具有快速准确的频谱感知的能力,这是认知传感网实现的重要环节[1]。

然而,目前对频谱感知的研究还存在许多问题,尤其是实际传感器节点常处于低信噪比环境下,在此条件下频谱感知往往难以同时满足快速准确的要求,这已成为制约认知传感网发展的瓶颈。

国内外现有的频谱感知方法主要有匹配滤波法[2]、循环平稳检测法[3]、特征值检测法[4-5]、能量检测法[6] 、序贯检测法[7-10]等,其中能量检测法由于不需要信号先验信息、计算复杂度低等优点在实际系统中得到最多应用。

基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法一、引言近年来，随着移动通信技术的飞速发展，车联网技术也逐渐成为研究热点。

车联网技术能够让车辆之间实现信息共享和协作，提高驾驶安全性、交通效率和舒适性。

而频谱资源的有效利用对车联网技术的发展至关重要，车联网频谱感知算法的研究显得十分重要。

协作频谱感知是一种利用车辆之间的位置信息和相关性进行频谱感知的方法，能够提高频谱感知的准确性和可靠性。

本文将介绍基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法，首先分析了协作频谱感知的意义和挑战，然后介绍了车辆位置和相关性的应用，最后详细介绍了基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法。

二、协作频谱感知的意义和挑战在车联网系统中，车辆需要获取周围环境的频谱信息，以便进行通信和感知周围车辆的位置和状态。

频谱感知的准确性和可靠性对车联网系统的性能有着重要影响。

由于车辆之间的相互干扰和频谱资源的有限性，传统频谱感知算法存在着一定的局限性。

协作频谱感知成为了一种解决方案，能够提高频谱感知的准确性和可靠性。

三、车辆位置和相关性的应用车辆位置和相关性信息是协作频谱感知的重要输入参数，能够帮助车辆之间更好地协作进行频谱感知。

车辆位置和相关性的应用主要包括以下几个方面：1. 车辆之间的位置共享：车辆可以通过位置共享功能，将自身获取的频谱感知信息和当前位置信息发送给周围的车辆，从而为周围车辆提供更多的频谱感知信息。

这种方式能够提高频谱感知的准确性和可靠性。

2. 相关性信息的利用：车辆的行驶轨迹和速度信息能够有效地表征其与周围车辆之间的相关性。

利用相关性信息，可以更好地对周围车辆的频谱信息进行推断和预测。

3. 移动性信息的利用：车辆的移动性信息对频谱感知有着重要影响。

利用车辆的移动性信息，可以对周围车辆的频谱信息进行动态分析和预测，提高频谱感知的效率和准确性。

车辆位置和相关性信息的应用能够提高协作频谱感知的性能，如何有效地利用这些信息，成为了协作频谱感知算法的研究重点。