一种分布式协作频谱感知技术*
范祥，史治平
【摘要】摘要：构造认知用户的网络模型为马尔科夫随机场，应用BP算法和加权BP算法来协助分布式网络中的决策融合，利用加权的BP算法更有效地解决阴影衰落和恶意节点所导致的问题。这种方法的性能优于现有的分布式网络中的大数判决等其他多数算法的性能。采用MATLAB进行仿真，验证了分析结果。
【期刊名称】电子技术应用
【年(卷),期】2011(037)006
【总页数】4
【关键词】关键词:分布式协作频谱感知;置信传播算法;加权置信传播算法;马尔科夫随机场
认知无线电针对在过度拥挤的无线频谱与实际频谱使用时无处不在的频谱空闲的矛盾提供了一种可行的解决方案。认知无线电中最重要的工作之一是频谱感知，频谱感知可以使认知用户(SU)检测本地的瞬时频谱，然后重新分配并利用频谱，并且不能对主用户(PU)造成明显的干扰。由于每个PU-SU的信道可能产生不同的衰落，多个SU之间的协作感知可以增加频谱接入机会。相比于独立感知,协作感知能让同一级的SU共享并汇总它们各自的感知结果，并且当信道是慢变的和有噪声时能明显提高感知精度，降低漏检概率和虚警概率。
能量检测[1]被实验证明是最简单、限制最少、最实用的节点频谱感知方法。一些文献提出了协作能量检测的优秀方法,其中大多数是对硬/软判决结果进行加权合并来达到感知或决策结果的融合,加权合并方法有大数判决、等增益合并