多用户协作频谱感知的性能分析

本文由囧哟囧哟贡献pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。

建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。

南京邮电大学硕士学位论文无线电频谱感知技术的分析与比较姓名：陈婷申请学位级别：硕士专业：电磁场与微波技术指导教师：朱洪波 20090401摘要随着频谱资源同趋紧张，认知无线电技术成为无线通信领域新的研究热点。

频谱感知技术足决定认知无线电能否实现的关键技术之一，而本文作是对无线电频谱感知技术进行分析与比较。

论文首先介绍无线电频谱感知技术的相关理论，包括认知无线电的概念和关键技术以及频谱感知的基本概念，对现有的频谱感知方法，即匹配滤波法、能量检测法、循环平稳特征检测法也进行了简要说明。

接着在信号分析的理论基础上，应用ＭＡＴＬＡＢ工具箱设计出一个频谱感知信号的分析与显示的图形用户界面（ＧＵＩ）。

在频谱感知过程中，此设计可以对接收到的不同随机调制信号进行自动识别、存储、调用，并以图形和文字两种形式显示波形及分析结果，而且有特别的防错和容错设计。

在进行频谱感知时，需要对所观察的频段进行干扰温度的谱估计，所以本文又对频谱感知的两种信号谱估计方法进行理论比较，选出较优的多窗谱（ｍｕｌｔｉｔａｐｅｒ）估计方法，并着重分析了各参数对其性能的影响。

最后比较了能量检测法下认知用户独立检测、多样性技术检测及协作检测的性能，得出后两种检Ｎｉｌ够大大提高频谱感知可靠性的结论，并总结能量检测法的性能特点。

本文对无线电频谱感知技术的相关内容进行了分析与比较，并通过仿真得到了一些特点及规律，具有一定的理论及实际意义。

关键词：认知无线电；频谱感知；图形用户界面；多窗谱估计；能量检测ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｒａｄｉｏｓｐｅｃｔｒｕｍａｒｅｓｏｕｒｃｅｉｓｂｅｃｏｍｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｓｃａｒｃｅ，ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ（ＣＲ）ａｒｉｓｅｓａｓｆｏｃｕｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎＣＲ，ｐｌａｙｓｏｎａｖｉｔａｌｐａｒｔｉｎＣＲｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｈｅｓｉｓｗｉｌｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｒａｄｉｏｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｙｏｆｒａｄｉｏｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｓｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆＣＲａｎｄｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ．Ａｂｒｉｅｆｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｍａｔｃｈｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｆｅａｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓａｌｓｏｇｉｖｅｎ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｓｉｇｎａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｇｒａｐｈｉｃａｌｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＧＵＩ），ｗｈｉｃｈｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄｆｏｒｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｉｓｐｌａｙｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｓｉｇｎａｌｓ，ｉｓｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙｄｅｓｉｇｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭＡＴＬＡＢｔｏｏｌｂｏｘ．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓａｂｌｅｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ，ｓｔｏｒｅａｎｄｃａｌｌｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｃｅｉｖｅｄｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｔｈｅｗａｖｅｆｏｒｍｓａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｓｈｏｗｎｉｎｇｒａｐｈｉｃｓａｎｄｔｅｘｔｆｏｒｍｓ．Ａｓｐｅｃｉａｌａｎｔｉ—ｆａｕｌｔａｎｄｆａｕｌｔ—ｔｏｌｅｒａｎｔｄｅｓｉｇｎｉｓｉｎｃｌｕｄｅｄｔｏｏ．Ｗｈｅｎｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏａｄｏｐｔｓｐｅｃｔｒａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ．Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，ｂｙｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｗｏｓｉｇｎａｌｓｐｅｃｔｒａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｂｅｔｔｅｒｍｕｌｔｉｔａｐｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｃｈｏｓｅｎａｎｄｉｔｓｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｓｅｐａｒａｔｅ，ｄｉｖｅｒｓｅａｎｄｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＣＲｕｓｅｒｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．ＩｔｉｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅｌａｔｔｅｒｔｗｏＣａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅａｒｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｏｏ．Ｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ，ｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄ．Ａｎｕｍｂｅｒｏｆｏｂｔａｉｎｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｒｕｌｅｓｉｎｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｅｗｏｒｋｓｈａｖｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．ａｄｅｇｒｅｅｏｆＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＲａｄｉｏＳｐｅｃｔｒｕｍＳｅｎｓｉｎｇＧｒａｐｈｉｃａｌＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅＭｕｌｔｉｔａｐｅｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＥｎｅｒｇｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎ南京邮电大学学位论文原创性ｌ声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

5G通信网络中的多用户检测技术研究与性能分析概述：随着移动通信技术的不断发展，5G通信网络正逐渐成为现代社会中的一项重要基础设施。

在5G通信网络中，多用户检测技术被广泛应用于提高通信系统的性能和容量。

本文将研究5G通信网络中的多用户检测技术，并对其性能进行分析。

第一部分：多用户检测技术的研究现状多用户检测技术是在多用户干扰下恢复每个用户的信息的过程。

在5G通信网络中，由于用户数量众多，并行传输导致干扰加剧，多用户检测技术变得尤为重要。

当前，常用的多用户检测技术包括传统的MMSE（最小均方误差）检测算法、ZF（零强干扰）检测算法以及近几年发展起来的ML（最大似然）检测算法等。

第二部分：多用户检测技术的性能分析1. 容量分析多用户检测技术对5G通信网络的容量有重要影响。

容量通常以比特/Hz/用户为单位来衡量，即能够在单位频谱资源和用户数量下，传输的有效数据量。

我们将通过对比不同多用户检测技术的容量指标来评估其性能。

2. 误码率性能分析误码率是评估通信系统性能的重要指标。

我们将比较不同多用户检测技术在不同信噪比下的误码率性能，并分析其对系统性能的影响。

3. 计算复杂度分析多用户检测技术的计算复杂度直接影响系统实时性和能耗。

我们将比较不同多用户检测技术的计算复杂度，并探讨如何优化多用户检测算法以降低计算复杂度。

第三部分：多用户检测技术的性能优化为了进一步提高5G通信网络的性能，我们将探讨多用户检测技术的性能优化方法。

1. 空间域预编码技术空间域预编码技术通过在发送端对信号进行优化编码，可以降低多用户干扰和提高系统信噪比。

2. 多用户检测算法的优化通过改进已有的多用户检测算法，提出更加高效的算法，如基于近似推断的检测算法，可以降低计算复杂度，提高系统的实时性。

3. 信道估计方法的改进信道估计是多用户检测中的关键环节。

通过改进信道估计方法，可以提高系统的稳定性和性能。

结论：本文围绕5G通信网络中的多用户检测技术展开研究，对多用户检测技术的研究现状、性能分析以及性能优化进行了详细探讨。

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。

基于邻域侦听的协作频谱感知方案1 引言认知无线电(cognitive radio,CR)作为下一代通信领域的关键技术，可以有效地解决由于当前条块化的固定频谱使用模式导致的频谱利用率低下问题[1]-[2]。

频谱感知技术是CR 的关键技术之一，它一方面要求次级用户(Secondary User, SU)能够准确的感知多维频谱空洞，另一方面SU 需要控制对主用户(Primary User, PU)的传输干扰，保护PU 利益。

由于单个感知节点进行频谱感知通常检测性能通常容易受到信道的多径衰落、阴影效应以及隐藏终端等因素影响导致检测性能不理想，因而利用多感知节点进行协作频谱感知，从而可以获得分集增益以提升感知性能[3]。

然而，在单个感知节点能量受限的约束条件下，协作感知网络面临的挑战之一就是全网的能量开销即如何节省全网能量延长节点寿命。

通常，协作频谱感知的能耗主要包括各次级感知节点的本地感知和信息上传两部分能耗。

当次级感知节点的数量较大时，次级感知节点向融合中心上传感知结果的传输能耗不可忽略。

文献[4]给出了一种选择性信息上传机制，即次级感知节点感知到信道处于某一个指定状态(空闲/繁忙”)时才发送决策结果，这样在一定程度上降低了感知节点能耗，延长节点寿命。

文献[5]提出了一种基于删除的协作频谱感知策略，以减小无信息量的感知的上传带来的额外的能量消耗，文献[6]基于这一思想，将其扩展至有差异化的删除上传机制，充分利用相邻感知时隙结果的相关性从而获得显著能量的消耗。

相关研究还有文献[7][8]。

本文延续删除的协作频谱感知这一思想，提出了一种基于邻域侦听的协作频谱感知。

对SU 进行分簇，每个决策周期开始簇头SU 首先进行差异化上传(与前一周期决策不同时上传1bit 指示信号)，其余簇成员SU 侦听其簇头决策结果进行差异化上传。

理论分析和仿真表明，所提方案可以获得较现有差异化上传机制更低的能量损耗。

本文后续安排如下：第2节给出了系统模型和相应的基本理论；第3节首先提出一种新的基于邻域侦听的协作频谱感知方案，然后对比分析了该方案下的上传能耗，第4节对前面的理论分析进行了仿真验证；最后，本文的结论在第5节给出。

第３９卷第７期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３９Ｎｏ．７２０２２年７月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｌ．２０２２一种认知无线网络中的协作用户快速频谱感知优化算法范波勇１　张　敏２　周井泉３１（长沙民政职业技术学院软件学院　湖南长沙４１０００４）２（湖南邮电职业技术学院　湖南长沙４１００１５）３（南京邮电大学电子与光学工程学院　江苏南京２１０００３）收稿日期：２０１９－１２－１７。

国家自然科学基金面上项目（６１７７１２５４）；湖南省教育厅科学研究项目（１８Ｂ５９４，２０Ｃ１３７０）。

范波勇，教授，主研领域：无线通信。

张敏，教授。

周井泉，教授。

摘　要 认知无线电是一种智能技术，它可以根据周围无线环境的改变而自动快速调整频谱参数。

在认知无线电中需要采用频谱感知技术来快速探测频谱空穴。

分析了一种基于能量检测法进行频谱感知的优化算法，该算法起到了优化代价函数的目的。

在此基础上提出一种复杂网络结构下快速频谱感知的方法，该算法在满足给定临界代价函数的情况下，减少了所需的协作认知用户数，改善了漏检率性能。

关键词 认知无线电　协作频谱感知　代价函数　漏检率中图分类号　ＴＰ３　ＴＮ９２ 文献标志码　Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２２．０７．０１８ＡＦＡＳＴＳＰＥＣＴＲＵＭＳＥＮＳＩＮＧＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＣＯＯＰＥＲＡＴＩＶＥＵＳＥＲＳＩＮＣＯＧＮＩＴＩＶＥＲＡＤＩＯＮＥＴＷＯＲＫＳＦａｎＢｏｙｏｎｇ１　ＺｈａｎｇＭｉｎ２　ＺｈｏｕＪｉｎｇｑｕａｎ３１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＣｈａｎｇｓｈａＳｏｃｉａｌＷｏｒｋＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０００４，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）２（ＨｕｎａｎＰｏｓｔａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００１５，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）３（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＯｐｔｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｉｓａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｒａｐｉｄｌｙａｎｄａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｌｙａｄａｐｔｓｐｅｃｔｒｕｍｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｉｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ，ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｎｅｅｄｔｏｂｅｕｓｅｄｔｏｑｕｉｃｋｌｙｄｅｔｅｃｔｓｐｅｃｔｒｕｍｈｏｌｅｓ．Ｗｅａｎａｌｙｚｅｄａｋｉｎｄｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｕｌｅｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｈｅｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈａｔ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｆａｓｔｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｓａｔｉｓｆｙｉｎｇｔｈｅｇｉｖｅｎｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｕｓｅｒｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｍｉｓｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ　Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ　Ｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｍｉｓｓｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ０　引　言为了加快５Ｇ移动通信网络商用，《国家无线电管理规划（２０１６－２０２０年）》指出将重耕频谱资源，为５Ｇ系统储备５００ＭＨｚ以上的频谱资源。

2013年第07期，第46卷通信技术 Vol.46，No.07,2013 总第259期 Communications Technology No.259,Totally认知系统中多天线协作频谱感知方案王慧芳（中煤国际工程集团北京华宇工程有限公司，北京 100120）【摘要】针对认知无线电的核心问题——频谱感知，采用性能好的协作频谱感知，这里研究了认知无线电系统中一种多天线协作频谱感知方案，此方案中的噪声信号和主用户的信号均认为是独立复高斯随机信号。

同时，次用户将检测到的信号通过波束成形后传向融合中心，而优化函数为发射功率受限的条件下，最大化全局的检测概率。

理论推导和方针结果表明，所提出的方案有效地提高了检查概率，充分发挥了空间分集和多用户分集的优势，普遍提高了系统的感知概率。

【关键词】协作频谱感知；波束成形；多天线；认知无线电【中图分类号】TN929.53 【文献标识码】A 【文章编号】1002-0802(2013)07-0019-03A New Scheme for Mult-Antenna Cooperative Spectrum Sensingin Cognitive Radio NetworkWANG Hui-fang(Beijing Huayu Engineering Co., Ltd., China Coal Technology and Engineering Group, Beijing 100120, China)【Abstract】Aiming at the core problem in cognitive radio, the cooperative spectrum sensing with fairly good performance is adopted. This paper describes a multi-antenna cooperative spectrum sensing scheme in cognitive radios. In this scheme, the noise signal and the primary user signal are regarded as independent complex zero-mean Gaussian random signals. Meanwhile, the secondary user would report the detected signal, affter beamforming, to a fusion center, while the optimized function is the maximized global detection probability under the condition of constrained transmit power. Experiment shows that the proposed scheme could effectively raise the detection probability and the sensing probability of the system.【Key words】cooperative spectrum sensing; beamforming,muti-antenna; cognitive radio0 引言认知无线电技术是当前解决频谱资源紧缺，提高频谱利用效率的关键技术之一，而频谱检测是实现认知无线电的关键问题。

授权用户信号随机到达时基于双门限的多用户合作频谱感知方法王俊;游臻华;陈喆;徐阳【摘要】针对认知无线电系统中可能出现的授权用户信号随机到达时的频谱感知问题,提出了一种基于双门限的多用户合作频谱感知方法.首先在本地判决时采用高低双门限的方式,如果判决量大于高门限就判1,小于低门限判0,在两个门限之间就把判决量直接发送给融合中心,融合中心将直接收到的判决量进行软判决合并,软判决的结果再与其他硬判决的结果进行"OR原则"的硬判决合并,从而得到最终的判决结果.仿真表明所提方法的性能比传统"OR原则"硬判决合并方案要好,仅仅略逊于传统等增益软判决合并方案,但是能大量节省认知网络中的传输比特数.%In order to address the problem of spectrum sensing with the random presence of authorized users in cognitive radios, a double threshold based multi-user cooperative spectrum sensing method is proposed.This method first makes local decisions based on double threshold.If the test statistic is larger than the high threshold then decision 1 is made, otherwise decision 0 is made.If the test statistic is between the high threshold and the low threshold, then the test statistic is sent to the fusion center directly.The fusion center combines the direct test statistics by equal gain combination scheme and then makes a hard combination scheme based on rule by using all the results.Simulation shows shat the proposed method is superior to the "OR-rule" hard combination scheme and is only a little inferior to the equal gain combination scheme (EGC) but the proposed method can save a lot of transmitted bits in the network.【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2017(032)002【总页数】8页(P207-214)【关键词】认知无线电;频谱感知;合作感知;双门限;随机到达【作者】王俊;游臻华;陈喆;徐阳【作者单位】福州大学电气工程与自动化学院,福州 350116;福州大学电气工程与自动化学院,福州 350116;福州大学电气工程与自动化学院,福州 350116;福州大学电气工程与自动化学院,福州 350116【正文语种】中文【中图分类】TN92DOI 10.13443/j.cjors.2017022801无线电频谱资源是一种宝贵的非可再生自然资源,但是目前的无线电频谱管理方式是一种静态的呆板的管理方式．这样的管理方式往往会导致某些频段在某些时段过于拥挤,而另外一些频段则又处于空闲未被人使用的状态,结果导致无线电频谱资源得不到充分的利用,造成了极大的浪费．认知无线电(Cognitive Radio, CR)作为一种动态的频谱管理方案,其核心思想是认知用户通过实时的频谱侦测,感知周围的无线电环境,当检测到空闲的未被授权用户占用的频段时就接入到该空闲频段并加以利用,通过这种动态的接入方法来达到更为充分地利用频谱资源的目的．这种动态分配的方案一经提出就得到了广泛的支持,并被视为下一代无线通信的核心技术[1]．显然,要实现认知无线电技术,其前提是可靠准确的频谱感知技术．目前主要的频谱感知方法包括:能量感知方法、特征值感知方法[2-3]、高阶累积量感知方法[4-5]、循环平稳感知方法[6-7]．这些感知方法分别通过信号的能量、自相关特性、非高斯特性以及循环平稳特性来达到从噪声中检测出授权用户信号的目的．但是以上的感知方法往往都是假设授权用户信号的状态在频谱感知过程当中是固定不变的,这样的假设过于理想．为了感知的准确性,频谱感知往往需要在一个相对较长的时间段内搜集数据样本,在这个时间内,如果授权用户信号突然出现,可能将会导致现有的感知方法出现漏检的情况,从而造成认知用户在授权用户信号出现的情况下接入到授权用户频段当中并干扰授权用户,这样将给认知无线电技术的实现造成重大困扰[8]．文献[9]率先探讨了当授权用户信号随机到达时间服从泊松分布时,如何利用能量检测器进行有效的频谱感知．文献[10]假设授权用户信号在感知时间的采用点时间里以均匀分布的形式随机出现,利用贝叶斯规则推导了相应的感知方法,并接着又提出了不需要先验信息的广义似然比方法．文献[11]将频谱感知周期分成感知周期和发送周期,并且假设授权用户信号只在感知周期内随机达到,然后利用感知周期和发送周期的数据样本进行综合比较,从而得到判定授权用户信号随机达到时间点并进行相应频谱感知的方法．文献[12]则探讨了频谱感知和数据发送可同时进行的全双工方式下,当授权用户信号随机到达时的频谱感知方法性能．虽然以上这些文献从各个方面探讨了授权用户信号随机到达时对频谱感知的影响,但是就目前来看,还没有文献研究如何在认知网络当中存在多个认知用户的条件下,当授权用户信号随机到达时进行合作频谱感知的问题．本文针对授权用户信号随机出现的情况,利用双门限方式,提出了一种全新的多用户协作频谱感知方法．该方法首先在本地采取双门限判决,然后在融合中心进行总判决,从而得到最终的判决结果．本文详细推导了所提方法的判决规则和性能,并利用仿真实验证实了该方法的有效性和准确性．该方法的提出对于在认知网络当中,当授权用户信号随机出现时如何在节省网络数据传输量的条件下进行有效的多用户协作频谱感知具有重要意义．感知1.1 系统模型对于一个授权用户随机到达的频谱感知问题,一般来说可建模成以下二元假设检验: 式中:H0和H1分别表示授权用户信号不出现和出现的假设;x(n)表示认知用户接收到的信号;s(n)表示授权用户信号;w(n)表示高斯白噪声,且具有零均值和方差表示总的样本数量;J1表示授权用户信号出现之前的那一个时刻,且J1的范围在0和N-1之间．此外,假设J1是服从到达率为λa的泊松随机过程,因此对于每个样本来说,授权用户信号到达的概率是1-e-λa,不到达的概率是e-λa,那么在第J1+1个时刻授权用户信号出现的概率就是(1-e-λa)e-λaJ1,此时判决统计量为[9]1.2 性能分析当信号不出现时,也就是在H0情况下,有:当N很大时,Δ可以看成是一个近似的高斯随机变量,其均值和方差为:因此虚警概率Pfa可表示为式中:erfc(x)为互补误差函数,即erfc(x)=e-t2dt; γ为判决门限,若Pfa预先给定,那么γ就可以按照如下公式计算:.当信号出现时,也就是在H1情况下,有:D[x2(n)|H1]=2+4 s2(n)．此时,Δ的均值和方差为式中:为平均信噪比;为平均信噪比衰弱因子．因此,最终的检测概率就如式(13)所示:感知当认知网络中存在多个用户时,可以采用硬判决合并和软判决合并两种方式．硬判决合并即每个认知用户首先在本地做出判决,然后将结果0、1发送到融合中心,融合中心采用“AND原则”或“OR原则”进行融合,并得到最终结果,本文假设硬判决合并采用“OR原则”．软判决合并即每个认知用户不做任何处理,将判决量直接发送给融合中心,融合中心然后做总的判决．由于信息量充分,软判决合并往往比硬判决合并性能优越,但其缺点是传输数据量较大,消耗过多能量及带宽．假设认知网络中有K个用户试图进行合作感知．2.1 “OR原则”硬判决合并对于其中第i (1≤i≤K)个用户而言,首先根据本地预设虚警概率P(i)fa由式(8)计算本地门限γ(i),再通过比较本地判决量Δ(i)与γ(i),得到本地判决结果D(i),即D(i)=1Δ(i)>γ(i)0Δ(i)≤γ(i),将D(i)发送给融合中心,融合中心计算D(i)之和∑Ki=1D(i). 当采用“OR原则”时,若∑Ki=1D(i)>1则最终判授权用户信号出现,否则判不出现．由于硬判决合并每个用户只传输1比特数据,因此全网的数据传输量是最低的,但是性能却不太令人满意．2.2 等增益(EGC)软判决合并法由于硬判决合并的性能不是太令人满意,因此往往还可以采取一种软判决合并方法——等增益(Gain Combination Scheme,EGC)软判决合并方法,即每个认知用户不对判决量进行任何处理而直接发送到融合中心,此时,融合中心总的判决量ΔEGC 为ΔEGC=∑Ki=1Δ(i)．当每个用户收集到的数据样本N(i)较大时,Δ(i)可近似为一个高斯分布,因此ΔEGC 也可近似为一个高斯分布,当在融合中心给定虚警概率Pfa,EGC时,软判决合并的判决门限γEGC就如式(16)所示,而检测概率Pd,EGC就如式(17)所示:Pd,EGC=当ΔEGC>γEGC时,融合中心判决授权用户信号出现,否则判为不出现．对于EGC软判决合并来说,由于可以充分利用认知网络当中每个用户的信息,因此性能往往比硬判决合作要好,但需要比较大的数据传输量,因而会消耗比较多的能量,且占用较多的带宽资源．由于无论是软判决合作还是硬判决合作, 都有各自的优势和缺陷,因此最好的方式就是能够把两者结合起来,达到既能保证一定性能又能节省传输的数据量,此方法即是本文所提双门限方法．3.1 算法步骤1)对于第i (1≤i≤K)个用户,首先设定两个本地虚警概率和不妨假设那么根据式(8),可以计算得到两个与和相对应的门限低门限)和高门限),如式(18)、式(19)所示:该用户将它本地的判决量Δ(i)与和进行比较:当时,向融合中心发送本地判决结果0;当时,向融合中心发送本地判决结果1;当Δ(i)在和之间时,直接将Δ(i)发送给融合中心,也就是说本地的判决规则为整个本地双门限判决的过程如图1所示．2)当融合中心收集到这K个用户的所有判决结果η(i) (i=1,…,K)时,假设M个用户作出了0、1的1比特硬判决,并把这M个用户归为集合Ω1;另外K-M个用户未做决定,直接将其判决量Δ(i)传递过来,把这K-M个用户归为集合Ω2,那么融合中心首先将Ω2中的K-M个用户进行EGC软判决合并,计算总判决量并与设定好的门限γFC进行比较,从而得到软判决结果D*,即.式中,γFC由在融合中心预先给定的虚警概率给定,如式(22)所示:3)软判决的结果D*再与集合Ω1中的M个本地硬判决结果进行“OR原则”的数据合并,并得到最终的判决结果D,即3.2 算法性能直接计算本文所提算法的检测概率Pd比较困难,可以先计算漏检概率Pmd．发生漏检时,根据“OR原则”,就意味着在H1情况下,最终判决结果D=0,此时Ω1中的所有用户所传输的结果都是0,而Ω2中的所有用户的信息之和应小于γFC,并且由于Ω1和Ω2中用户数据彼此独立,因此有Pmd =PD=0= PΔ(i)=0 (i∈Ω1)×P Δ(j)=0 (j∈Ω2)×根据双门限算法原则,式(24)进一步可化为式(25)中各部分分别由式(26)、(27)、(28)给出:而检测概率Pd可由1减去Pmd得到,即Pd=1-Pmd.图2～6为当授权用户信号随机达到时本文所提双门限多用户合作感知算法性能曲线图,为了便于分析比较,也同时将基于“OR原则”的硬判决合并法和EGC软判决合并法的性能曲线添加进来．图2～6假设授权用户信号到达率为1,并且为了简便起见,每个认知用户都具有相同的样本数量、相同的双门限值、相同的噪声方差、相同的平均信噪比．所有的结果皆由10 000次蒙特卡洛实验得到．图2绘制了5个认知用户合作,授权用户随机到达时,三种方法的接收机性能(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线图．图2假设融合中心虚警概率Pfa,EGC双门限法中的相等且从0到1变化,而为0.001且固定不变,每个用户的样本数量为100,平均信噪比为-12 dB．从图2很明显可以看出,本文所提双门限合作算法仅仅略逊于EGC软合并方法,而远远优于“OR原则”硬合并方案．另外,图2还用虚线给出了三种方法的仿真虚警概率．由于对于ROC曲线图而言,其理论虚警概率曲线应为对角线,而从图2可以看到所提双门限方法的仿真虚警概率曲线与对角线近乎一致,所以可以表明式(22)的准确性．图3绘制了5个认知用户合作,授权用户随机到达时,三种方法的平均信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)曲线图．图3假设每个用户的样本数量为100,融合中心虚警概率Pfa,EGC及双门限法中的均为0.01,而分别为0.001、0.005、0.009．从图3很明显可以看出:为0.001时,双门限方法性能较好;而当增加到0.009时,此时双门限方法已经很接近于硬判决方案,所以性能有所下降．另外从图3还可以看到当为0.001时,双门限算法在低SNR条件下,大约比EGC软合并方法相差1 dB,而在高SNR条件下,大约仅有0.5 dB的性能差距,可谓已经非常接近EGC软合并的性能,同时远优于“OR原则”硬判决方法, 大约有1～2 dB性能的优势．图4绘制了15个认知用户合作,授权用户随机到达时,三种方法的平均SNR曲线图．图4假设每个用户的样本数量为50,融合中心虚警概率Pfa,EGC及双门限法中的均为0.01,而为0.001．从图4也可以看到,相比图3中5用户的情况,由于用户数量的增多,合作优势体现的较为明显,此时EGC软合并比双门限方法性能大致高出不到1 dB,而双门限方法比“OR原则”硬判决大致高出2 dB．可见,协作用户数量的增多会使得不同合作方法的检测性能的差距拉大．图5绘制了5个认知用户合作,授权用户随机到达时,三种方法的平均传输比特数曲线图．对于硬判决方法而言,无论其判决结果是0还是1,它都只发送5个比特数据,因此5个用户就是5比特数据;而对于EGC软判决方法,由于每个认知用户都将其信息完整地发送到融合中心,这样的完整发送假设需要10比特数据,因此5个用户就是50比特数据．对于双门限方法而言,由于其作出软判决和硬判决的用户个数不能确定,因此其每次发送的数据位数也不能确定．图5绘制了10 000次蒙特卡洛实验后的平均结果,从中可以看出:当平均SNR低时,由于双门限法很容易直接作出偏向0的判决,因此其平均发送数据位数是比较少的;随着平均SNR的增加,判决量落在双门限之间的概率增大,此时平均发送数据位数也随着增加,最多时大约有40个比特;随着平均SNR的进一步增加,双门限法很容易直接作出偏向1的判决,因此其平均传输比特数又开始减少．总的来说,双门限方法在平均传输比特数上大约比EGC软合并方法平均节省30%左右的传输比特数,至少能节省大约10%左右的传输比特数,意味着全网可以平均节省30%左右至少节省10%左右的能量和传输带宽,同时考虑到双门限方法的性能又比较接近于EGC软合并方法,这个结果无疑是令人满意的．图6绘制了15个认知用户合作时,授权用户随机到达时,三种方法的平均传输比特数曲线图．从图6也可以看到,相比EGC软合并方法的160比特数,双门限方法平均传输比特数大约为80左右,最多需要大约130比特左右,因此15个认知用户合作时,双门限方法在平均传输比特数上大约比EGC软合并方法平均节省50%左右的传输比特数,至少能节省大约15%左右的传输比特数,因此相比图5的情况,由于合作用户数量的增加,其节省的传输比特数也跟着增加,从而说明对于所提方法而言,相比软合并方法,协作用户数量的增多会更节省传输比特数．针对认知无线电系统当中授权用户信号随机出现的情况,在充分分析单用户感知方法的基础上,提出了一种新型的基于双门限的多用户协作频谱感知方法．该方法首先假设授权用户信号的随机到达服从一个泊松随机过程,然后在本地进行双门限判决,最后在融合中心进行总判决,从而得到最终判决结果．基于这样的系统模型,推导了具体的判决规则及检测性能．实验结果表明,相比传统的等增益(EGC)软判决合作方案,所提方法仅只有不到1 dB的性能差距,但却能平均节省大约30%～50%左右的平均传输比特数;相比传统“OR原则”硬判决合作方案,所提方法大约有2 dB左右的性能优势,并且在两个门限比较接近的时候,所提方法将退化为“OR原则”硬判决合作方案．所得结果表明所提方法综合了软判决合作和硬判决合作的优点,能够在保持一定性能的同时节省数据传输量和能量．但是目前所提方法还只适用于只有一个授权用户信号的认知无线电系统中,当认知无线电系统中存在多个授权用户信号的时候,由于这些信号的到达概率可能都不相同,此时所提方法也将不再适用．因此如何在多个授权用户信号随机到达的情况下,建立适用的多用户合作感知方法,这也是本文作者未来的研究方向．王俊 (1982—),男,江西人,福州大学电气工程与自动化学院副教授,博士,硕士生导师,研究方向为认知无线电、宽带无线通信、统计与自适应信号处理. 近5年发表EI、SCI论文10余篇,主持及参与了9项国家及省部级课题并获得多个省部级奖励.游臻华 (1992—),男,福建人,福州大学电气工程与自动化学院硕士研究生,研究方向为统计与自适应信号处理、嵌入式系统.陈喆 (1992—),男,河南人,福州大学电气工程与自动化学院硕士研究生,研究方向为认知无线电、嵌入式系统等.徐阳 (1994—),男,河南人,福州大学电气工程与自动化学院硕士研究生,研究方向为无线传感器/执行器网络、无线信号接入及定位等.【相关文献】[1] MITOLA J, MAGUIRE G Q. Cognitive radio: making software radios more personal[J]. IEEE personal communications, 1999, 6(4): 13-18.[2] ZENG J, LIANG Y C. Eigenvalue-based spectrum sensing algorithms for cognitive radio[J]. IEEE transactions on communications, 2009, 57(6): 1784-1793.[3] LI Z, WANG D, QI P, et al. Maximum-eigenvalue-based sensing and power recognition for multiantenna cognitive radio system[J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2016, 65(10): 8218-8229.[4] WANG J, JIN X F, BI G G, et al. Multiple cumulants based spectrum sensing methods for cognitive radios[J]. IEEE transactions on communications, 2012, 60(12): 3620-3631. [5] SEDIGHI S, TAHERPOUR A, GAZOR S, et al. Eigenvalue-based multiple antenna spectrum sensing: higher order moments[J]. IEEE transactions on wirelesscommunications, 2017, 16(2): 1168-1164.[6] RAMIRES D, SCHREIER J P, VIA J, et al. Detection of multivariate cyclostationarity[J]. IEEE transactions on signal processing, 2015, 63(20): 5395-5408.[7] TANI A, FANTACCI R, MARABISSI D. A low-complexity cyclostationary spectrum sensing for interference avoidance in femtocell LTE-a-based network[J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2016, 65(4): 2747-2753.[8] TANG L, CHEN Y, HINES E L, et al. Effect of primary user traffic on sensing-throughput tradeoff for cognitive radios[J]. IEEE transactions on wireless communications, 2011, 10(4): 1063-1068.[9] BEAULIEU N C, CHEN Y. Improved energy detectors for cognitive radios with randomly arriving or departing primary users [J]. IEEE signal processing letters, 2010,17(10): 867-870.[10]CHIN W L, LI J M, CHEN H H. Low-complexity energy detection for spectrum sensing with random arrivals of primary users[J]. IEEE transactions on vehicular technology , 2016, 65(2): 947-952.[11]TRAN T T, KONG Y H. Block-time of arrival/leaving estimation to enhance local spectrum sensing under the practical traffic of primary user[J]. Journal of communications and networks, 2013, 15(5): 514-526.[12]HAMMOUDA M, ZHENG R, DAVIDSON T N. Full-duplex spectrum sensing and access in cognitive radio networks with unknown primaryuser activities [C]//IEEE International Conference on Communications. Kuala Lumpur, May 23-27, 2016: 1-6.。

感知无线电中的协作频谱检测研究的开题报告一、选题背景和意义无线电频谱是有限的自然资源，对频谱的有效管理是无线电通信系统中不可或缺的一环。

随着无线电应用的不断发展和无线设备数量的增多，频谱资源日益紧缺，频谱管理和使用变得越来越重要。

而频率协作是频谱管理的重要手段之一。

协作频谱检测可以在减少频谱浪费的同时提高频谱的利用率，同时也可用于频谱监测和保护。

因此，研究感知无线电中的协作频谱检测有着重要的现实意义和实际应用前景。

二、研究内容和目标本论文的研究内容包括以下几个方面：1.感知无线电技术的基础原理与算法研究。

2.协作频谱检测的理论分析和数学建模，探索不同的检测算法，比较其性能。

3.在实际无线电环境中进行频谱检测实验，并对实验结果进行分析和讨论。

4.研究基于协作频谱检测的频谱管理方法和技术，提高频谱利用效率和系统性能。

本论文的研究目标是：1.深入探索基于感知无线电技术的协作频谱检测方法和技术，提高频谱利用效率和系统性能。

2.研究发展一套可行的协作频谱检测系统，能够有效检测无线电网络中的空闲频率，并实现频谱资源的协同利用。

3.丰富和发展无线电通信领域的理论研究和实践应用，促进未来无线网络的发展和创新。

三、研究方法和步骤本文的研究方法主要包括理论分析和实验研究两个方面。

具体步骤如下：1.收集和整理相关文献资料，深入了解感知无线电技术和协作频谱检测方法的发展和应用现状。

2.对感知无线电技术和协作频谱检测进行基础原理和算法的理论研究和分析。

3.建立频谱检测的数学模型，通过数学分析比较不同算法的优缺点，并进行算法仿真和性能评估。

4.基于所研究的方法和技术，设计和实现一个可行的协作频谱检测系统，并在实际无线电环境下进行实验研究。

5.对实验结果进行分析和讨论，进一步完善和提高协作频谱检测的方法和技术。

6.最后，将研究成果汇总撰写论文，对协作频谱检测的理论和实践应用进行总结和归纳。

四、研究难点和挑战1.协作频谱检测算法的研究：协作频谱检测需要对多种信号进行分析，需要综合考虑噪声、信号特征、干扰等因素，难度较大。

基于数据融合的协作频谱感知方法研究摘要：认知无线电(Cognitive Radio，CR)是无线通信领域中为改善和提高频谱资源利用率而提出的一种新方法。

它作为一种革命性的智能频谱共享技术，已成为无线通信领域新的研究热点。

频谱感知技术是认知无线电最关键的技术之一。

基于此，本文以单用户能量检测方法为基础，对检测概率、漏检概率、虚警概率、门限值、信噪比等参数进行了仿真分析，并对其检测性能进行了分析。

针对于单用户能量检测受到信道衰落、阴影效应和噪声不确定性等因素的影响产生检测性能下降的情况，提出了数据融合的协作频谱感知方法，如与准则、或准则、K-N准则，并分析了不同融合方法的特点、性能及使用场景。

关键词：认知无线电；频谱感知；数据融合；协作检测Research of Cooperative Spectrum Sensing Based on Data Fusion Abstract: To improve and enhance the utilization of the spectrum resource in the field of the wireless communication，cognitive radio technology has been proposed as a new method．As a revolutionary intelligence technology，cognitive radio is becoming a hot research topic in the field of the wireless communication．Spectrum sensing technology is one of the most critical technologies in cognitive radio．Thus，this paper is based on the energy detection method in a sigle user．Meanwhile，this paper simulates and analyses some parameters such as the prob ability of detection，the probability of undetected，false alarm probability，threshold，SNR and so on．Besides，its detection performance is analyzed.Due to fading channel，shadowing effection，noise uncertains and other factors，the decline in detection performance happened，and cooperative spectrum sensing data fusion methods have been proposed，such as AND guidelines，OR guidelines，K-N guidelines．Lastly，this paper analyses the characteristics of the different fusion methods，performance and usage scenarios.Keywords: cognitive radio;spectrum sensing;data fusion;cooperative detection目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1研究的背景和意义 (2)1.2什么是认知无线电 (4)1.3国内外认知无线电技术的研究现状 (5)第2章认知无线电中的频谱感知技术 (7)2.1认知无线电频谱感知研究 (7)2.2基于接收机检测 (8)2.2.1基于干扰温度的检测 (8)2.2.2本振泄露功率控制 (9)2.3基于发射机检测 (10)2.3.1匹配滤波器检测 (10)2.3.2能量检测 (11)2.3.3周期平稳特征检测 (12)2.3.4频谱感知算法优缺点比较 (13)2.4协同检测 (13)2.5本章小结 (14)第3章单用户频谱感知的性能分析 (15)3.1 理想信道下能量检测法的算法分析 (15)3.2 不同信道下的能量检测性能分析 (18)3.2.1AWGN信道 (18)3.2.2Rayleigh衰落信道 (20)3.2.3 Rician衰落信道 (22)3.3 瑞利信道和高斯信道实际仿真验证 (24)3.4 能量检测各参数之间关系的研究 (26)3.5 单用户频谱感知的不足 (28)3.7 本章小结 (29)第4章数据融合的协作频谱感知的性能分析 (30)4.1 硬判决基本原理 (30)4.2 ...AND‟准则.. (31)4.3 ...OR‟准则.. (34)4.4 ...K-N‟准则 (36)4.5 实际无线通信环境下的联合频谱感知 (39)4.6 本章小结 (40)第5章总结与展望 (41)5.1 论文工作总结 (41)5.2 下一步研究方向 (41)参考文献 (43)致谢 (45)附录1 主要源程序 (46)附录2 外文翻译 (54)前言随着信息时代的到来，无线频谱已成为现代社会不可或缺的宝贵资源。

合作频谱感知中ＡＦ协议与ＤＦ协议的性能分析徐帅邵玉斌周黎辉昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明６５００５１ ［摘要］频谱感知是感知无线电中的一个关键技术。

论文主要介绍了２个次级用户合作频谱感知之间的ＤＦ协议，并在检测概率与中断率上与ＡＦ协议进行比较。

通过仿真得到，在检测概率上，ＤＦ协议比ＡＦ协议的性能要好，相反，ＡＦ协议的中断概率的性能比ＤＦ好。

［关键词］感知无线电；合作频谱感知；ＡＦ协议；ＤＦ协议Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　ＤＦ　ａｎｄ　ＡＦ　Ｂａｓｅｄ　Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ　 Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ＸＵ　ＳｈｕａｉＳＨＡＯ　ＹｕｂｉｎＺＨＯＵ　ＬｉｈｕｉＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，　Ｋｕｎｍｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５００５１，　Ｃｈｉｎａ　 ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］　Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｉｓ　ａ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ　ｒａｄｉｏ．　Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｗｅ　ｅｘｐｌｏｉｔ　ｔｈｅ　ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ＤＦ　ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｐｒｏｔｏｃｏｌ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｗｏ　ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　ｕｓｅｒｓ，　ａｎｄ　ｍａｋｅ　ａ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｗｉｔｈ　ＡＦ　ｐｒｏｔｏｃｏｌ　ｉｎ　ｔｅｒｍｓ　ｏｆ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｏｕｔａｇｅ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．　Ｉｔ　ｔｕｒｎｓ　ｏｕｔ　ｔｈａｔ　ＤＦ　ｐｒｏｔｏｃｏｌ　ｈａｓ　ｂｅｔｔｅｒ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｔｈａｎ　ＡＦ　ｉｎ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，　ｃｏｎｔｒａｒｉｌｙ，　ＡＦ　ｉｓ　ｂｅｔｔｅｒ　ｔｈａｎ　ＤＦ　ｉｎ　ｏｕｔａｇｅ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．［　Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ　］　Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ　Ｒａｄｉｏ；　Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｓｅｎｓｉｎｇ；　ＡＦ　ｐｒｏｔｏｃｏｌ　；　ＤＦ　ｐｒｏｔｏｃｏｌ实现上比较简单，是ｆ性较高。