多用户协作频谱感知的性能分析
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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。