下载文档原格式
随着无线通信技术的飞速发展，人们可以获得的带宽不断的增加，但仍然无法满足人们对于带宽的日益增长的需求。
一方面，人们不断开发新的无线通信技术，利用新的频段来提供各种业务；另外一方面，各种改进的调制和编码技术也使得现有频谱的利用效率得以提高。
然而，频谱资源终究是有限的。
将来会得到规模应用的MIMO和OFDM技术，在可以预见的情况下，能够将频谱的利用效率提高3～4倍，而对于人们对带宽的几十倍、上百倍的需求增长，这种提高显然不能完全的满足要求。
频谱资源作为一种极具价值的自然资源，其日趋紧张甚至枯竭已成为不争的事实，而真正要解决这种矛盾，必须对现在的频谱管理方法进行改进。
2.研究意义
目前认知无线电技术被认为是下一代最热门的无线技术之一。
频谱感知是在认知无线电技术的关键技术之一，认知无线电必须能够灵敏的感知外界环境，感知可利用频谱空洞，为认知用户提供可利用频段；检测授权用户的出现，以避免对授权用户的干扰。
作为认知无线电技术的必备技术，频谱感知的研究对认知无线电技术的实际应用具有重大意义。
3参考文献目录。
认知网络课程学习报告题目：认知无线电技术简介目录1、认知无线电简介…………………………………………………………………………………………………………。
- 1 -1.1 技术产生背景...............................................................................................................- 1 -1。
2 基本理念和平台结构.................................................................................................- 2 -1.3 认知无线电的发展及研究现状....................................................................................- 3 -2、认知网络关键技术.................................................................................................................- 4 -2。
1 频谱检测技术.............................................................................................................- 4 - 2。
2 自适应频谱资源分配技术.........................................................................................- 5 -2.3 认知无线电下的频谱管理............................................................................................- 5 -3、认知无线电的标准化.............................................................................................................- 6 -4、认知无线电的应用场景.........................................................................................................- 7 -5、结语.........................................................................................................................................- 9 - 参考文献.................................................................................................................................... - 10 -摘要认知无线电是一种可以感知外界通信环境的智能通信技术，它能够通过对外部环境的理解与学习，实时调整通信网络内部配置，智能地适应外部环境的变化。
认知无线电中基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法赵晓晖;李晓燕【摘要】该文提出一种基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法，该算法能够在噪声不确定性的条件下进行盲频谱感知。
该算法在协方差矩阵的基础上，构建新的检测统计量，推导判决门限，对检测统计量与判决门限进行比较进而做出最终判决；在主用户信号到达方向与认知用户接收天线法线方向不一致的情况下，为使认知用户能完全接收主用户信号，利用了阵列天线技术。
仿真结果表明，与Zeng等人(2009)提出的绝对值协方差矩阵频谱感知算法(Covariance Absolute Value Spectrum Sensing, CAVSS)相比，该算法判决门限的计算方法更加准确；在相同条件下，该算法的检测概率高于CAVSS。
%A spectrum sensing algorithm based on covariance matrix and array antenna is reported. It can perform blind spectrum sensing under a condition of uncertainty noise. The new test statistics for spectrum sensing based on the covariance matrix is constructed and the decision threshold based on the test statistics is derived, thus allowing the comparison of the test statistics with the decision threshold to make a final decision. In order to enable cognitive users to fully receive signals of cognitive primary user in the case that the arrival direction of primary signal and the receiving antenna of cognitive users is not consistent, this algorithm applies array antenna to the spectrum sensing based on covariance matrix. Simulation results show that the performance of the proposed spectrum sensing algorithm is superior to the Covariance Absolute Value Spectrum Sensing (CAVSS) algorithm proposed by Zeng (2009).【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2014(000)007【总页数】6页(P1693-1698)【关键词】认知无线电;频谱感知;阵列天线;协方差矩阵【作者】赵晓晖;李晓燕【作者单位】吉林大学通信工程学院长春 130012;吉林大学通信工程学院长春130012【正文语种】中文【中图分类】TN929.5随着无线通信技术快速发展，频谱资源紧张的局面愈演愈烈，这也严重阻碍了无线通信应用的发展。
面向认知无线电的隐蔽通信技术与策略研究面向认知无线电的隐蔽通信技术与策略研究引言：随着数字技术和通信系统的不断发展，无线电通信已成为我们日常生活和工作的重要组成部分。
然而，由于频谱资源有限，无线电通信频段的拥挤程度越来越高，频谱管理和无线电接入变得愈加复杂。
为了提高频谱利用效率和解决频谱资源的稀缺性问题，认知无线电技术的出现为无线通信系统带来了新的发展机遇。
本文将重点研究面向认知无线电的隐蔽通信技术与策略，分析其应用前景并探讨相关挑战。
一、认知无线电技术的理论基础认知无线电是一种通过智能感知和学习无线通信环境，灵活利用频谱资源的无线通信技术。
其核心思想是通过对现有频谱使用情况的感知和分析，在不干扰现有用户的情况下，智能地通过发射机选择未被使用或较少使用的频谱资源，并按需分配给用户。
认知无线电技术主要包括频谱感知、多用户检测、频谱分配和动态频谱接入等关键技术。
二、隐蔽通信的概念与特点隐蔽通信是指在无线通信中使信息传递在解密前对未授权用户或者对手不可见的通信方式。
与传统通信方式相比，隐蔽通信具有隐藏性高、抗干扰能力强、安全性大等优势。
隐蔽通信技术在军事通信、安全通信等领域具有广泛应用前景。
三、认知无线电与隐蔽通信的结合认知无线电和隐蔽通信的结合可以更好地解决现有无线通信系统中频谱资源有限和信息安全两大问题。
认知无线电的智能感知和频谱分配能力可以提供更好的保护通信内容的安全性，同时通过动态频谱接入和频谱感知等技术，实现隐蔽通信的高效性和隐蔽性。
四、面向认知无线电的隐蔽通信技术研究1. 突发通信技术：通过在频域或时域上随机调整通信信号的频率、幅度和相位，实现通信信号的隐藏和隐蔽传输。
2. 反间谍通信技术：通过抗干扰和干扰主动者的干扰行为，提高通信系统的安全性和隐蔽性。
3. 随机发射技术：通过随机选择发射频段，将通信信息分散在频谱中，增加非授权用户的难度。
五、面向认知无线电的隐蔽通信策略研究1. 频谱感知策略：通过感知周围频谱环境，并实时分析周围频谱使用情况，选择合适的频段进行通信。
认知无线电的频谱感知技术研究
认知无线电的频谱感知技术研究
类别：通信网络
0 引言 随着无线通信业务的增长，可利用的频带日趋紧张， 频谱资
源匾乏的问题日益严重。世界各国现行的频率使用政策除分配极少的
ISM频段之外，大多采用许可证制度。而获得许可的用户，并非全部都是全天 候占
用许可频段，一些频带部分时间内并没有用户使用，另有一些偶尔才被占 用，即使
系统频谱使用率低，仍无法将空间的频谱分配给其他系统使用，即无 法实现频谱共
享。怎样才能提高频谱利用率，在不同区域和不同时间段里有效 地利用不同的空闲
频道，成为人们非常关注的技术问题。为了解决该问题， Joseph Mito1a 于 1999
年在软件无线电的基础上提出了认知无线电 （Cognitive Radio，简称CR）的概
念，要实现动态频谱接入，首先要解决的问题就是如何检 测频谱空穴，避免对主用
户的干扰，也就是频谱感知技术。 CR用户通过频谱感
知检测主用户是否存在，从而利用频谱空穴。 1 匹配滤波器检测
（Matched
Filtering） 匹配滤波器是一种最优的信号检测法，因为在输出端它能够使
信号的信噪比达到最大。匹配滤波器最大的优点就是能够在短时间里获得高处 理增
益。但是使用匹配滤波器进行信号检测必须知道被检测的主用户信号的先 验知识，
比如调制方式、脉冲波形、数据包格式等，如果这些信息不准确就会 严重影响其性
能，同时匹配滤波器计算量也较大。因此它可以用来检测一些特 定的信号，但是每
类主用户认知无线电都要有一个专门的接收器，这就增加了 系统的资源耗费量和复
杂度。 2 能量检测 （Energy Detector —Based
Sensing） 能量检测是一种较简单的信号非相干检测方法。根据基本假设模 型，在
高斯加性白噪声（AWGN信道情况下，采用能量检测法进行主用户信号检 测的性
能。在AWG信道非衰落的环境中，可知信道增益 h是确定的。在H1 下，当接收到
的信号超过判决门限入时，判断主用户信号存在。在 H0下，当接
收信号超过判决门限时，则会作出错误的判断。分别用 Pd和Pf，来表示检测 到主
用户的概率 （检测概率 ） 和错误判断警报的 （虚警）概率，对 H．Urkowitz 的
研究结果进行简化，可以得到通过无衰落的 AWG信道检测的概率和虚警概率的 近
似表达式为 其中：丫是信噪；c是一个正数；r0，r（，g）是方差；是
完整和不完整Gamm函数；Qm是普遍马库姆（Marcum）函数，其定义为 由
公式⑴ 可以看出如果Pd很低，将会导致不能检测主用户信号的概率很大，这 样反
过来就增加了对主用户的干扰。如果 Pf 过高，则错误警报会使认识无线电 用户错
过许多频谱利用的机会，导致频谱利用效率低下。为了提高能量检测的 可靠行，最
近关于这方面的研究主要集中在能量检测器上。 3 静态循环特
征检测 静态循环特征检测是通过利用接收信号的静态循环特征来检测主用 户的。静
态循环特征检测除了复杂度较高外，可以克服匹配滤波器检测和能量 检测的缺点。
调制后的主用户信号一般会有载频、跳频序列、循环前缀等，从 而使信号有内在的
周期性。若信号的均值和自相关函数呈现周期性，且周期与 信号的周期相同，则称
其是静态循环的。我们可以通过分析信号谱相关函数中
循环频率的特性来确定主用户信号是否存在。谱相关函数中，零循环频率处体 现信号
的平稳特征，非零循环频率处则体现信号的静态循环特征。因为噪声是 平稳的，在非
零循环频率处不呈现频谱相关性，而主用户信号是静态循环的， 在非零循环频率处呈
现频谱相关性。因此可以判定，若非零循环频率处呈现频 谱相关性，说明存在主用户
信号；若仅在零循环频率处呈现频谱相关性，则说 明只存在噪声，主用户信号不存在。
静态循环特征检测无需知道信号的先验信 息而且能够区分噪声和有用信号，可以摆脱
背景噪声的影响，因此与上述两种 主用户发射端检测算法相比对信号有较好的检测性
能。但是，静态循环特征检 测计算的复杂度高，所要求的观测时间较长。 4 合作检测
无线环境 中，信号传输会受到阴影、多径等因素的影响，感知用户的本地频谱检测不
能 满足所要求的可靠性及快速性；更甚者，感知用户受到严重阴影的影响时，会 发
生漏检，从而会对主用户系统造成干扰。为此，需要同频段上不同感知用户 之间进行
协同，提高检测的可靠性以及快速性。合作检测可分为中心式和分布 式两种协同方式。
4．1 中心式检测 中心式检测指认知无线电基站收
集各认知无线电设备感知到信息，探测可用频谱，然后广播该信息给其它认知 无线电
设备或者直接控制认知无线电通信。该感知结果由称之为 AP的接入点收
集，目的是减轻信道衰落影响，增强检测效果。研究软硬信息汇总方式是为了 减少错
失机会的概率。文献表明，在错失机会概率方面，软信息相结合优于硬 信息相结合的
方法。 4．2 分布式检测 多径衰落和阴影衰落都会影响
单一检测器的检测性能。由于所有检测器都位于深衰落的概率非常低，研究者 倾向于
采用分布式感知方法来提高检测性能和可靠性，从而降低对单一检测器 的苛刻要求。
在分布式感知技术中，为了达到良好的检测性能，往往需要较高 的控制信道带宽。虽
然量化将引入额外的噪声和信噪比的降低，但却是一种降 低带宽需求的有效手段。研
究表明： 2—3Bits 量化不会引入明显的性能损失， 而采用 1Bit 量化（ 决策） 时，
随着参与分布式感知的用户数趋向于无穷大，其性 能也是渐进最优的。 5 本振泄
露功率检测 主用户接收机工作时，接
收的高频信号经过本地振荡器后，会产生特定频率的信号，一些信号不可避免 的从天
线泄露出去，该方法就是通过检测有无泄露信号来判断主用户是否在工 作。然而，CF
用户直接检测L0泄漏并不可行，这是由于L0泄漏能量通常很 小，而且 L0 泄漏能量
随接收机模型和 L0 的生产指标不同而不同，这些变化因 素将导致CR用户检测错误
率增加。为解决这一问题，在应用中，将小而低成本 的传感器安置在接收端，当传感
器检测到本振泄漏功率时，会以特定的功率通 过一个特殊的控制信道感知用户。 6
基于干扰温度的检测 干扰温度
是美国联邦通信委员会（FCC）提出的一个新概念。它是感知用户在检测出频带内 已
有通信的基础上预测的自己的传输将对主用户接收机产生的干扰。干扰温度 模型被定
义为每单位带宽里未经授权的发射机 RF功率与接收机系统噪声功率之
和，是建立在实际的RF环境中以及发射机和接收机交互的基础之上的，充分考 虑了
所有干扰的累积效应。干扰温度可以用下式来表示： T1=（Ps+P0）/KB
⑷ 其中Ps未经授权的发射机RF功率（单位是W）, P0为接收机系统噪声 功率（
单
位是 W K为常数，等于1. 3810— 23（单位是焦耳/绝对温度），B为 信号带宽 （单
位是 Hz）。 干扰温度的准确测量需要感知用户对主用户系统 进行准确的定位。只
要感知用户造成的干扰温度不超过干扰温度限，感知用户 通过调整自己的参数 （如
发射功率、调制方式等 ） 就可以使用这个频段中的频谱 空洞。但是该方法不能保证
对主用户系统的有力保护，特别是处于边缘接收的 主用户接收机就很容易受到感知用
户的干扰。 7 结束语 认知无线电 具有使频谱得到充分利用的潜能，但前提是必须保
证这个频率上的已授权用户 的使用不受影响，其中关键技术之一就是频谱感知技术。
本文就认知无线电的 一些频谱感知技术进行了讨论，随着其相关技术的成熟，该技术
将会成为未来 最热门的无线技术，并且给未来的频谱使用策略带来革命性变化。
