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文檔簡介
1、認(rèn)知無線電技術(shù)通過對無線頻譜環(huán)境的感知,尋找并利用已授權(quán)頻段內(nèi)的空閑頻譜,從而有效提高頻譜利用率、緩解頻譜資源的需求,是無線通信領(lǐng)域的一個研究熱點。頻譜感知是認(rèn)知無線電的一個關(guān)鍵技術(shù),本文主要研究了認(rèn)知無線電頻譜感知算法及動態(tài)管理系統(tǒng)軟件實現(xiàn)。
首先,介紹了認(rèn)知無線電的研究背景、定義和關(guān)鍵技術(shù),并詳細(xì)介紹了頻譜感知技術(shù)及其國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
其次,研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的窄帶頻譜感知技術(shù)。當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜感知存在著訓(xùn)練時收
2、斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解等問題,而最優(yōu)解對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知算法性能影響大,因此為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知算法性能,采用蜂群算法交叉訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),加快訓(xùn)練收斂速度,降低均方誤差。采用信號的能量、循環(huán)功率譜作為特征參數(shù),提出了蜂群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知算法。仿真結(jié)果表明,相比能量法、循環(huán)平穩(wěn)特征法、無蜂群算法交叉訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知算法,該算法具有更好的感知性能。
3、
然后,研究了基于壓縮感知的寬帶頻譜感知技術(shù)。基于壓縮感知的寬帶頻譜感知需要估計信號稀疏度,針對在低信噪比情況下欠估計、高信噪比情況下過估計的問題,提出了基于Gerschgorin理論稀疏度估計的寬帶頻譜感知算法。該算法聯(lián)合考慮了特征值和特征向量,利用Gerschgorin理論分離信號圓盤與噪聲圓盤,獲得稀疏度估計值并將此作為正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法結(jié)束迭代的條件,并利
4、用OMP算法得到頻譜支撐集,從而完成寬帶頻譜感知。仿真結(jié)果表明,該算法兼顧了低信噪比和高信噪比時的稀疏度估計性能,提高了頻譜感知性能。
最后,研究了認(rèn)知無線電頻譜動態(tài)管理系統(tǒng)軟件的設(shè)計與實現(xiàn)。根據(jù)頻譜動態(tài)管理系統(tǒng)需要具備的頻譜管理、頻譜感知和頻譜分配三個功能,將系統(tǒng)軟件分為管控中心模塊、頻譜感知服務(wù)器模塊和頻譜分配服務(wù)器模塊,通過Visual C++6.0開發(fā)平臺完成各個模塊界面設(shè)計和功能實現(xiàn),并從數(shù)據(jù)傳輸幀結(jié)構(gòu)和交互流程兩個
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