基于噪聲不確定性和用戶(hù)狀態(tài)改變的能量檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著無(wú)線(xiàn)通信業(yè)務(wù)和技術(shù)的快速增長(zhǎng)，對(duì)無(wú)線(xiàn)頻譜的需求也日益增大，當(dāng)前，無(wú)線(xiàn)頻譜的匱乏是阻礙無(wú)線(xiàn)通信發(fā)展的瓶頸之一。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電（CR）通過(guò)伺機(jī)地接入授權(quán)的空閑頻譜以提高頻譜利用率，對(duì)緩解無(wú)線(xiàn)頻譜資源的緊缺具有重要意義。由于實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單和復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)，能量檢測(cè)算法已經(jīng)在空閑頻譜檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用，但其檢測(cè)性能特別容易受到噪聲功率不確定性（NPU）、檢測(cè)期間用戶(hù)狀態(tài)改變和低信噪比（SNR）因素的影響。本文在這方面進(jìn)行深入探討，主要研究?jī)?nèi)容和成果如下

2、：
　　針對(duì)能量檢測(cè)算法受到NPU的嚴(yán)重影響，本文給出了一種新的復(fù)雜度較低的NPU區(qū)間估計(jì)算法，并且從理論上分析了估計(jì)的噪聲功率對(duì)能量檢測(cè)算法信噪比墻（SNR WALL）惡化影響，得出了SNR WALL惡化性定理。進(jìn)一步，基于門(mén)限修正提出了一種改進(jìn)的能量檢測(cè)算法以消除SNR WALL惡化。仿真結(jié)果表明，本文算法能較為精確地估計(jì)NPU區(qū)間，并且驗(yàn)證了SNR WALL惡化性定理的正確性；同時(shí)，改進(jìn)的能量檢測(cè)算法性能要優(yōu)于RSA算法，降

3、低了SNR WALL惡化，提高了檢測(cè)的魯棒性。
　　本文將能量檢測(cè)算法和經(jīng)典分布式認(rèn)知MAC（DC-MAC）進(jìn)行結(jié)合，通過(guò)跨層協(xié)作的方式分析得出了多個(gè)次用戶(hù)（SU）同時(shí)檢測(cè)同一空閑頻譜造成檢測(cè)結(jié)果不可靠。為在低SNR場(chǎng)景達(dá)到目標(biāo)檢測(cè)概率，推導(dǎo)出了能量檢測(cè)算法的最小采樣時(shí)間（MST）?；贛ST，提出了一種改進(jìn)的DC-MAC（ODC-MAC）協(xié)議。ODC-MAC整合了物理層頻譜感知策略和MAC層數(shù)據(jù)傳輸，通過(guò)跨層協(xié)作提高SU的數(shù)據(jù)傳

4、輸可靠性。仿真表明，本文理論分析和實(shí)際仿真結(jié)果吻合；同時(shí)，相對(duì)于DC-MAC，ODC-MAC可以提高數(shù)據(jù)傳輸可靠性和吞吐量。
　　針對(duì)檢測(cè)期間主用戶(hù)（PU）的活動(dòng)狀態(tài)變化和低SNR造成能量檢測(cè)算法檢測(cè)性能?chē)?yán)重下降的現(xiàn)象，本文給出了一種加權(quán)（weight-p）能量檢測(cè)算法。為減少實(shí)現(xiàn)復(fù)雜性和節(jié)約需要的功耗，weight-p能量檢測(cè)算法的最優(yōu)權(quán)值建模成MST的優(yōu)化問(wèn)題，分析得出了最優(yōu)權(quán)值和次優(yōu)權(quán)值。仿真表明，在 PU狀態(tài)改變和低 SN

5、R的場(chǎng)景下，本文提出的weight-p能量檢測(cè)算法可以提高SU的檢測(cè)性能和降低虛警概率，并且在獲得相同檢測(cè)性能的前提下可以壓縮檢測(cè)時(shí)間。
　　由于用戶(hù)（PU或者 SU）隨機(jī)到達(dá)對(duì)頻譜檢測(cè)的性能有很大影響，為解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種反饋疊加能量檢測(cè)方案。通過(guò)將檢測(cè)周期后半部分采樣點(diǎn)的瞬時(shí)能量值累加到檢測(cè)周期前半部分采樣點(diǎn)的瞬時(shí)能量上，在不延長(zhǎng)檢測(cè)時(shí)間的基礎(chǔ)之上，提高整個(gè)檢測(cè)周期的能量統(tǒng)計(jì)值。仿真表明，反饋疊加能量檢測(cè)方案的檢測(cè)性