認(rèn)知無線電系統(tǒng)中基于數(shù)據(jù)融合的協(xié)作頻譜感知算法的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩96頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、近年來,隨著頻譜競爭的不斷升溫,使得認(rèn)知無線電(CR: Cognitive Radio)成為當(dāng)前的研究熱點。認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中的無執(zhí)照用戶(即次用戶或CR用戶)通過動態(tài)頻譜接入的方法可以與有執(zhí)照用戶(即主用戶)共享同一頻段,每一個CR用戶通過對頻段進(jìn)行掃描來發(fā)現(xiàn)可利用的空閑頻段。為了避免對主用戶的干擾,進(jìn)行準(zhǔn)確的頻譜感知成為認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)。相比非協(xié)作的頻譜感知算法,協(xié)作頻譜感知可以使認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)對主用戶進(jìn)行更為可靠的檢測,從而避免

2、了對主用戶的干擾,在協(xié)作感知中數(shù)據(jù)融合是其關(guān)鍵技術(shù)之一。
   本文首先并研究了非協(xié)作的能量檢測的頻譜感知算法,對基于“與”融合準(zhǔn)則、“或”融合準(zhǔn)則、表決融合準(zhǔn)則、最大后驗概率融合準(zhǔn)則和貝葉斯融合準(zhǔn)則的數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行了分析,并將這五種數(shù)據(jù)融合方法應(yīng)用于認(rèn)知無線電,進(jìn)行協(xié)作頻譜感知,同時還比較了它們的頻譜檢測性能。MATLAB仿真結(jié)果顯示最大后驗概率融合準(zhǔn)則、貝葉斯融合準(zhǔn)則和表決融合相比“與”融合準(zhǔn)則和“或”融合準(zhǔn)則在認(rèn)知無線電

3、的環(huán)境中感知性能更優(yōu)。
   然后本文從帶寬受限的認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)的角度出發(fā),提出了將表決融合準(zhǔn)則和“與”融合準(zhǔn)則分別與檢查策略(Censoring Scheme)相結(jié)合的協(xié)作頻譜感知的方法,以此來減少發(fā)往融合中心的平均感知比特數(shù),從而有效地節(jié)約傳輸帶寬。并對這些算法在理想信道和非理想信道中的協(xié)作頻譜感知的性能,進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)學(xué)推導(dǎo),給出了對應(yīng)的多種情況的檢測概率的閉合式。最后對三種檢查的協(xié)作頻譜感知的方法進(jìn)行了MATLAB仿真與

4、性能分析。仿真結(jié)果表明這三種算法都能以較少的感知性能的損失來獲得較多的感知比特的節(jié)約,但是相比之下表決融合準(zhǔn)則的性能最好,即能在較好的感知性能的前提下,以較少的感知性能的損失來獲得大量的感知比特的節(jié)約。
   最后本文提出了將檢查的方法分別與本地最優(yōu)量化和均勻量化相結(jié)合的協(xié)作頻譜感知的算法,通過增加一部分的傳輸比特數(shù),來得到更好的感知性能,該算法中融合中心采用最大后驗概率融合準(zhǔn)則。本文對四種協(xié)作頻譜感知的算法進(jìn)行了MATLAB仿

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論