Alpha穩(wěn)定分布噪聲下頻譜感知研究.pdf

1、認(rèn)知無(wú)線電是一種智能無(wú)線通信系統(tǒng)，具有認(rèn)知功能的無(wú)線通信設(shè)備可按照某種伺機(jī)的方式工作在已授權(quán)的頻段內(nèi)。在空域、時(shí)域和頻域中出現(xiàn)的可被利用的頻譜資源被稱(chēng)為“頻譜空洞”。頻譜感知的任務(wù)就是查找適合通信的頻譜空洞，并對(duì)該頻譜進(jìn)行監(jiān)測(cè)?，F(xiàn)有的頻譜感知技術(shù)大都集中在高斯噪聲背景下，而實(shí)際通信信道中存在著非高斯噪聲，因此，常規(guī)的頻譜感知方法存在很多不足和待解決的問(wèn)題。本文以頻譜感知技術(shù)為研究對(duì)象，以改善和提高頻譜感知性能為目的，重點(diǎn)解決在Alpha

2、穩(wěn)定分布噪聲背景下頻譜感知存在的問(wèn)題。本文的主要工作如下：
　　首先，研究寬帶頻譜感知。寬帶頻譜感知是基于功率譜密度估計(jì)的一種頻譜感知方案，針對(duì)Alpha穩(wěn)定分布噪聲的特點(diǎn)，基于二階統(tǒng)計(jì)量的功率譜密度估計(jì)將不再適用。本文擴(kuò)展了功率譜密度的概念，提出基于分?jǐn)?shù)低階自相關(guān)的廣義功率譜密度。在此基礎(chǔ)上，提出了基于廣義功率譜密度的分布式壓縮寬帶頻譜感知方法和基于廣義功率譜密度的多窗口譜估計(jì)方法。前者是一種基于合作的寬帶頻譜感知，合作認(rèn)知用戶

3、分別將分?jǐn)?shù)低階自相關(guān)函數(shù)向量壓縮，再融合重構(gòu)，進(jìn)而得到廣義功率譜密度。該方法降低了多個(gè)認(rèn)知用戶數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的數(shù)據(jù)量，降低了信道開(kāi)銷(xiāo)。后者是將寬帶信號(hào)進(jìn)行分?jǐn)?shù)低階變換，再進(jìn)行多窗口譜估計(jì)。該方法雖然在平滑度和頻譜分辨率等方面有一定的優(yōu)勢(shì)，但是其計(jì)算復(fù)雜度較高，硬件開(kāi)銷(xiāo)大?？傊?，在Alpha穩(wěn)定分布噪聲下，兩種方法都能有效的描述信號(hào)的頻譜特性，實(shí)現(xiàn)寬帶頻譜感知。
　　其次，研究主用戶檢測(cè)中的粗檢。針對(duì)能量檢測(cè)易受噪聲影響的缺點(diǎn)，本文

4、提出基于分形盒維數(shù)的頻譜感知方法。盒維數(shù)可以描述信號(hào)的幾何特征，將盒維數(shù)作為特征可將噪聲與信號(hào)區(qū)分開(kāi)，而且，噪聲的盒維數(shù)值不受其噪聲方差的影響。在Alpha穩(wěn)定分布噪聲下，信號(hào)的盒維數(shù)也將受到影響。為了抑制Alpha穩(wěn)定分布噪聲，提出兩種解決方法，第一是基于分?jǐn)?shù)低階變換的盒維數(shù)頻譜感知方法，第二是基于Myriad濾波的盒維數(shù)的頻譜感知方法。前者是將待測(cè)信號(hào)先進(jìn)行分?jǐn)?shù)低階變換，再計(jì)算其分形盒維數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度低。后者是

5、將待測(cè)信號(hào)先進(jìn)行Myriad濾波，再計(jì)算分形盒維數(shù)，其優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)性能優(yōu)良。
　　最后，研究主用戶檢測(cè)中的細(xì)檢。通過(guò)分析循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)中循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算過(guò)程發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)正交變換使信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量正交化，信號(hào)之間的相關(guān)信息沒(méi)有得到充分利用。本文改進(jìn)了循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算方法，提出基于循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量協(xié)方差矩陣的特征值矩陣的計(jì)算方法。該方法使循環(huán)自相關(guān)函數(shù)中的信息得到充分利用，而且使循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算復(fù)雜度降低。在Alpha穩(wěn)定分布噪聲