基于數(shù)據(jù)融合的協(xié)作頻譜檢測(cè)算法的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、近年來(lái),隨著頻譜的競(jìng)爭(zhēng)不斷升溫,使得認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)(CR: Cognitive Radio)已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。一個(gè)認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)由眾多次用戶(hù)通過(guò)動(dòng)態(tài)頻譜接入的方法,與主用戶(hù)共存于同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,同時(shí)每一個(gè)次用戶(hù)可以通過(guò)不停地對(duì)頻段掃描來(lái)發(fā)現(xiàn)可利用的空閑頻段。為了避免對(duì)主用戶(hù)的干擾,執(zhí)行準(zhǔn)確的頻譜感知成為認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電的關(guān)鍵技術(shù)。相比于非協(xié)作的頻譜感知算法,協(xié)作的頻譜感知可以使認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)對(duì)主用戶(hù)進(jìn)行更為可靠的檢測(cè),從而避免了對(duì)主用戶(hù)通

2、信的干擾,而數(shù)據(jù)融合又是協(xié)作頻譜感知的關(guān)鍵技術(shù)。本文首先研究了基于能量檢測(cè)的數(shù)據(jù)融合協(xié)作檢測(cè)算法,分硬融合和軟融合進(jìn)行討論,硬融合包括OR 融合、AND 算法和表決融合,軟融合包括最大后驗(yàn)概率、Np融合準(zhǔn)則、貝葉斯融合準(zhǔn)則、線(xiàn)性加權(quán)融合算法和分區(qū)融合等。對(duì)這些算法進(jìn)行了詳細(xì)的分析和仿真。仿真結(jié)果表明,OR 融合、AND 算法存在一個(gè)最優(yōu)認(rèn)知用戶(hù)個(gè)數(shù),既能滿(mǎn)足全局檢測(cè)概率界,又能使虛警概率最??;計(jì)數(shù)融合的門(mén)限取協(xié)作感知系統(tǒng)中認(rèn)知個(gè)數(shù)的一半

3、最佳;在線(xiàn)性加權(quán)融合中,信噪比加權(quán)優(yōu)于均值加權(quán);最大后驗(yàn)概率融合的檢測(cè)性能優(yōu)于OR 融合和AND 融合。
   然后本文從分區(qū)融合算法的角度出發(fā),詳細(xì)分析了兩種基于分區(qū)融合的算法:一種是將線(xiàn)性加權(quán)應(yīng)用于分區(qū)融合算法的線(xiàn)性加權(quán)分區(qū)融合;另一種是判決融合,該算法在能量落入中間區(qū)間時(shí),認(rèn)知用戶(hù)暫時(shí)不向融合中心報(bào)告判決結(jié)果,而是重新進(jìn)行能量檢測(cè)。本文還研究了判決融合算法在衰落信道下的檢測(cè)性能,主要考慮了兩種衰落信道:Rayleigh衰落

4、信道和Nakagami 衰落信道,對(duì)判決融合算法經(jīng)過(guò)衰落信道的協(xié)作頻譜感知的性能進(jìn)行了推導(dǎo),給出了對(duì)應(yīng)的多種情況的檢測(cè)概率的表達(dá)式。仿真結(jié)果表明,Rayleigh 衰落信道產(chǎn)生的誤碼率高,檢測(cè)性能惡化;對(duì)于Nakagami 衰落信道,隨著參數(shù)g的增加,對(duì)信號(hào)造成的衰落趨于平緩。
   最后,本文從量化和最大后驗(yàn)概率的角度出發(fā),分析了單門(mén)限最大后驗(yàn)概率算法以及雙門(mén)限最大后驗(yàn)概率算法在理想信道和非理想信道的檢測(cè)性能,其中雙門(mén)限最大后

5、驗(yàn)概率算法可以采用平均量化或者本地最優(yōu)量化方法,當(dāng)能量落入中間區(qū)間時(shí),認(rèn)知用戶(hù)不傳送判決結(jié)果給融合中心,其他兩個(gè)區(qū)間則采用最大后驗(yàn)概率融合準(zhǔn)則。本文以2 比特平均量化為例,提出將最大后驗(yàn)概率和硬融合相結(jié)合的算法,該算法在融合中心將認(rèn)知用戶(hù)的判決結(jié)果分成兩類(lèi),一類(lèi)是硬判決結(jié)果0 或者1,另一類(lèi)軟判決,需要先進(jìn)行最大后驗(yàn)概率融合,然后融合中心將最大后驗(yàn)概率融合結(jié)果與硬判決結(jié)果進(jìn)行OR 融合。該算法既提高了檢測(cè)性能,又降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度。仿真

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