基于壓縮感知和指數(shù)熵的頻譜感知技術研究.pdf

1、隨著無線通信業(yè)務的發(fā)展，可利用的頻帶資源變得日益緊張。然而在另一方面，很多已被授權的頻譜資源的實際利用率是非常低的。認知無線電技術正是針對這一狀況提出并發(fā)展起來的。在保證授權用戶的正常通信不被干擾的前提條件下，通過使認知用戶動態(tài)地接入授權頻段來提高授權頻譜的利用率。其中，頻譜感知技術是認知無線電得以實現(xiàn)的必要條件。
　　首先對認知無線電技術的提出背景以及相關發(fā)展研究狀況進行了介紹，然后分別詳細討論了基于發(fā)射機以及基于接收機的頻譜感

2、知算法的理論模型，并分別對基于匹配濾波器檢測、能量檢測、協(xié)方差矩陣檢測以及循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的頻譜感知原理進行了詳細闡述，總結了其各自的適用場合及優(yōu)缺點。然后針對單用戶頻譜感知的不足，介紹了認知無線電系統(tǒng)多用戶合作頻譜感知技術，分別對基于硬判決合作和軟判決合作的融合原理進行了分析并討論了其各自優(yōu)缺點，給出了相應的檢測性能分析。
　　針對在寬帶頻譜感知中按照傳統(tǒng)采樣方式時數(shù)據(jù)量較大的問題，提出了一種基于壓縮感知和匹配濾波器理論的頻譜感

3、知模型。當原始信號的帶寬很大且可壓縮時，為了節(jié)約信道資源，可以先將原始信號進行壓縮采樣然后再在信道中傳輸。然而在認知無線電系統(tǒng)中，認知用戶可能不具有很高采樣速率的能力而傳輸?shù)男盘柸匀粩?shù)據(jù)量很大，此時在認知用戶處再進行二次壓縮采樣，然后根據(jù)匹配濾波器原理生成判決統(tǒng)計量并進行判決。仿真實驗給出了提出算法與傳統(tǒng)能量檢測算法的檢測性能對比，并分別分析了壓縮矩陣參數(shù)對該算法檢測性能與檢測時效性的影響。
　　另外，針對目前頻譜感知技術對噪聲功

4、率不確定性的魯棒性較差、在低信噪比情況下的檢測性能不佳等問題，提出了一種基于指數(shù)熵的頻譜感知算法。該方法根據(jù)H0和H1條件下接收信號頻域幅值分布特性的不同，估計接收信號的指數(shù)熵，然后通過與預設的門限進行比較，進而判斷授權用戶信號存在與否。該方法具有不需要信號的先驗知識、抗噪聲功率不確定性以及在低信噪比下可以得到較高檢測概率等優(yōu)點。最后，受基于能量檢測的等增益合并算法的啟發(fā)，本文還提出了一種基于軟判決的指數(shù)熵合作檢測方案。仿真實驗表明，提