基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的低復(fù)雜度頻譜感知算法研究.pdf

1、認(rèn)知無線電(Cognitive Radio，CR)是一種可以自我認(rèn)知和自我學(xué)習(xí)的無線電通信概念，它可以通過一系列方法對(duì)周圍環(huán)境的頻譜資源進(jìn)行實(shí)時(shí)感知，有效發(fā)現(xiàn)“頻譜空洞”，并有效提高頻譜利用率。頻譜感知(Spectrum Sensing，SS)技術(shù)是認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)之一，是動(dòng)態(tài)頻譜接入、頻譜共存等認(rèn)知無線電關(guān)鍵技術(shù)的前提和基礎(chǔ)。通過SS對(duì)頻譜狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，當(dāng)主用戶(Primary User，PU)沒有使用該頻譜資源時(shí)，允許次用

2、戶(Sensing User，SU)在不干擾PU通信的條件下接入該頻段;當(dāng)PU使用該頻段時(shí)，次用戶必須及時(shí)退出該頻段，以免干擾PU。由此可見，SS是CR技術(shù)發(fā)展應(yīng)用的關(guān)鍵。
　　首先本文從認(rèn)知無線電方面介紹了課題的研究背景及現(xiàn)狀，介紹了SS算法的檢測(cè)模型，并對(duì)當(dāng)前的SS算法進(jìn)行了分類介紹。其中，主要介紹了三種已有的基于擬合優(yōu)度(Goodness of Fit，GOF)的頻譜感知算法常，即(Anderson-Darling，AD)算

3、法，以及基于t分布的頻譜盲檢測(cè)算法和基于特征函數(shù)的頻譜盲檢測(cè)算法(Blind spectrumsensing based characteristic function and Anderson-Darling test，CAD)，并給出了MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)。后兩種改進(jìn)的AD算法不需要任何先驗(yàn)知識(shí)。在瑞利慢衰落信道下的仿真表明，后兩種改進(jìn)的AD算法和噪聲方差已知的AD算法具有相似的檢測(cè)性能，尤其在小樣本條件下，同時(shí)三種基于擬合優(yōu)度算法

4、的檢測(cè)性能明顯高于ED算法的檢測(cè)性能。
　　其次，針對(duì)目前的GOF算法的時(shí)間計(jì)算復(fù)雜度高的缺點(diǎn)，本文運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法分別從經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)角度出發(fā)，提出了兩種新的低復(fù)雜度頻譜感知算法，它們分別是基于廣義似然比的頻譜感知算法和基于貝葉斯推斷的頻譜盲檢測(cè)算法。通過MATLAB仿真表明，基于廣義似然比的頻譜感知算法的檢測(cè)性能略高于AD算法，且時(shí)間復(fù)雜度低;基于貝葉斯推斷的頻譜盲檢測(cè)算法檢測(cè)性能和CAD算法的檢測(cè)性能相近，然而其