認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的感知參數(shù)優(yōu)化和感知方案設(shè)計(jì).pdf

1、認(rèn)知無(wú)線電是解決頻譜資源規(guī)劃緊張且利用效率低下問(wèn)題的有效方案之一。頻譜感知作為關(guān)鍵技術(shù)，在其中扮演著至關(guān)重要的角色。認(rèn)知用戶(hù)可利用頻譜感知技術(shù)周期性地感知授權(quán)頻譜，在不干擾主用戶(hù)正常通信的前提下，動(dòng)態(tài)地接入并使用授權(quán)頻譜。本文主要圍繞認(rèn)知無(wú)線電中的感知參數(shù)優(yōu)化和智能頻譜感知方案設(shè)計(jì)展開(kāi)了深入的研究，具體內(nèi)容如下：
　　首先，介紹了頻譜感知的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，包括頻譜感知的相關(guān)參數(shù)和性能衡量指標(biāo)，以及頻譜感知常用的幾種感知算法，即本地頻

2、譜感知算法和協(xié)作頻譜感知算法，同時(shí)對(duì)能量檢測(cè)算法和幾種常用的協(xié)作頻譜感知算法進(jìn)行仿真，通過(guò)曲線反映各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　其次，主要研究了感知參數(shù)對(duì)認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)性能的影響。在單用戶(hù)頻譜感知情況下，分析了感知時(shí)隙對(duì)檢測(cè)概率和頻帶利用率的影響，并提出了基于檢測(cè)概率和頻帶利用率的折中方案，在不同的調(diào)節(jié)因子下，均能得到一個(gè)感知時(shí)隙使得定義的指標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大。在協(xié)作頻譜感知情況下，分析了感知時(shí)隙和協(xié)作用戶(hù)數(shù)對(duì)吞吐量的影響，并提出了基于最大

3、化吞吐量的感知時(shí)隙長(zhǎng)度和協(xié)作用戶(hù)數(shù)的優(yōu)化方案。仿真結(jié)果表明，該方案可以得到一組最優(yōu)的感知時(shí)隙長(zhǎng)度和協(xié)作用戶(hù)數(shù)使得系統(tǒng)吞吐量最大。
　　最后，為充分發(fā)掘認(rèn)知用戶(hù)的智能體特性，在已有的協(xié)作頻譜感知框架基礎(chǔ)上，提出了一種基于支持向量機(jī)和模糊積分的智能協(xié)作頻譜感知機(jī)制，該機(jī)制將協(xié)作頻譜感知模型轉(zhuǎn)化成基于模糊積分的多分類(lèi)器融合模型，其中每一個(gè)認(rèn)知用戶(hù)均被看作是一個(gè)獨(dú)立的SVM分類(lèi)器，融合中心采用模糊積分算法將各分類(lèi)器得到的結(jié)果進(jìn)行融合并通過(guò)