基于非參數(shù)統(tǒng)計的盲頻譜感知算法研究.pdf

1、認知無線電技術(shù)實現(xiàn)了頻譜資源的動態(tài)分配，提高了頻譜資源的利用率，而準確高效的頻譜感知是認知無線電的核心環(huán)節(jié)?？焖俑咝阅艿念l譜感知算法研究已經(jīng)成為了一個亟待解決的問題。傳統(tǒng)的頻譜感知算法通常需要授權(quán)用戶信號以及噪聲的分布信息，這些信息往往難以獲得。非參數(shù)方法不涉及有關(guān)分布的參數(shù)，因而基于此可以設計盲頻譜感知算法。
　　本文對認知無線電中頻譜感知算法進行了深入的研究，將頻譜感知問題轉(zhuǎn)化為非參數(shù)檢驗問題，主要工作和創(chuàng)新成果如下:

2、　　1.研究了抗噪聲不確定性的擬合優(yōu)度類感知算法?；跀M合優(yōu)度檢驗的頻譜感知算法檢測性能較好但易受到噪聲不確定度的影響。利用僅對均值偏移敏感，對方差偏離不敏感的Cramer-von Mises(CM)統(tǒng)計量第一分量，設置新的檢驗統(tǒng)計量，克服了估計噪聲方差過程中產(chǎn)生的誤差對傳統(tǒng)擬合優(yōu)度算法性能的影響，并推導了頻譜空閑時檢驗統(tǒng)計量的概率密度函數(shù)和判決門限，從而提出了利用CM分量的頻譜感知算法。理論分析和仿真表明，所提算法在減小擬合優(yōu)度檢驗中

3、的CM算法復雜度的同時，大大減小了噪聲不確定度對CM算法性能的影響。
　　2.研究了多天線協(xié)作頻譜感知場景下的快速頻譜感知算法。在高斯信道場景下，協(xié)方差矩陣的非對角元素在主用戶信號不存在時的概率分布呈現(xiàn)偶對稱，而主用戶信號存在時這一結(jié)論不再成立。利用二項檢驗和符號秩檢驗來衡量分布的對稱性，設計了兩種基于協(xié)方差矩陣的無噪聲不確定度盲感知算法。理論分析和仿真表明，基于符號秩檢驗的感知算法性能優(yōu)于基于二項檢驗的感知算法，但是復雜度更高。

4、實際使用中，可以根據(jù)時效性和性能的需求選擇合適的算法。
　　3.研究了瑞利衰落信道下適用于低天線相關(guān)性場景的頻譜感知算法。傳統(tǒng)的特征值類算法及協(xié)方差類算法利用天線相關(guān)性可以實現(xiàn)無噪聲不確定度的高性能頻譜感知。但是該類算法假設天線之間信號具有相關(guān)性而噪聲相互獨立，在天線分集增益場景下，天線之間相關(guān)性變低時，這些算法性能急劇下降甚至失效。針對這一問題，提出一種基于卡方擬合優(yōu)度檢驗的多天線協(xié)作頻譜感知算法，從而將頻譜感知問題轉(zhuǎn)化為一個多