认知无线电波中频谱感知的能量检测性能(IJITCS-V4-N11-2)
《认知无线电中分簇协作频谱感知算法研究》范文
《认知无线电中分簇协作频谱感知算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，频谱资源日益紧张，认知无线电技术应运而生。
认知无线电通过智能感知、决策和调整，能够动态地利用频谱资源，提高频谱利用效率。
在认知无线电网络中，分簇协作频谱感知算法是关键技术之一，它可以有效地提高感知精度，降低系统能耗。
本文将针对认知无线电中的分簇协作频谱感知算法进行研究。
二、认知无线电与频谱感知认知无线电是一种智能无线通信技术，其核心思想是通过环境感知、决策和调整，动态地利用频谱资源。
频谱感知是认知无线电技术的重要组成部分，它通过接收和分析无线信号，判断频谱资源的可用性。
在频谱感知过程中，为了提高感知精度和降低能耗，研究者们提出了各种算法和技术。
三、分簇协作频谱感知算法分簇协作频谱感知算法是认知无线电网络中的一种重要技术。
它将网络中的节点分成多个簇，每个簇内选择一个节点作为簇头，负责与其他簇头进行信息交换和融合。
在频谱感知过程中，各簇内的节点首先进行本地感知，然后将感知结果发送给簇头进行融合处理。
簇头之间通过协作通信，将融合后的结果发送给中心处理单元进行进一步的处理和决策。
四、研究内容本文将重点研究分簇协作频谱感知算法的优化和改进。
首先，我们将分析现有算法的优缺点，找出存在的问题和挑战。
其次，我们将提出一种基于能量优化和决策融合的改进算法。
该算法将考虑节点的能耗、感知精度和协作通信等因素，通过优化能量分配和决策融合策略，提高频谱感知的准确性和效率。
此外，我们还将研究算法的复杂度问题，提出一种低复杂度的实现方案。
五、算法实现与性能分析在算法实现方面，我们将采用仿真实验和实际测试相结合的方法。
首先，在仿真环境中对改进算法进行验证和性能评估。
通过设置不同的场景和参数，分析算法在不同条件下的性能表现。
然后，我们将在实际测试环境中对算法进行验证和优化，以确保其在实际应用中的可行性和有效性。
在性能分析方面，我们将从以下几个方面对算法进行评估：1. 感知精度：分析算法的感知精度与传统算法的对比情况；2. 能耗：评估算法在运行过程中的能耗情况；3. 协作通信效率：分析算法在协作通信过程中的效率和可靠性；4. 复杂度：评估算法的复杂度及其对系统性能的影响。
认知无线电协作频谱感知算法研究
认知无线电协作频谱感知算法研究认知无线电协作频谱感知算法研究摘要：近年来，随着通信技术的迅速发展，无线电频谱资源逐渐紧缺。
而认知无线电技术作为一种新兴的无线通信技术，可以充分利用频谱资源，提高频谱利用效率。
频谱感知算法作为认知无线电系统中的关键技术之一，对于实现频谱资源的有效探测和利用至关重要。
本文主要针对认知无线电协作频谱感知算法进行研究，通过分析和比较不同感知算法的优缺点，旨在为认知无线电系统的设计和优化提供参考。
一、引言无线电频谱资源是通信中不可或缺的重要资源。
然而，由于传统无线通信技术对频谱资源的固定分配和保留，导致部分频谱资源被浪费和闲置，频谱利用效率低下。
认知无线电技术作为一种通过感知、决策和智能调整等方式，灵活利用频谱资源的技术手段，具有很大的应用前景。
二、认知无线电协作频谱感知算法认知无线电协作频谱感知算法是指在认知无线电网络中，利用感知技术对空闲频谱资源进行探测和利用的算法。
常见的感知算法包括能量检测法、循环谱估计法、功率谱密度估计法等。
2.1 能量检测法能量检测法是一种基于能量门限判断的频谱感知算法。
该算法通过测量接收信号的能量水平，判断信道是否处于空闲状态。
然而，能量检测法容易受到噪声的影响，对于低信噪比环境下的频谱感知效果较差。
2.2 循环谱估计法循环谱估计法是一种基于信号的统计特性进行频谱感知的算法。
该算法通过对接收信号进行时频分析，估计信号的功率谱密度。
循环谱估计法可以有效降低噪声的影响，提高频谱感知的准确性。
2.3 功率谱密度估计法功率谱密度估计法是一种基于信号平稳统计特性进行频谱感知的算法。
该算法通过频谱估计和功率谱密度计算，得到频谱资源的利用情况。
功率谱密度估计法可以在较低信噪比环境下实现较好的频谱感知效果。
三、算法比较和优化针对不同的频谱感知算法，本文对其优缺点进行了比较分析。
3.1 精度比较能量检测法由于容易受到噪声的影响，其频谱感知的准确性相对较低；循环谱估计法和功率谱密度估计法能够有效降低噪声的影响，提高频谱感知的准确性。
认知无线电中基于特征值检测的频谱感知算法
认知无线电中基于特征值检测的频谱感知算法雷可君;杨喜;彭盛亮;曹秀英【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2012(025)006【摘要】频谱感知的任务在于利用感知节点(无线传感器或者认知用户)采集的数据判断频谱空洞是否存在.基于最大特征值检测(MED)和最小特征值检测(SED)的方法最近被应用到频谱感知当中.这两种算法在检测实际应用当中普遍存在的相关信号时表现出良好的检测性能.然而,MED和SED算法对应的判决门限求解非常复杂,从而限制了它们在实际的认知无线电频谱感知中的应用.该文利用取样协方差矩阵的所有特征值,提出了一种新的基于特征值检测(ESD)的算法.利用多元统计理论获得了相应的判决门限.ESD算法无需主信号和无线信道信息参与感知过程.与此同时,它保留了与MED和SED相同的计算复杂度.更重要的是ESD算法对应的判决门限可以通过一个简单的闭合表达式进行求解,其计算复杂度低.仿真结果验证了新算法的有效性.%The task of spectrum sensing is to use the data collected by the sensing nodes( wireless sensors or cognitive users) to decide whether the spectrum holes exist or not.Recently,the maximum eigenvaluedetection(MED) and the smallest eigenvalue detection(SED)methods have been proposed for spectrum sensing.Both of them perform well for the correlated signals,which is usually the case in realisticapplications.However,the determinations of the thresholds for both the MED and the SED are quite involved,which limits their applications in practical sensing situations in cognitive radio(CR).Using all eigenvalues ofthe sample covariance matrix(SCM),a new algorithm based on the eigenvalues detection(ESD) is introduced.Multivariate statistical theories are used to obtain the decision threshold.The proposed ESD method can execute spectrum sensing without the information about the primary signal and the wireless channel.Meanwhile,it keeps the same computation complexity as that of the MED and the SED methods.More importantly,the ESD method relaxes the calculation requirement of the decision threshold by using a simple closedform expression.Simulation results verify the effectiveness of the proposed method.【总页数】7页(P771-777)【作者】雷可君;杨喜;彭盛亮;曹秀英【作者单位】吉首大学信息科学与工程学院,湖南吉首416000;吉首大学信息科学与工程学院,湖南吉首416000;东南大学移动通信国家重点实验室,南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室,南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室,南京210096【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.认知无线电中基于多址接入信道的多用户联合频谱感知算法 [J], 王思秀;郭文强;汪晓洁2.基于能量检测的认知无线电频谱感知算法研究 [J], 刘乐3.基于随机矩阵的特征值方差频谱感知检测算法 [J], 王子力; 宋晓鸥; 王晓蓉4.认知无线电中基于压缩感知的非重构频谱检测算法 [J], 安爽; 邵建华5.认知无线电中基于机器学习的频谱感知算法研究 [J], 胡浩;屈少晶因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
认知无线电中频谱感知技术研究
认知无线电中频谱感知技术研究近年来，随着物联网的兴起，无线电频谱资源日益稀缺。
频谱管理机构与用户对频谱的抢夺和利用使得频谱资源的效率变得低下。
频谱感知技术的出现为优化频谱使用效率、提高频谱利用率提供了新的途径。
认知无线电中频谱感知技术：开创频谱管理新时代认知无线电中频谱感知技术是通过对信道中各种信号参数的感知，实现对频谱共享和管理的一种新技术。
在无线电频谱感知技术的基础上，这种技术能够发现和感知到未被许可或者未被使用的频谱资源，实现频谱资源的增加和共享，极大地提高了频谱利用效率。
认知无线电中频谱感知技术可以将频带分成若干个建议小子区，用于放置无线服务或沉默。
同时，这项技术可以感知到在频带上可能存在的其他用户或设备，并快速地判断出正在使用该频带的应用或设备类型，并基于此为用户或设备分配不同的频带。
通过智能频谱管理，频谱资源被优化利用，可以满足高密度的用户和设备需求，实现频谱资源的最大化利用。
认知无线电中频谱感知技术：技术原理及特点认知无线电中频谱感知技术依靠各种感知设备和算法技术来识别目标信源和区分无线电干扰源。
这些设备包括低噪声放大器、功率分配器、混频器、反射器、频谱分析仪、数字信号处理器等，可以实现对频谱的快速分析和监测。
其技术原理主要有以下几个方面:(1) 多传感器节点：多个传感器节点可以同时交叉观测，从而形成更准确的信号解调和信号参数估计。
同时，多个传感器节点可以形成多角度的不同路径估计，增加信号分辨率，提高识别准确性。
(2) 码分多址( CDMA) ：使用CDMA信号处理技术可以有效降低旁边的干扰信号，提高信号分辨率。
在一个信道上，多个用户可以共享频带，同时实现准确、可靠地传输。
(3) 智能算法：采用智能算法可以对频谱资源快速响应，实现快速频谱搜索和特征识别。
智能算法还可以学习和适应未知的频谱环境，提升它对频谱资源感知和利用的准确性和鲁棒性。
在频谱资源的感知和利用方面，认知无线电中频谱感知技术具有以下特点：(1) 高效感知：通过对时间、频率、功率、调制和多径等唯一的特征的感知，可以探测频段是否被使用、用于什么应用以及使用的特定参数。
认知无线电频谱感知技术研究
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基于能量检测的认知无线电频谱感知算法研究
H1，否则判定为 H0。 能量检测算法是将接收信号的能量 T 与预先设定的门限
值 γ 进行比较，即 ：
T < γ , T > γ ,
H0 H1
（3）
T = ∑ y(n) 2 N
（4）
在假设 H0 下，即主用户信号不存在时，T 服从自由度为 N 的中心卡方分布 ；在假设 H1 下，即主用户信号存在时，T 服从自由度为 N 的非中心卡方分布。
在寻找可由次用户使用的频带。认知无线电的研究热点之一 是基于能量检测的频谱感知，该算法具有简单易用、计算成 本低和易于实现等优点。
当主用户的传输参数未知时，可以选用能量检测方法 。 [5-6] 在能量检测过程中，将某一频带中的接收信号与设定好的 门限值进行比较，以确定主用户是否存在。这其实是一个 二元决策问题。如果检测到的信号能量高于门限值，则判
定频带中正在进行传输，即信道繁忙 ；如果信号能量低于
门 限 值， 则 认 为 该 频 带 是 空 闲 的， 次 用 户 可 以 用 其 进 行
传输。 该问题可表述为 ：令 y 作为由信号和噪声之和得到的长
度为 N 的矢量。
y(n) = x(n)+ w(n)
（1）
式中：x（n）表示主用户信号；y（n）表示次用户接收到的信号； w（n）表示噪声信号，噪声假定为加性高斯白噪声且其均值 为 0，方差为 σw2；N 表示感知期间内的样本数；n 表示样本 序列号。
仿真研究了在噪声不确定情形下检测所需的样本数量和信噪比墙，以确保实现给定的检测概率和虚警概率。
关键词 ：认知无线电 ；频谱感知 ；能量检测 ；噪声不确定性 ；信噪比墙 ；频带
中图分类号 ：TP393
认知无线电中基于谱估计的频谱检测技术研究
高 翠 苑 津莎 赵 建 立 科 黑江 技信思 —龙— — —
认知无线电中基于谱估计的频谱检测技术研究
（ 华北 电力 大学 电子与通信工程 系， 河北 保定？ ７ ０ ３ ０ １０ ）
摘 要： 认知无线电是一种基 于软件无线 电的智 能的无 线通信 系统， 它能够认知周 围环境 ， 并能够通过一定 的方法相应地改 变某些工作 参数 来 实时地适应环境 ， 而达到提高频谱 利用率、 解频谱 资源 紧张的 目的。认 知无线电的首要任务是检测频谱的空洞。 从 缓 关键词 ： 知无线电 ； 认 干扰 温 度 ； 估 计 ； 谱 空洞 检 测 谱 频
１ 述 概 数时候 ， 总希望使用那些 主瓣 窄 、 带外泄漏 小 、 无线 电频谱作 为一种宝贵的资源 ， 主要 由 衰减比较 快且频谱 函数恒为正值 的序列 。 政府 的有关部 门授权使用。在这种频谱管理方 不同的正交窗是根据期望得到的估计谱 的 式 下 ，一个频段一般仅授权 给一个无线通信系 良好统计特性这一标准得到。如果要 求谱 的能 统单 独使用 。 这种静态的无线频谱管理 方式 ， 虽 量最大 化集 中在带 宽为 Ｉ ， ， ＿ ｗｌ ｗ 就是 要求 窗 然可以简单有效地避免不同无线通信系统 间的 函数的谱的能量，［一ｌ（） 最大， ｌｆ Ｄ ／Ｊ ￣ Ｊ 这样就 相互干扰 ，但常常导致在某段时问 内一些频段 得 到 Ｔ ｏ ｓｎ ＭＴ 如果要求估计谱 的偏差最 ｈｍ ｏ Ｍ。 图 １多窗功 率谱 估 计 的 流 程 图 使用得非常频繁 ，而另一些频段却没有用户使 小 ，则要使得局部偏差 Ｊ （ 最小化 ， ，Ｉ， 。） 这 而且 ， 对于宽带信 用 的缺陷 ， 从而造成了频谱资源 的浪费 。 认知无 样就得到 ＭＢ和 Ｓｎ ｓｉａ谱估 计方法 。其 中 大似然功率谱估计器的近似。 ｉｕｏ ｌ ｄ 号而言 ， Ｔ Ｍ Ｍ谱估计过程是近最优 的。在功率 线 电技术【 为一种智 能的频谱共享技术 ， 怍 通过 Ｄ，＝ （） ∑ ｍ 。 Ｍ Ｍ方法被广泛认为是优于任何非 在通 信终端 上配备 能够检 测未使 用频 带 的功 式（ ） 如果 （） 恒 为一常数 ， ４ 中， ｎ 则该式 谱估计 中 ， Ｔ 从带宽 、偏差 、方差 角度衡 能 ，在各地区和各个 时间段里有效地利用不同 就是周期图法的谱估计 。由该式得到 的估计谱 参数谱估计方法 （ 。更为 重要 的是 ，和最 大似然 估计相 比， 的空闲频道。认知用户 比授权用户具有更 低的 不具有一致性 ， 通常对 它进行平滑操作 ， 改善其 量 ） Ｔ 频谱接入优先权 ，只有在授权用户不使用其频 方差性能 。将估计谱与 一个平滑窗 Ｇ（）进行 Ｍ Ｍ谱估计 器具有计算简便的特点。 ｆ ２２两 种 方 法 的 比较 ． 段的情况下 ，认知用户才能 占用该频段 进行通 卷积 ，等效于对加 窗后 的数据 自相关函数估计 由于 Ｎ不变 ， Ｋ增大 ， 若 则方差减小 ， 亦 ｗ 信 。 了避免干扰授权用户的正常通信 ， 为 如何高 进行加窗 ，称这种方法为功率谱估计的间接法 即频谱 分辨率下降 了。而采用 ＷＯ Ａ的 Ｓ 效可靠地检测频谱空穴成为认知无 线电研究 的 或称 Ｂ Ｔ法 。然而 ，平 滑操作可能使得谱 线模 增大 ， 重要技术。 糊 ；数据窗会给 同等有效的数据点加上不同的 目的就是为了降低 方差 ，故其方差明显随着分 ｗ的增加 而降低 。文献 『】的 比较 中 ， ６ ２谱估计方法 权值 ； 数据窗也会减小统计效率 ， 即要得到可靠 段数 Ｋ ＷＯ Ａ的方差在一定的条件下取得最小 ，再得 Ｓ 认知无 线电中常用 的谱估 计算法 多窗 的估 计所需要 的数据点数 比理论值要大ｌ 多窗 是 ｓ ｉ 。 到其它性能的比较结论 ，这就意味着对样本数 口法 （ Ｍ） ＭＴ 和加 权交叠 分段 平均 法 （ Ｓ 。 谱估计 的流程如 图 １ ＷＯ Ａ） 所示 。 １８ 年 ， ． ｈｍ ｏ 博士在文献［ 中提出了使 ９２ Ｄ ． ｏ ｓ Ｊ Ｔ ｎ ３ 】 Ｔｏｓ ｈｍ ｏ ｎ在文献 【 中给 出了 Ｍ Ｍ 特征 谱 据所分的段数就较 多。 ５ ］ Ｔ 如果 事先 确定相 邻两小 段 的相对 偏移 因 用多个正交 的离散扁长球序列 ， 进行谱估计 ， 这 的算术平均 的估计式 子， 分段数越 多， 计算量会增大 。 当然 ， 这一点在 就是 Ｍ Ｍ。 Ｔ 经过这种窗函数滤波后 的信号在有 Ｄ Ｐ硬件技术成熟的今天可以不用考虑 。 Ｓ 但是 ， 限抽样 点时 的傅立叶变换具 有极佳 的能量集 中 由于每一小段都有交叠 ，增加分段数就意味着 特性 ， 是一种接近最优的方法。 这种方法得 到的 估计谱在偏差和方差性能上能够取得 良好 的折 其 中 ， 为 窗 口数 目； （） 第 ｋ阶离散 增加了相邻段 间数据 的相关性 ，使得方差的降 ｎ为 中 ，同时可 以通过调整所使用 的窗 口数 目来改 扁 长球序列 ，它是对 下面的 Ｔ ｅｌ 对称矩 阵 低不会达 到理论 的程度 。 ｏｐ ｔ ｉ ｚ 由 于 ＷＯ Ａ的方 差 与所 分段 数 Ｋｗ成 反 Ｓ 变频谱 分辨率 。 Ｓ ＷＯ Ａ是 由 Ｂ ｒｅ 和 Ｗｅｃ ａｔ ｔ ｌｔ ｌ ｈ提 进行特征值分解所得到的特征向量 ， 即 比， 相对来说 ， 频率 的影响不是太大。在不考虑 出来 的，他们将抽样得到的有 限个样本数据分 ￣ｓｒ（ｍ ：… ） （ 计算量时， ＳＡ能够得 到方差较好 的估计 ， ｉｘｎ ）ｎ （ ｎｎｍ） ｄ） ｍ ７ ２ － （ （ Ｗ ４ ） Ｗ０ 而 成若 干个可重叠的小段 ， 并对每段加上一定类 旁瓣泄 漏和频 谱分 辨率会 恶化 。另外 ，增加 型的窗口， 再进行周期图的谱估计 ， 最后得到综 这 里 ， 为预先设定 的带 宽 ，亦即估计谱 ｗ Ｓ 减小ｎ） 有助 于减 合的估计谱 。 这种方法又称为 Ｗｅ ｈ ， ｌ 法 它有效 的频谱分辨率 ； ｃ 特征值～ 是其对应的特 征向量 ＷＯ Ａ相邻段之 间的相关 性（ 在计算量相 当， 使用窗 口数 目 较 （）在主瓣 ［ｗ ， 上能量 的最 大值 。Ｄ Ｓ 小其旁瓣泄漏 。 ｎ 一 ｗＪ ＰＳ 地降低 了估计谱的方差。 合理 （ ≤２ Ｋ ＮＷ— ） ， Ｍ 的整体性能明显较 １时 ＭＴ ２１多窗谱估计算法 ． 是标准正交化的窗簇 ， 即
认知无线电频谱检测研究
本文假设发送信号为B P S K信号，信道噪声为加性高 斯白噪声，为了方便比较，分别做了以下两组仿真加以 说明。第一组仿真是在噪声确定的条件下，对检测概率 与信噪比之间关系进行的仿真；第二组仿真是噪声不确 定度x分别取0d B、1d B、2d B，虚警概率 pf 取1%时，对 检测概率及信噪比之间关系进行的仿真。
0 前言
随着无线通信技术的飞速发展，无线电应用越来越 广泛，可用频谱资源也越来越稀缺。目前，绝大多数频 谱资源是采用固定分配的模式，由各国频率管理部门分 配特定的授权频段(Licensed Frequency Bands，LFB)，以 供不同的业务使用。
认知无线电(C o g n i t i v e R a d i o，C R)的概念最早由 M i t o l a博士于1999年提出。它通过对频谱环境的感知， 将特定时间、空间上的空闲频谱分配给未授权用户。这 种动态的频谱共享方式能大大提高频谱利用率。
频谱检测是认知无线电的关键技术，C R用户必须实 时监测频谱变化，以避免与授权用户发生“碰撞”。频 谱检测的精度和可靠度决定了是否会侵害授权用户的正 常通信。常用的频谱检测方法有能量检测法、匹配滤波 器检测法以及循环特征检测法等。
1 常用频谱检测算法的原理
1.1 能量检测
基于能量检测的频谱感知方法是一种常用的频谱 感知方法，它属于信号的非相干检测方法范畴。基于能 量检测的频谱感知方法可以用二元假设检验问题进行建 模，模型如下所示：
通常取1，此时，最大输出信噪比 ρmax =2E/N0，其中，E 为信号s（t）的能量。由传递函数可知，匹配滤波检测 是对已知信号进行检测。
A W G N信道下对已知信号进行检测的虚警概率 pf 及
认知无线电中的频谱感知技术的研究
认知无线电中的频谱感知技术的研究频谱感知技术（Spectrum Sensing Technology）是无线通信领域中的一项关键技术，用于实时监测和掌握无线电频谱利用状况。
在实际应用中，频谱感知技术可以帮助无线通信系统在频谱资源有限的情况下更高效地利用频谱，提高通信质量和吞吐量。
频谱感知技术主要包括两个方面的内容，即频谱监测（Spectrum Monitoring）和频谱分析（Spectrum Analysis）。
频谱监测主要用于监测和探测频谱中的信号活动，通过收集并分析频谱中的信号信息，获取频谱利用的实际情况和空闲频段的位置。
频谱分析则是对收集到的频谱信息进行分析，从而获得更为详细的频谱利用情况，包括信号类型、功率水平等参数。
频谱感知技术的研究主要包括以下几个方面：1.频谱探测算法的研究：频谱探测算法是频谱感知技术的核心，主要用于对频谱进行探测和监测。
目前常用的探测算法包括能量检测、周期性检测、协方差检测等。
研究者通过改进和创新算法，提高频谱探测的灵敏度和准确性，从而更好地感知频谱环境。
2.频谱数据库的构建和管理：频谱感知技术需要依赖频谱数据库来存储、管理和查询频谱信息。
研究者需要设计合理的数据库结构，确保频谱信息的高效存储和查询。
此外，频谱数据库还需要支持实时更新，保持频谱信息的时效性。
3.多传感器协同感知：通过多个传感器的协同感知，可以提高频谱感知的全局性和鲁棒性。
多传感器协同感知可以通过传感器部署优化、传感器选择算法优化等方式实现，研究者需要探索合适的方法和算法，提高系统的感知性能。
4.频谱共享与动态频谱分配：频谱感知技术可以帮助实现频谱资源的共享与动态分配。
研究者需要借助频谱感知技术，实现对频谱的实时监控和调度，从而实现频谱资源的高效利用。
此外，研究者还需考虑频谱共享和动态频谱分配对无线通信系统性能的影响，并提出相应的优化策略。
5.频谱感知技术在无线电认知网络中的应用：无线电认知网络是基于频谱感知技术的一种新型无线通信网络，可以通过感知频谱，智能地分配和共享频谱资源。
认知无线电中的协作频谱检测技术
认知无线电中的协作频谱检测技术作者：王海军粟欣王京来源：《中兴通讯技术》2009年第02期摘要：频谱检测技术是认知无线电中极其重要的环节，而协作式的频谱检测由于其良好的检测性能日益受到人们的关注。
基于能量检测，协作频谱检测的算法主要有：与(AND)算法、或(OR)算法、计数算法、分区算法、似然比算法、线性加权算法和分布式无线通信系统(DWCS)算法。
分析表明，这些协作检测算法能够改善系统的检测性能、减低干扰冲突、提高频谱利用率。
关键词：认知无线电；协作检测；检测概率；虚警概率Abstract: The spectrum detection is one of the important steps in Cognitive Radio (CR), and the cooperative spectrum detection is popular because of its good detection ability. Based on the energy sensing, there are cooperative spectrum detection algorithms such as AND model, OR model, counting model, double threshold model, likelihood ratio model, linear cooperation model, and Distributed Wireless Communications System (DWCS) model. It is proved that significant cooperative gain can be achieved by the proposed models in reducing interference and improving spectrum usage.Key words: cognitive radio; cooperative sensing; detection probability; false alarm probability随着无线通信的飞速发展，频谱资源短缺问题日益严重。
浅析认知无线电的频谱感知技术
现代信息科技 Modern Information Technology
Feb.2018 Vol.2 No.5
浅析认知无线电的频谱感知技术
张俊强
（忻州职业技术学院，山西 忻州 034000）
摘 要：无线电技术的发展与业务范围的拓展，使通信等领域对认知无线电的频谱感知技术需求不断增加，频谱感知技术
收稿日期：2018-03-23
的识别，获取可用的频段，以达到正常通信的目的。同时， 通过对可用频谱资源进行识别与合并能够提升认知用本前提 频谱感知技术通过对授权频段工作状态的识别与判断 来增加频谱动态接入的机会，能够避免对主用户的通信造 成影响。实施认知无线电的频谱感知技术应该在以下两个 基本前提下实现：第一，物理层协议中要对认知用户的信 号状态进行规范，保障频谱感知探测中认知用户不发射信 号，在此基础上，保证授权用户产生的频谱功率具有独立 性与单一性 [2]；第二，要保证授权用户发射机及认知用户 接收机的探测成功率在 99.90％以上，保证频谱感知的有 效性与及时性。 2.2 频谱感知的设计挑战 频谱感知技术的应用效率与使用性能会受到诸多因素 的影响，在设计使用中面临着较大的挑战与困难。对频谱 感知技术设计与应用影响最大的问题是如何在动态变化的 无线信道以及异构网络环境中保证技术的稳定性与准确性。 当无线信道发生衰落或是遮蔽状况时，主用户信号可能会
1 频谱感知技术概述
认知无线电的频谱感知技术是指通过对频带进行扫描， 确定能够用于数据传输的频谱。在分析特定区域频段的基础 上，认知与识别能够用于通信的频谱空洞，因此，频谱感知 技术是认知无线电应用的前提条件。认知无线电通过不断检 测正在占用的工作频段以及可用频谱，能够保证主用户的通 信不受到干扰 [1]。一方面，及时发现和识别主用户，规避对 主用户造成干扰的可能性；另一方面通过对可用无线电频谱
认知无线电频谱感知若干关键技术研究
认知无线电频谱感知若干关键技术研究认知无线电频谱感知若干关键技术研究摘要：无线电频谱资源的有效利用成为了现代通信技术中的重要问题之一。
认知无线电（CR）技术通过频谱感知技术可以有效地提高频谱利用效率。
本文主要针对认知无线电领域中的频谱感知技术进行了综述和研究。
首先介绍了频谱感知的基本原理和概念；然后详细讨论了频谱感知中的关键技术，包括能量检测、周期检测、循环谱估计等；接着探讨了频谱感知的算法和优化方法，并对不同场景下的频谱感知技术进行了比较和分析；最后，总结了频谱感知技术的发展趋势和挑战。
关键词：认知无线电、频谱感知、能量检测、周期检测、循环谱估计、算法、优化方法。
一、引言在现代通信系统中，频谱资源的稀缺性成为了制约通信技术进一步发展的一个重要因素。
传统的无线电通信系统采用静态分配的频谱资源，很难有效利用频谱资源。
而随着无线通信技术的发展和用户数量的增加，对频谱资源的需求也不断增加。
因此，如何高效地利用频谱资源成为了无线通信技术研究的焦点之一。
为了解决频谱资源利用不足的问题，认知无线电技术应运而生。
认知无线电技术是指通过对周围环境和频谱资源的感知来实现对频谱资源的动态分配和管理。
其中，频谱感知技术是认知无线电技术的核心。
频谱感知是指通过对周围环境中的电磁信号进行感知和分析，从而获取空闲频谱资源的技术。
频谱感知技术可以实时地检测和识别无线电频谱的使用情况，根据感知结果进行频谱资源的优化配置，从而提高整体的频谱利用效率。
频谱感知技术不仅可以提高频谱利用效率，还能够降低无线电频谱干扰的风险，提高通信系统的性能指标。
二、频谱感知的基本原理和概念频谱感知的基本原理是通过对周围环境中的无线电信号进行采样和分析，获取频谱资源的使用状态。
在频谱感知中，主要需要进行信号的能量检测、周期检测和循环谱估计等。
1. 能量检测能量检测是频谱感知中最基本的技术之一。
能量检测的原理是通过对接收信号的能量进行检测，从而判断该频率上是否有信号存在。
认知无线电中的频谱感知技术研究
【 文章编号 】 １ ０ ０ ６ — ４ ２ ２ ２ （ ２ ０ １ ５ ） １ １ － ０ ０ ６ ６ — ０ ２
引 舌
在人 类对无线电频谱 资源的需求逐渐增 长的情况下 ． 频
谱 资 源也 成 为 了稀 缺 资 源 。 需要 人 们 采 用 一 定 的 科 学 手段 促
在 接 收 机 无 法进 行 法 定 用 户 信 号 的 足 够信 息 量 的 接 收
行分析， 可 以进 行 噪 声能 量 和 已调信 号 能 量 的 区分 而静 态循
知 进 行 法 定 用 户的 检 测 ．并避 免 自身通 信 对 法定 用 户形 成 干
扰【 ｌ ｌ 。 因此 ． 从 这 一 过 程 可 以看 出 。 频 谱 感 知 功 能是 认 知 无 线 电
的 核 心 功 能
时， 可 以 利 用 能量 检 测 器 进 行 信 息 的检 测 。 在 非 衰 落 环 境 中 ， 能量 检 测 不仅 能 够检 测 到 第 一 用 户信 号 ．还 能进 行 错 误 判 决
而 在 第 一 用 户信 号 的 检 测 概 率 降低 时 ． 能 量 进 资 源利 用率 的提 升 。 而认 知 无 线 电技 术 在 进 行 频谱 资 源 分 报 警信 号 的 检 测 。 配之 前 ， 首 先 需要 进 行 频 谱 空 穴 的 监 测 ． 并 最 终 利 用 频谱 空 穴 检 测 器检 测 已 出现 的 第 一 用 户信 号 就越 困难 ，继 而使 第 一 用
利 用 能量 检 测 器进 行检 测 ．频谱 的 利 用 效 率 将 由错 误 判 决报
Байду номын сангаас
警信 号 的检 查 概 率 决 定 。此 外 ． 由于 能 量检 测 器 不 能 对 检 测
认知无线电中序贯能量检测器的性能分析
认知无线电中序贯能量检测器的性能分析
时颖;林茂六
【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》
【年(卷),期】2011(032)010
【摘要】为了在主用户得到充分保护的前提下缩短频谱检测时长,将序贯能量检测器应用在认知无线电中是一种复杂度相对较低的有效检测方法.首先在序贯能量序列似然比分析基础上,讨论了信噪比和虚警概率对序贯能量检测器平均采样点数的影响.建立了认知系统吞吐量优化的数学模型,通过凹函数最优化理论对其进行理论推导和论证,得出存在一个最佳系统参数值使得认知用户吞吐量最大的结论.最后通过仿真验证了理论结果的正确性.
【总页数】6页(P1355-1359,1366)
【作者】时颖;林茂六
【作者单位】哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.认知无线电中衰落环境下的能量检测性能分析 [J], 吉晓东;张士兵;高月红
2.衰落信道下基于能量检测器的频谱感知性能分析 [J], 张爱民;范波;张增
3.基于特征检测器的能量采集认知无线电系统优化研究 [J], 高燕;张照锋;胡国兵;
王书旺;石天
4.基于能量收集和人工加扰的认知无线电网络安全中断性能分析 [J], 蔡静; 贺玉成; 周林
5.认知无线电中基于分簇的能量序贯协作检测算法 [J], 马冲; 王强
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一种认知无线电的分布式合作频谱检测方法
一种认知无线电的分布式合作频谱检测方法刘四喜;何选森【摘要】在认知无线电的实际应用场景中,频谱检测技术至关重要.针对具有阴影衰落,多径衰落及噪声变化的无线通信环境,分析了噪声的不确定性对能量检测的影响,并根据每个认知用户接收到信噪比γ的不同,采用一种动态调整判决门限的合作检测方法来提高频谱检测率.仿真实验表明,该方法比一般的合作检测方案在避免对第一用户产生干扰的条件下,明显提高了频谱检测效率,使授权用户网络和认知用户网络都能得到可靠的通信.%In the scenario of cognitive radio,spectrum detection technology is essential.For the wireless communications environment of shadow fading, multipath fading and noise changing,it analyzes the impact of noise uncertainty on energy detection and uses a detection method of adjusting decision threshold dynamically to improve the efficiency of detection of cooperation for each cognitive user receiving different SNR. The simulation results show that this method can avoid interfering the first user and make the authorized user and the cognitive users networks gain the reliable communications.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)014【总页数】4页(P121-123,139)【关键词】认知无线电;能量检测;噪声不确定性;合作检测【作者】刘四喜;何选森【作者单位】湖南大学计算机与通信学院,长沙410082;湖南大学计算机与通信学院,长沙410082【正文语种】中文【中图分类】TN911随着无线通信业务和需求的快速增长，可利用的频带日趋紧张，频谱资源匮乏的问题日益严重，尤其是在需求非常紧张的数百MHz到3 GHz的无线频带范围内，其矛盾更为突出。
认知无线电带宽频谱感知性能分析及优化
认知无线电带宽频谱感知性能分析及优化刘鑫;仲伟志【摘要】为了降低认知无线电中主用户受到的干扰,根据主用户状态的变化,通过将通信带宽分为感知频带和传输频带,建立了次用户在整个帧周期内进行带宽频谱感知的模型.该模型中,次用户在每个帧使用部分带宽进行频谱感知,其余的带宽传输数据.在限制主用户受到的干扰和次用户虚警概率的基础上,通过联合优化感知带宽比和检测概率,最大化次用户的频谱效率.使用MATLAB软件仿真模型的干扰概率和频谱效率,结果表明:相比传统的时间频谱感知,当虚警概率为0.5时,带宽频谱感知能够使主用户受到干扰的概率降低30％;当干扰概率为0.2时,带宽频谱感知能够使次用户的频谱效率提高0.3 (bit/s)/Hz.【期刊名称】《西南交通大学学报》【年(卷),期】2015(050)001【总页数】6页(P66-71)【关键词】认知无线电;频谱感知;频谱效率;优化【作者】刘鑫;仲伟志【作者单位】南京航空航天大学航天学院,江苏南京210016;南京航空航天大学航天学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TN92认知无线电(cognitive radio，CR)通过允许次用户(secondary user，SU)择机使用主用户(primary user，PU)未使用的空闲信道，大幅度提高现有频谱资源的利用率［1］.SU 在进行数据传输时，需要通过频谱感知检测信道中是否存在PU，如果检测到PU 存在，SU 必须停止传输，避免对PU产生干扰［2-4］.由于SU无法预知PU 信号的先验信息，因此通常采用能量检测感知PU［5］.目前，CR 大都采用时间频谱感知模型，即SU在每个帧的起始阶段感知PU，检测到PU 空闲后，用剩下的帧时间传输数据.例如，Marinho 等提出了“先听后传”的CR 媒体访问控制(media access control，MAC)层协议，通过在MAC 层传输前先检测，可以降低SU 对PU 的干扰［6］;丁汉清等采用能量检测感知PU，用SU 平均信道效率衡量CR 系统性能，分析了在SU 频谱感知的不同阶段，感知时长对CR 系统性能的影响［7］;Liang 等提出了感知吞吐量折中模型［8-9］，通过优化感知时间，最大化SU 的吞吐量;Choi 等指出时间频谱感知不能够准确检测PU，主要因为SU 传输数据时不能够进行频谱感知［10］.本文提出了带宽频谱感知模型，SU 在每个帧使用部分带宽进行频谱感知，其余带宽传输数据.因此，SU 可以在整个帧周期内实时监测PU 的状态，避免对PU 产生干扰.1 能量检测和PU 状态模型1.1 能量检测SU 最常用的频谱感知方法是能量检测，能量检测执行迅速且不需要PU 信号的先验信息.能量检测通过将SU 接收到的信号能量与预先设定的门限作比较，实现对PU 存在与否的判断. 如果能量值小于门限，表明信道中只有噪声，不存在PU信号，否则SU 将判断信道中存在PU.SU 接收到的信号y 可以采用二元假设，表示为［11］式中:n 是方差为σ2 的高斯白噪声;s 是功率为ps的PU 信号;h 是SU 和PU 间的信道增益;假设Ω0和Ω1 分别表示PU 不存在和存在两种状态;m=1，2，…，M，M 是信号样本数.如果信号带宽为W、检测时间为t，则接收信号的能量统计值为当M 比较大时，根据中心极限定理，Z(y)近似服从高斯分布，表示为式中:N(x，y)表示均值为x、方差为y 的高斯分布;信噪比γ=psh2/σ2.根据式(4)，能量检测的虚警概率Pf 和检测概率Pd 分别表示为［12］式中:函数根据式(2)和(5)，Pf 由Pd 表示为1.2 PU 状态模型PU 的状态变化可以建模为ON-OFF 马尔科夫随机过程［13-14］. ON 表示PU 存在，即假设Ω1;OFF表示PU 不存在，即假设Ω0.如图1 所示，PU 的不存在和存在概率分别表示为式中:u0 和u1 分别表示Ω0 到Ω1 和Ω1 到Ω0 的状态转移速率.帧周期T 内，PU 不存在的持续时间表示为图1 PU 状态模型Fig.1 PU state model2 带宽频谱感知性能分析2.1 感知模型和干扰SU 在每个帧的开始使用多信道频谱感知技术从多个可用的信道中选择一个最可能空闲的信道［15］.多信道频谱感知是初始感知，主要使SU 能够快速切换到新的信道，因此感知时间短、检测性能粗糙. 当SU 将工作频率调整到某一信道，需要再次对该信道上的PU 进行频谱共享感知，并最终确定是否可以占用这个信道.传统的时间频谱感知中［6-9］，SU 采用单根天线使用部分时间进行频谱共享感知. 如图2 所示，只有当检测到PU 不存在时，SU 才能够进行数据传输，否则SU 必须停止传输或转移到其它空闲信道传输.时间频谱感知模型的缺陷是，当SU 传输数据时不能够进行频谱感知，此时如果PU 出现，SU会对PU 造成严重干扰. 图2 时间频谱感知模型Fig.2 Time spectrum sensing model本文提出带宽频谱感知模型，SU 采用两根天线，一根天线用于实时频谱感知，另一根天线用于传输数据.每个帧内，SU 使用部分带宽进行频谱共享感知，其余带宽用来传输数据. 如图3 所示，SU的频谱共享感知和数据传输是同时进行的，因此SU 在整个数据帧内可以随时检测PU 的活动状态.SU 一旦发现PU 存在，需要利用感知天线重新进行多信道初始感知.如果发现空闲信道，SU 可以转移到该空闲信道继续通信，否则SU 必须停止数据传输避免对PU 产生干扰.图3 带宽频谱感知模型Fig.3 Bandwidth spectrum sensing model假设初始感知时间远小于帧周期，且可以忽略不计，时间频谱感知中SU 对PU 的干扰包括:SU漏检PU 产生的干扰和SU 正确检测PU 但PU 再次出现产生的干扰.干扰概率表示为带宽频谱感知中，SU 可以在整个数据帧内实时检测PU 的状态，因此SU 对PU的干扰仅为SU漏检PU 产生的干扰.干扰概率表示为2.2 SU 频谱效率假设频谱感知所占的带宽为αW(0≤α≤1)、SU 的传输带宽为(1 -α)W、SU 正确检测PU 不存在时传输速率为r0、SU 漏检PU 时传输速率为r1，则r0 和r1 分别表示为［8］式中:p 是SU 的发射功率.SU 的频谱效率表示为将式(6)代入式(12)，有式中:C 是关于α 和Pd 的函数.3 带宽频谱感知优化带宽频谱感知的优化目标是:在限制PU 受到的干扰和SU 虚警概率的基础上，通过优化感知带宽比α 和检测概率Pd，最大化SU 的频谱效率，表示为式中:β 是干扰概率上限;Pf ≤0.5 是为了保证SU有足够的频谱利用率.根据式(10)，由Pi ≤β 得到Pd ≥v(v =1 -β/PΩ1).根据式(13)，由Q(x)的单调递减性得到C(α，Pd)是关于Pd 的单调递减函数，即C(α，Pd)≤C(α，v). 因此只有当Pd = v 时，C 才能取得最大值.代入Pd =v，式(14)简化为关于α 的优化问题，表示为式中A2 =PΩ0r0; A3 =PΩ1(1 -v)r1.首先证明式(15)是凸优化问题，即存在α* ∈［0，1］，使得C(α* )取得最大值. 分别求C(α)关于α 的一阶和二阶导数，表示为根据式(16)，由A1 ＞0、A2 ＞0、A3 ＞0 和0 ≤Q(x)≤1 得到式(18)表明，存在某一α* ∈［0，1］，使得C'(α)=0，即α* 是C(α)的极值点. 下面说明α* 是极大值点. 由Pf = Q(A0 +，得到，代入式(17)可知，C″(α)＜0，即C(α)是上凸函数，因此α* 是极大值点.本文采用二分搜索算法［16］寻找C(α)的极大值点α* ，算法描述如下:(1)初始化αmin =0 和αmax =1，以及估计精度δ=10-3;(2)令α=(αmin +αmax)/2;(3)如果C'(α)≡C'(αmin)，令αmin =α;(4)如果C'(α)≡C'(αmax)，令αmax =α;(5)重复步骤(2)～(4)，直到(6)令α* =(αmin +αmax)/2.同时由得到α≥(A0/A1)2，因此优化问题式(15)的最优解表示为二分算法的复杂度为O(log n)，其中n=1/δ.4 仿真分析仿真中，帧周期T=5 ms、带宽W=1 kHz、状态转移速率u0 =u1 =0.5、噪声方差σ2 =0 dB·mW、SU 发射功率p =10 dB·mW，SU 和PU 间信道增益h 服从均值为-10 dB 的瑞利分布，PU 信号的调制方式为QAM (quadrature amplitude modulation).图4 是本文的带宽频谱感知模型与文献［8-9］的时间频谱感知模型中SU 干扰概率的比较. 从图4 中可以看出，在相同Pf 下，带宽频谱感知可以有效地降低对PU 的干扰，这是因为带宽频谱感知在SU 的传输过程中同步检测PU，避免因为PU突然出现而产生干扰;SU 的频谱利用率随着Pf 增加而降低，因此对PU 的干扰减小.图4 不同感知模型的干扰概率Fig.4 Interference probabilities of different sensing models图5 是干扰概率Pf =0.20，0.15，0.10，0.05时，对SU 频谱效率C 的比较.从图5 中可以看出，C 是关于α 的凸曲线，即存在最优的α 使得SU 频谱效率最大.当α 较小和较大时C 都比较小，这是因为α 较小，低频谱感知性能导致SU 频谱利用率较低，而α 较大，高感知带宽导致SU 传输带宽较低.图中C 随着Pi 降低而减小，表明提高SU 频谱效率和降低对PU 的干扰是相互排斥的，因此需要合理地选择Pi，使之在频谱效率和干扰间获得折中.图5 不同干扰概率的SU 频谱效率比较Fig.5 SU spectrum efficiency comparison with different interference probabilities图6 是SNR 为-4、-6、-8 和-10 dB 时，SU频谱效率C 的比较. 从图6 中可以看出，C 仍然是关于α 的上凸曲线，并且随着SNR 降低而减小.图7 是Pi =0.02，0.10，0.20 时，带宽感知和时间感知模型频谱效率的比较. 从图7 中可以看出，当Pi =0.10，0.20 时，带宽感知能够获得更高的频谱效率，这是因为当Pi 较大时，相同Pi 下带宽感知的虚警概率更低，即SU 的频谱利用率更高;当Pi =0.02 时，带宽感知的频谱效率反而略低于时间感知，是因为Pi 较小时，两种模型SU 的频谱利用率都很低，而带宽感知由于占用部分带宽进行频谱感知，可用的传输带宽较小.图6 不同SNR 的SU 频谱效率比较Fig.6 SU spectrum efficiency comparison with different SNRs图7 不同感知模型和干扰概率的SU 频谱效率比较Fig.7 SU spectrum efficiency comparison with different sensing models and interference probabilities图8 比较了不同状态转移速率下，带宽频谱感知中SU 频谱效率. 当u0 =0.2，0.5，0.6，0.8 和u1 =0.8，0.5，0.4，0.2 时，根据式(7)，相应的PU不存在概率PΩ0 =0.8，0.5，0.4，0.2.图8 不同状态转移速率的SU 频谱效率比较Fig.8 SU spectrum efficiency comparison with different state transfer rates图8 中显示，当u0 =0.2 和u1 =0.8 时，SU 的频谱效率最大，此时PU 不存在概率也最大，因此SU 会有更多的机会接入信道.5 结论本文提出了CR 带宽频谱感知模型，允许SU在每个帧内使用部分带宽进行频谱感知，其余带宽传输数据.通过优化感知带宽比和检测概率，SU 能够获得最大的频谱效率. 结果表明，相比时间频谱感知，带宽频谱感知通过实时检测PU 可以有效地降低对PU 的干扰;当干扰概率一定时，带宽频谱感知可以提高次用户的频谱效率. 下一步将研究基于时间和带宽的二维频谱感知.参考文献:【相关文献】［1］ KRENIK W，BATRA A. Cognitive radio techniques for wide area networks［C］∥Design Automation Conference.Anaheim:IEEE，2005:409-412.［2］ HAYKIN S. Cognitive radio:brain-empowered wireless communications［J］. IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2005，23(2):201-220.［3］ BOYD S W，FRYE J M，PURSLEY M B，et al.Spectrum monitoring during reception in dynamic spectrum access cognitive radio networks［J］. IEEE Transactions on Communications，2012，60(2):547-558.［4］ LIU Xin，JIA Min，GU Xuemai，et al. Optimal periodic cooperative spectrum sensing based on weight fusion in cognitive radio networks［J］. Sensors，2013，13(4):5251-5272.［5］刘鑫，谭学治，徐桂森. 噪声不确定下认知无线电能量检测性能的分析［J］. 四川大学学报:工程科学版，2011，43(6):168-172.LIU Xin，TAN Xuezhi，XU Guisen. Performance analysis of energy detection for cognitive radio under noise uncertainty［J］. Journal of Sichuan University:Engineering Science Edition，2011，43(6):168-172.［6］ MARINHO J，MONTEIRO E. Cooperative sensingbefore-transmit in Ad-hoc multi-hop cognitive radio scenarios［C］∥International Conference on Wired Wireless Internet Communications. Santorini:Springer Verlag，2012:186-197.［7］丁汉清，杨家玮，赵志远. 认知无线电系统中感知时间的优化［J］. 华中科技大学学报:自然科学版，2011，39(8):84-87.DING Hanqing， YANG Jiawei， ZHAO Zhiyuan.Optimization of sensing time in cognitive radio systems［J］. Journal of Huazhong University of Science and Technology: Natural Science Edition， 2011，39(8):84-87.［8］ LIANG Y C，ZENG Y H，EDWARD C Y P，et al.Sensing-throughput tradeoff for cognitive radio networks［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2008，7(4):1326-1336.［9］ EDWARD C Y P， LIANG Y C， GUAN Y L.Optimization of cooperative sensing in cognitive radio networks:a sensing-throughput tradeoff view［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology，2009，58(9):5294-5299.［10］ CHOI J K，YOO S J. Time-constrained detection probability and sensing parameter optimization in cognitive radio networks［J］. Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking， 2013，20(1):1-12.［11］ LIU Xin，TAN Xuezhi. Optimization for weighed cooperative spectrum sensing in cognitive radio network［J］. Applied Computational Electromagnetics Society Journal，2011，26(10):800-814.［12］ PEH E C Y，LIANG Y C，GUAN Y L，et al.Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks with weighted decision fusion schemes［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2010，9(12):3848-3857.［13］ CHOI K W，JEON W S，JEONG D G. Adaptive and distributed access to spectrum holes in cognitive radio system［J］. Wireless Personal Communications，2013，70(1):207-226.［14］ MA X，DJOUADI S M，LI H. State estimation over a semi-Markov model based cognitive radio system［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2012，11(7):2391-2401.［15］ ZHI Quan，SAYED A H，POOR H V. Optimal multiband joint detection for spectrum sensing in cognitive radio networks［J］. IEEE Transactions on Signal Processing，2009，57(3):1128-1140.［16］ HATAMLOU A. In search of optimal centroids on data clustering using a binary search algorithm［J］. Pattern Recognition Letters，2012，33(13):1756-1760.。
认知无线电中单节点频谱感知技术
认知无线电中单节点频谱感知技术
卫怡然
【期刊名称】《信息系统工程》
【年(卷),期】2013(000)008
【摘要】认知无线电通过感知时域,频域和空域等频谱环境,自动搜索已授权频段的空闲频谱并合理利用,达到提高现有频谱利用率的目的.文章详细讨论了频谱检测技术中单节点检测(基于发射机检测)的三种方法:能量检测法,循环平稳特征检测法和匹配滤波器检测法.
【总页数】1页(P19)
【作者】卫怡然
【作者单位】北京邮电大学国际学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.认知无线电中的频谱感知技术研究 [J], 刘丽丽
2.认知无线电频谱感知技术在频谱管理中的应用 [J], 芦伟东;崔川安
3.认知无线电系统中存在载波频偏的OFDM频谱感知技术 [J], 许炜阳;徐婷
4.认知无线电中的协作频谱感知技术 [J], 聂慧锋;徐声海
5.认知无线电中的频谱感知技术探究 [J], 于焦龙
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认知无线电中频谱检测技术研究
认知无线电中频谱检测技术研究马恒【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】认知无线电系统可以通过检测周围的频谱环境，有效地利用空闲频谱。
频谱检测是认知无线电的关键技术之一，通过搜寻频谱空洞，为高层决策提供辅助。
针对认知无线电中的多窗谱估计和加权交叠分段平均法等频谱检测算法进行了简要介绍。
对多窗谱估计算法的性能进行了仿真，分析了算法中重要参数对估计能力的影响。
对频谱检测算法的硬件实现进行了验证，结果表明算法达到了比较理想的性能。
%The cognitive radio system can effectively utilize the idle spectrumby detecting the surrounding spectrum environment. The spectrum detection,as one of the key technologies in cognitive radio system,can search spectrum holes and provide assistance for higher level decision.In this paper,the spectrum detection algorithms in cognitive radio system such as multi-taper method and weighted overlapped segment averaging method are introduced.The performance simulations of multi-taper method are carried out,and the impact of important parameters on estimation capability in this method is analyzed. Finally the hardware implementation of spectrum detection algorithms is verified,and the results show that the performance of algorithms is ideal.【总页数】4页(P77-80)【作者】马恒【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TN911【相关文献】1.基于认知无线电的频谱检测技术研究 [J], 张佳民2.认知无线电中频谱检测技术研究 [J], 和奇峰;文武3.认知无线电频谱检测技术研究与要素分析 [J], 邵金侠;魏建新4.认知无线电中基于谱估计的频谱检测技术研究 [J], 高翠;苑津莎;赵建立5.认知无线电中基于压缩感知的非重构频谱检测算法 [J], 安爽; 邵建华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
认知无线电网络中的频谱感知安全机会路由协议
认知无线电网络中的频谱感知安全机会路由协议王露;白光伟;沈航;王天荆【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2018(045)010【摘要】针对认知无线电网络中频谱的动态特性及潜在的节点选择性转发问题,提出频谱感知安全机会路由S2OR协议.在频谱感知阶段,通过对主用户活动建模来分析认知节点之间链路的可用概率.在路由选择阶段,采用信任管理方式来考查节点转发行为的可靠性,以便选择可信任的中继节点并保证数据传输的完整性.协议通过获取局部网络状态信息,计算由链路可用概率、链路质量和节点信任度构成的综合型指标——期望吞吐率,允许认知节点在此基础上机会式地选择候选转发节点与数据信道.仿真结果表明,S2OR能够很好地适应频谱动态特性,获取较高的吞吐量,同时减小节点恶意攻击带来的影响.【总页数】6页(P166-171)【作者】王露;白光伟;沈航;王天荆【作者单位】南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093;南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816;南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816;南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003;南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.认知无线电网络中具有服务质量支持的机会频谱共享 [J], 刘凯;贺丽阳;张晨宇;刘锋2.认知无线电网络中基于智能天线的空间频谱接入机会 [J], 韩韧;金永威3.认知无线电网络中频谱感知安全的研究进展 [J], 汪晓睿;刘全4.认知无线电网络中机会式频谱接入技术的建模与分析 [J], 章磊;5.认知无线电网络中机会式频谱接入技术的建模与分析 [J], 章磊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Energy Detection Performance of Spectrum Sensing in Cognitive Radio
Md. Shamim Hossain Computer Science and Engineering, Islamic University, Bangladesh shamimmalitha@ Md. Ibrahim Abdullah Computer Science and Engineering, Islamic University, Bangladesh ibrahim25si@ Mohammad Alamgir Hossain Computer Science and Engineering, Islamic University, Bangladesh alamgirlovely@ Abstract— Spectrum sensing is a challenging task for cognitive radio. Energy detection is one of the popular spectrum sensing technique for cognitive radio. In this paper we analyze the performance of energy detection technique to detect primary user (PU). Simulation results show that the probability of detection increases significantly when signal to noise ratio increases. It is also observed that the detection probability decreases when the bandwidth factor increases. Index Terms— Cognitive Radio, Spectrum Sensing, Energy Detection I. Introduction when PU is absent. When PU is present CR user shift its transmission to another frequency or changes other modulation parameters and never causes interference to primary users. Therefore, SUs need to have cognitive radio capabilities, such as sensing the spectrum reliably to check whether it is being used by a PU and to change the radio parameters to exploit the unused part of the spectrum. Spectrum sensing [5] is the most important task among others for the establishment of CRs because they need to sense the spectrum band for a spectrum hole [5-9], decide to use the spectrum band or not. A number of different techniques have been proposed for identifying the presence of the PU signal transmission. The existing spectrum sensing techniques can be broadly divided into three categories [6]: energy detection, matched filter detection, and cyclostationary detection. Matched filter [6][7], energy detection [11][12] and cyclostationary detection [8] are widely used techniques as detection techniques. Among them, energy detection has been widely applied since it does not require any a priori knowledge of the primary signals and has much lower complexity than the other two schemes. In addition, it does not need any prior information about the PUs' signals. Therefore, it has been thoroughly studied both in local spectrum sensing [8-12]. In this paper we studied energy detection technique to view its performance in sensing. This paper is organized as follows: Section 2 explains the system model. Section 3 describes simulation result and discussion. And finally conclusion is drawn in section 4.
Squaring Device Input Noise Pre-filter Integrator
where
sin cx
i sin x ni n 2W x and
ni N 0, N 01W
.
One can easily check that Using the fact that [14]
I.J. Information Technology and Computer Science, 2012, 11, 11-17
Published Online October 2012 in MECS (/) DOI: 10.5815/ijitcs.2012.11.02
2 n t dt
The detection [11] is a test of the following two hypotheses
H0
: The input yt is noise a(CR) technology is a new way to compensate the spectrum shortage problem of wireless environment. It enables much higher spectrum efficiency by dynamic spectrum access [1]. It allows unlicensed users to utilize the free portions of licensed spectrum while ensuring no interference to primary users’ transmissions. Cognitive radio arises to be tempting solution to the spectral congestion problem by introducing opportunistic usage of the frequency bands that are not heavily occupied by licensed users [2], [3]. FCC define cognitive radio [4] as, "A radio or system that senses its operational electromagnetic environment and can dynamically and autonomously adjust its radio operating parameters to modify system operation, such as maximize throughput, mitigate interference, facilitate interoperability, access secondary markets''. Hence, one main aspects of cognitive radio is related to autonomously exploiting locally unused spectrum to provide new paths to spectrum access. In cognitive radio terminology, PU can be defined as the user who has license to use a specific part of the spectrum. On the other hand, secondary users (SU) or CR users do have license to use the spectrum but can use the spectrum Copyright © 2012 MECS