基于位置预测的认知车联网协作频谱感知算法
《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。
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法车辆的协作频谱感知是指车辆之间通过信息交互，共同对频谱资源进行感知和利用的过程。
在车辆之间共享频谱资源的也可以通过协作感知算法提高频谱感知的准确性和效率。
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法，利用了车辆之间的空间关系和频谱利用的相关性，提高了频谱感知的准确性和效率。
具体而言，该算法包括以下几个步骤：车辆需要通过GPS等定位技术获取自身的位置信息。
位置信息可以用来确定车辆所处的空间位置，从而确定其周围的频谱利用情况。
车辆需要与周围的车辆进行信息交互。
车辆可以通过车联网技术，将自身的位置信息和频谱感知结果发送给周围的车辆。
车辆也可以接收周围车辆发送的位置信息和频谱感知结果。
接着，车辆根据接收到的周围车辆的位置信息和频谱感知结果，来判断自身所处的位置的频谱利用情况。
可以利用车辆之间的频谱利用相关性，来推测自身位置的频谱利用情况。
如果周围的车辆所处的位置的频谱利用情况相似，并且与自身位置相近，那么可以认为自身位置的频谱利用情况也较为相似。
根据车辆所获得的频谱感知结果，进行频谱资源的分配和调度。
根据车辆周围的频谱利用情况，可以对频谱资源进行有效的利用和分配。
如果某个区域频谱利用较低，那么可以将更多的频谱资源分配给该区域的车辆使用；如果某个区域频谱利用较高，那么可以限制该区域的车辆使用频谱资源的数量。
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法还可以结合机器学习和统计分析的方法，对车辆之间的相关性进行建模和预测。
通过分析历史数据和实时数据，可以建立车辆之间频谱利用相关性的数学模型。
利用该模型，可以更加准确地预测车辆所处位置的频谱利用情况。
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法一、引言近年来，随着移动通信技术的飞速发展，车联网技术也逐渐成为研究热点。
车联网技术能够让车辆之间实现信息共享和协作，提高驾驶安全性、交通效率和舒适性。
而频谱资源的有效利用对车联网技术的发展至关重要，车联网频谱感知算法的研究显得十分重要。
协作频谱感知是一种利用车辆之间的位置信息和相关性进行频谱感知的方法，能够提高频谱感知的准确性和可靠性。
本文将介绍基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法，首先分析了协作频谱感知的意义和挑战，然后介绍了车辆位置和相关性的应用，最后详细介绍了基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法。
二、协作频谱感知的意义和挑战在车联网系统中，车辆需要获取周围环境的频谱信息，以便进行通信和感知周围车辆的位置和状态。
频谱感知的准确性和可靠性对车联网系统的性能有着重要影响。
由于车辆之间的相互干扰和频谱资源的有限性，传统频谱感知算法存在着一定的局限性。
协作频谱感知成为了一种解决方案，能够提高频谱感知的准确性和可靠性。
三、车辆位置和相关性的应用车辆位置和相关性信息是协作频谱感知的重要输入参数，能够帮助车辆之间更好地协作进行频谱感知。
车辆位置和相关性的应用主要包括以下几个方面：1. 车辆之间的位置共享：车辆可以通过位置共享功能，将自身获取的频谱感知信息和当前位置信息发送给周围的车辆，从而为周围车辆提供更多的频谱感知信息。
这种方式能够提高频谱感知的准确性和可靠性。
2. 相关性信息的利用：车辆的行驶轨迹和速度信息能够有效地表征其与周围车辆之间的相关性。
利用相关性信息，可以更好地对周围车辆的频谱信息进行推断和预测。
3. 移动性信息的利用：车辆的移动性信息对频谱感知有着重要影响。
利用车辆的移动性信息，可以对周围车辆的频谱信息进行动态分析和预测，提高频谱感知的效率和准确性。
车辆位置和相关性信息的应用能够提高协作频谱感知的性能，如何有效地利用这些信息，成为了协作频谱感知算法的研究重点。
一种基于深度学习的认知车联网频谱感知方法[发明专利]
![一种基于深度学习的认知车联网频谱感知方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3ad5f4f6a76e58fafbb00310.png)
专利名称：一种基于深度学习的认知车联网频谱感知方法专利类型：发明专利
发明人：胡斌杰,李静娴
申请号：CN202011432778.1
申请日：20201209
公开号：CN112770325A
公开日：
20210507
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的认知车联网频谱感知方法，该方法包括以下步骤：构建车辆移动复杂环境下对应的衰落信道，并在其对应衰落信道下采集接收信号的样本值，对信号样本值进行能量归一化，将归一化后的数据分为训练集、验证集、测试集，以训练集和验证集对引入一维SEResidual层的神经网络进行训练和验证，输出为主信号存在和不存在两种情况。
本发明考虑了车辆移动复杂环境下的各种衰落因素，根据不同的环境可选择不同的经过事先训练的神经网络，无需获取主信号的先验信息，并对采集信号样本值进行归一化，增强了模型的泛化能力，考虑了V2X通信环境下对时延的要求，在同等检测准确度情况下能大大减小感知决策时长。
申请人：华南理工大学
地址：510640 广东省广州市天河区五山路381号
国籍：CN
代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司
代理人：詹丽红
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基于追踪定位的认知频谱感知解决方案
（ 州大 学 电子信 息 学院 ，江 苏 苏 州 ２ ５０ ） 苏 １０ ６
摘
要 ：为了解 决动 态频谱资源管理 中存在 的暴 露终端和隐藏终端 问题 ，提高频谱 感知的有效性和可靠性 ，增加
频谱资源利用率 ， 分别针对视距和 非视距信道环境 ， 出～种基于双站协作 、逐跳 通过选择协作用户和改进 的质心 算法，获 得较 精确的用户定位 ，进而判 断并逼近 最终 目标用户 ，直至确定 认知用户的频率使用权 。仿真 结果和 理论分析进一步验证 了所提 方案的可行性 。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法随着车联网技术的发展，车辆间的通信越来越重要。
车联网通信过程中，车辆需要频谱资源来交换信息，在频谱有限的情况下，如何有效地使用频谱资源成为了一个关键问题。
频谱感知技术在车联网中显得尤为重要。
频谱感知技术是指车辆通过感知周围频谱环境，获取可用频谱资源的一种技术。
在传统的频谱感知算法中，车辆会通过扫描、测量等方式感知频谱环境，并根据感知结果选择可用的频谱资源进行通信。
由于频谱环境的复杂性以及车联网中车辆数量的增加，传统的频谱感知算法存在性能不稳定、感知延迟大等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法。
该算法通过引入门限机制，不再将所有感知结果都用于选择频谱资源，而是仅选择感知结果中满足一定门限条件的频谱资源。
这样一方面可以减少感知结果的数量，降低感知延迟，另一方面可以避免由于感知结果不准确而选择错误的频谱资源的情况。
具体来说，该算法包括以下几个步骤：1. 初始化阶段：车辆在开始感知之前，会初始化一些参数，例如感知门限、感知时间窗口等。
2. 频谱感知阶段：车辆开始感知周围的频谱环境，通过扫描、测量等方式获取频谱资源的信息，然后将感知结果传输给车联网基础设施。
3. 门限判定阶段：车联网基础设施接收到车辆的感知结果后，会对感知结果进行处理。
具体来说，基础设施会根据感知结果的信号强度、信道利用率等因素，计算出一个门限值。
然后，基础设施会将满足门限条件的频谱资源选择出来，并将选择结果传输给车辆。
4. 选择频谱资源阶段：车辆根据基础设施传输的选择结果，选择可用的频谱资源进行通信。
该算法通过引入门限机制，可以实现自适应地选择感知结果，降低感知延迟，提高频谱感知的效率。
在频谱资源有限的情况下，可以避免选择错误的频谱资源，提高频谱利用率。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法随着车联网技术的不断发展，车辆之间和车辆与基础设施之间的通信需求越来越大。
为了满足这一需求，频谱感知技术变得尤为重要，它可以有效地利用无线电频谱资源，提高通信质量和频谱效率。
现有的频谱感知算法往往难以适应复杂多变的无线环境，导致频谱感知性能下降。
本文提出一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法，旨在提高车联网频谱感知的性能和稳定性。
一、引言车联网技术是指通过无线通信和互联网技术，将车辆、道路和基础设施进行有效地连接，实现车辆之间以及车辆与基础设施之间的信息交换。
车联网技术的应用范围非常广泛，涵盖了车辆安全、智能交通、无人驾驶等多个领域。
为了保障车联网系统的通信质量和可靠性，频谱资源的合理利用变得尤为重要。
频谱感知技术是指通过对无线电频谱环境的实时监测和分析，来实现对频谱资源的动态分配和管理。
车联网频谱感知算法的性能直接影响到车联网系统的通信性能和频谱利用效率。
当前的频谱感知算法存在以下问题：对于复杂多变的无线环境，频谱感知算法往往难以适应，导致感知性能下降；频谱感知算法的门限设置往往是静态的，无法适应频谱环境的动态变化。
本文旨在提出一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法，以提高车联网频谱感知的性能和稳定性。
二、相关工作在车联网频谱感知算法的研究中，已经有一些研究工作提出了一些方法来提高频谱感知的性能。
一些研究通过机器学习的方法来识别无线频谱环境中的信号类型和功率分布，以提高频谱感知算法的准确性。
而另一些研究则尝试通过优化算法来实现对频谱感知阈值的自适应调整，以提高频谱感知算法的稳定性。
这些方法存在着一定的局限性，例如机器学习方法需要大量的训练数据和计算资源，而优化算法对参数的初始设定相对敏感。
依然需要提出一种更加适应车联网频谱感知需求的新算法。
三、算法设计针对现有频谱感知算法存在的问题，本文提出一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法。
该算法主要包括以下几个关键步骤：1. 初始门限设置：在车联网频谱感知算法的初始化阶段，根据当前的无线环境条件和通信需求，设置初始的频谱感知门限。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法【摘要】本篇文章主要介绍了一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法。
在我们讨论了研究背景、研究意义和研究目的。
在正文中，我们详细阐述了门限自适应算法的原理、感知技术在车联网中的应用、频谱感知算法的设计、以及门限自适应算法的优势分析和算法性能评价。
在我们对研究进行了总结，展望了未来的研究方向，并展望了该算法在车联网领域的应用前景。
这种门限自适应的认知车联网频谱感知算法具有重要的研究价值和应用前景，在提高频谱利用效率和车联网通信质量方面具有较大的潜力和优势。
【关键词】门限自适应算法、认知车联网、频谱感知、感知技术、算法设计、优势分析、性能评价、研究总结、展望未来、应用前景展望1. 引言1.1 研究背景在车联网技术的不断发展和应用的过程中，频谱资源的有效利用成为了一个亟待解决的难题。
由于频谱资源的有限性和严重的争用情况，传统的频谱感知算法在车联网中的应用面临着种种挑战和困难。
为了解决这一问题，研究人员开始关注门限自适应的认知车联网频谱感知算法。
该算法通过自适应地调整感知门限，实现对频谱资源的有效感知和利用，从而提高车联网通信的性能和效率。
在当前智能交通系统迅速发展的背景下，认知车联网频谱感知算法的研究具有重要的意义。
通过门限自适应的算法设计，可以有效应对车联网中频谱资源的稀缺性和争用情况，提高车辆之间的通信质量和稳定性。
这也将有助于推动车联网技术的发展，拓展其在智能交通系统中的应用范围。
本研究旨在探讨一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法，以解决车联网中频谱资源利用效率低下的问题，提高车辆间通信的可靠性和效率。
通过对相关算法原理和性能进行分析和评价，将为车联网技术的进一步发展和应用提供有效的支持。
1.2 研究意义车联网作为智能交通系统的重要组成部分，正受到越来越多的关注。
随着车联网技术的不断发展，对频谱资源的需求也变得越来越迫切。
传统的频谱管理方式已经无法满足车联网的需求，因此需要引入新的频谱感知技术来优化频谱资源的利用。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法随着车联网技术的不断发展，无线频谱资源的利用变得越来越重要。
而在车联网中，频谱感知技术则成为了关键的一环。
频谱感知技术能够帮助车辆在移动过程中不断变化的无线频谱环境中找到可用的频谱资源，并进行有效的利用。
在这个背景下，门限自适应的认知车联网频谱感知算法应运而生。
门限自适应的认知车联网频谱感知算法是一种能够自动调整感知阈值的频谱感知算法。
通过不断监测周围的频谱环境并根据实时的频谱利用情况动态调整感知门限，从而有效提高了频谱感知的准确性和可靠性。
本文将从算法原理、关键技术和应用前景三个方面来介绍这种新型的感知算法。
一、算法原理在具体实现上，门限自适应的认知车联网频谱感知算法通常会采用机器学习和数据挖掘的方法来对频谱环境进行建模和预测。
通过对历史频谱利用数据的分析，算法能够根据不同的频谱环境自动学习和调整感知门限，从而适应不同的频谱利用情况。
这种算法能够在不同的频谱环境下都能够具有良好的性能表现，从而适用于各种车联网应用场景。
二、关键技术门限自适应的认知车联网频谱感知算法涉及到多种关键技术。
首先是频谱监测技术。
车载设备需要能够实时监测周围的频谱环境，并采集频谱利用的数据。
这需要较高灵敏度和准确性的射频接收机以及高效的信号处理算法。
其次是机器学习和数据挖掘技术。
这种算法通常会采用机器学习和数据挖掘的方法来对频谱环境进行建模和预测。
算法会根据历史频谱利用数据对感知门限进行动态调整，这就需要对海量的数据进行分析和处理，从中挖掘出规律和模式。
三、应用前景在自动驾驶和智能交通系统中，频谱感知技术也是至关重要的。
门限自适应的认知车联网频谱感知算法能够帮助车辆实时监测周围的频谱环境，并根据实时的频谱利用情况动态调整感知门限，从而能够更好地适应不同路况和交通情况，提高自动驾驶和智能交通系统的安全性和稳定性。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
随着车联网技术的发展和普及，车辆之间的通信和协作变得越来越重要。
作为车联网的核心技术之一，频谱感知技术在车载通信系统中起着至关重要的作用。
传统的频谱感知算法通常采用固定的门限值来进行频谱感知，这种方法在面对频谱环境不断变化的车联网应用场景时存在一定的局限性。
为了充分利用频谱资源，提高频谱利用效率，本文提出了一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法。
本文的算法主要包括两个重要部分：自适应门限的确定和频谱感知的实现。
本文通过对车载通信系统频谱环境的分析，提出了一种基于历史频谱数据的自适应门限确定方法。
该方法通过对历史频谱数据进行统计分析，获得不同频点的信道利用率和信噪比等信息，从而确定每个频点的自适应门限值。
本文针对车载通信系统中频谱感知的实现问题，设计了一种基于自适应门限的频谱感知算法。
该算法首先根据自适应门限值对频谱进行划分，然后通过信号检测和参数估计等技术对每个频点的信道状态进行判断，最终实现车载通信系统的频谱感知。
为了验证本文所提出的算法的有效性，本文在实际车载通信系统中进行了仿真实验。
实验结果表明，与传统的固定门限算法相比，本文所提出的门限自适应的认知车联网频谱感知算法在频谱利用率和频谱感知准确性方面均取得了显著的改善。
该算法对频谱环境变化的适应能力更强，可有效提高车联网系统的性能和稳定性。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
门限自适应的认知车联网频谱感知算法是一种在车联网领域中用于感知频谱的算法。
在车联网通信中，车辆通过无线信道进行通信，而频谱资源是有限的。
为了优化车联网系统的性能，需要有效地感知并利用可用的频谱资源。
门限自适应的认知车联网频谱感知算法是基于感知门限的自适应算法。
算法首先设置一个感知门限，用于判断在特定频段上是否存在有效的频谱资源。
感知门限可以根据车辆通信需求和环境情况进行调整，以改善系统的性能。
算法的具体步骤如下：
1. 设置初始感知门限。
根据车辆通信需求和环境情况，设置一个初始的感知门限。
2. 感知特定频段上的频谱。
车辆通过定义的感知门限来判断特定频段上是否存在有效的频谱资源。
如果当前频段的能量水平低于感知门限，则认为该频段上不存在有效的频谱资源，车辆将不会使用该频段进行通信。
3. 更新感知门限。
根据感知结果和车辆通信需求等因素，更新感知门限。
如果当前频段上存在有效的频谱资源，则提高感知门限；如果当前频段上不存在有效的频谱资源，则降低感知门限。
4. 重复感知过程。
重复执行第2和第3步，对其他频段进行感知，直到所有的频段都被感知完毕。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法近年来，随着车联网的快速发展，认知车联网频谱感知算法已经成为了研究的热点之一，其目的是在车联网应用场景中实现频谱资源的高效利用和管理。
然而，车联网频谱资源的特点是随时变化和不确定性的，因此，如何在这种动态环境下保证频谱感知算法的鲁棒性和准确性是一个挑战。
针对以上问题，本文提出了一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法。
该算法基于门限自适应和信道状态估计技术，在保证感知准确性的同时，降低了算法的复杂度。
具体而言，该算法分为以下三个部分：1.门限自适应在基于能量检测的感知算法中，门限的选择直接影响算法的准确性和鲁棒性。
传统的门限选择方法是依据先验知识或实验经验设置门限，不能适应频谱资源的动态变化。
为此，本文提出了一种门限自适应的方法。
具体而言，该方法首先根据当前信道状态和历史感知结果计算出感知门限，并根据实时感知结果调整门限值，从而保证感知准确性和算法鲁棒性。
2.信道状态估计在门限自适应的基础上，为了更好地统计和分析信道状态，本文还提出了一种基于能量检测的信道状态估计方法。
该方法利用信噪比和信道功率等特征参数对信道状态进行建模，并根据门限自适应的结果对信道状态进行实时监测和估计，从而提高感知准确性和算法鲁棒性。
3.频谱感知通过在Matlab环境下对所提出的算法进行仿真实验，得到了以下结论：1.门限自适应能够适应不同的信道状态和感知环境，提高了算法的鲁棒性和准确性。
2.信道状态估计可以更好地分析和处理信道状态，从而提高了算法的感知能力和鲁棒性。
3.基于能量检测的频谱感知方法在实现快速感知和详细分析频谱特性上具有很大的潜力。
综上所述，本文所提出的门限自适应的认知车联网频谱感知算法具有一定的实用价值和推广意义。
未来的研究方向包括进一步优化算法的性能、扩展算法的适用范围、实现硬件化算法等。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法随着车联网技术的迅猛发展，频谱资源的管理问题变得越来越棘手。
车联网的信道容量通常由周围的无线电环境、车辆密度、交通流量和用户需求等因素所决定。
因此，有效利用频谱资源并保证服务质量必须依赖于有效的频谱感知算法。
在这篇文章中，我们提出了一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法，旨在解决车联网中频谱资源管理的问题。
我们的算法不仅可以对信道进行频谱感知，同时还能根据接收到的信道信息自适应地调整显著性门限。
这一机制可以提高算法的效率和可靠性。
我们的算法根据接收到的信道数据快速检测信道中占用的主要用户和频率，让认知用户在保护其自身通信的同时能够更有效地利用频谱资源。
我们的算法包括如下步骤：首先，我们根据车联网用户的需求设定一定的频率范围。
该范围覆盖了车辆通信所需的所有频段。
随后，我们部署一组接收器在该范围内进行频谱感知。
接收器接收到信号后，将信号转化为数字信号，进行FFT变换并提取频率。
根据变形结果，我们使用谱聚类算法对信号进行聚类分析。
分析结果告诉我们哪些频率被哪些用户占用。
通过比较聚类中心的频率、振幅和宽度，我们可以估算出主要用户的位置，以及哪些频率、哪个区域的信道受到了干扰。
随后，我们使用门限来控制信道监测。
门限是确定什么样的信号可以被认为是显著信号的标准。
通过自动调整门限，我们可以使算法更加灵活和有效，同时减少不必要的干扰。
当门限低时，我们可以检测到较弱的信号，这使得算法更敏感。
当门限高时，我们可以避免受到噪声和干扰的影响，以提高算法的可靠性。
我们通过调整门限对聚类结果进行筛选，以确保每个用户的频率和位置正确。
最后，我们使用调整后的门限和合理的算法设置对车辆数据进行采样和传输。
通过合理配置，我们可以在车联网中有效运用频谱资源，并保证数据的安全性和传输质量。
总之，我们提出了一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法。
该算法通过自适应调整显著性门限和聚类分析技术，可以更好地利用频谱资源。
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法
基于车辆位置和相关性的协作频谱感知算法齐嘉杰; 胡斌杰【期刊名称】《《移动通信》》【年(卷),期】2019(043)011【总页数】7页(P14-20)【关键词】认知车联网; 频谱感知; 协作节点; 数据融合【作者】齐嘉杰; 胡斌杰【作者单位】华南理工大学广东广州 510640【正文语种】中文【中图分类】TN929.50 引言随着人们对出行的安全性、舒适性的要求越来越高，车载自组织网络快速发展。
各类车载通信业务的爆发式增长，导致了用于车载自组网通信的无线电频谱资源的匮乏[1]。
认知车联网（CR-VANETs,Cognitive Radio enabled Vehicular Ad-hoc Networks）将认知无线电（CR,Cognitive Radio）技术引入到车载自组织网络中。
在无线通信系统中，主用户对授权频段具有更高的优先权，次用户可以机会性地接入授权频段中未被主用户充分利用的部分，认知车联网中具有认知功能的车辆即为次用户，也称为认知车辆[2]。
认知无线电技术可以为车载通信提供额外的频谱资源，解决频谱资源紧缺的问题。
CR认知环节包括环境感知、分析、决策、频谱共享四个环节。
其中，频谱感知是CR技术的首要环节，因此，认知车联网中频谱感知技术的研究至关重要，也是本文的主要研究内容。
现有的认知车联网频谱感知技术根据参与频谱感知的认知车辆数可分为单节点频谱感知技术与车联网协作感知技术两种。
常见的单节点感知技术有能量检测、循环平稳特征检测、匹配滤波器检测等[3]。
但由于单个认知车辆节点易受到噪声不确定性、多径阴影衰落和隐藏终端等的影响，检测性能下降，因此，引入了协作频谱感知。
协作频谱感知的核心思想是利用多个感知节点的空间多样性来提高感知性能，多个认知用户之间相互协作共享感知信息，充分利用空间分集增益，弥补单个感知节点的不足。
协作增益不但能提高感知性能，还能降低单个节点感知灵敏度要求，从而减少硬件成本。
基于追踪定位的认知频谱感知解决方案
中图分类号：TN918
文献标识码：A
文章编号：1000-436X(2010)11-0117-06
Cognitive radio frequency sense solution based on tracing location
WANG Yi-ming, ZHOU Liu-lei
(School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215006, China)
1 引言
众所周知，无线通信中存在暴露和隐藏终端问 题。在认知网络中，这个问题同样存在。设 Pi 为授 权网络用户，Si 为认知网络用户，那么一般情况下， 认知用户 Si 在发射信号前，需要先检测欲使用的频 带 f p 是否已经为授权用户占用。若未被占用，则可 以发起通信请求；若已被占用，作为认知用户， Si
= =
y − sy1 x − sx1 y − sy2 sx2 − x
(1)
图 2 LOS 信道环境下的双站定位
可通过线性方程组求解用户坐标 S3 ( x, y) 。即
H = GZ ， Z = (GTG)−1G T H
(2)
其中，
第 11 期
汪一鸣等：基于追踪定位的认知频谱感知解决方案
·119·
H
=
图 3 NLOS 信道环境下的双站/散射体定位
⎧⎪⎪tan ⎨ ⎪⎪⎩ tan
θ1i θ2i
= =
dyi dxi dyi sx2
− sy1 − sx1 − sy2 − dxi
(4)
参见式(2)，有
Hi = Gi Zi ， Zi = (GiTGi )−1GiT Hi
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法认知车联网是一种智能化的车联网系统，能够通过感知、认知和决策等环节实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交换和数据共享，从而提升交通效率和安全性。
而频谱感知算法作为认知车联网系统中的重要组成部分，起着至关重要的作用。
本文针对认知车联网频谱感知算法进行了研究，并提出了一种门限自适应的频谱感知算法，以期能够更好地满足认知车联网系统的需求。
一种门限自适应的认知车联网频谱感知算法，首先需要了解认知车联网系统中频谱感知的基本原理。
频谱感知是指车载设备通过无线电接收机感知周围的无线电频谱环境，根据感知到的频谱信息来调整通信参数，以便实现有效的频谱共享和一定程度的频谱利用效率。
在传统车联网系统中，频谱感知基本上是静态设置的，即一旦设置完成，就不再做调整。
而在认知车联网系统中，由于车辆的移动性和不断变化的通信环境，频谱感知需要具有更高的自适应性和灵活性。
基于上述背景，本文基于门限自适应的思想，提出了一种适用于认知车联网系统的频谱感知算法。
该算法主要包括以下几个方面的内容：算法需要基于车载设备的感知模块，对周围的无线电频谱环境进行实时感知。
通过感知模块，车载设备可以接收并分析周围的无线电信号，包括频率、功率、调制方式等信息。
然后，根据感知到的频谱信息，车载设备可以动态调整自身的通信参数，包括频率、功率、调制方式等，以适应周围的无线电环境。
算法需要具有一定的门限自适应能力。
所谓门限自适应，即车载设备能够根据感知到的频谱信息，自动调整频谱感知的门限值。
具体来说，当周围的无线电环境复杂、干扰较大时，车载设备可以适度降低频谱感知的门限值，以便更好地感知到周围的频谱信息；反之，当周围的无线电环境较为单一、干扰较小时，车载设备可以适度提高频谱感知的门限值，以节省感知资源并提高感知效率。
算法需要具有一定的协作能力。
在认知车联网系统中，车辆之间可以通过协作方式共享感知到的频谱信息，从而实现更全面、更准确的频谱感知。
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比%所提算法能有效提高频谱感知性能并缩短感知时间%尤其适用于对实时性要求较高的车联网系统&
关键词!认知车联网$频谱感知$位置预测$似然比融合
中图分类号 文献标识码 文章编号 !70&#$65!!
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知系统%在控制信道时隙内根据接入时延'丢包数'比
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升认知网络性能%但没考虑特定场景下认知LG_的差
异性& 文献($")提出协作频谱感知方案%则进行软判决%提
高了低信噪比区域中的检测概率%但该算法复杂度过
近 !! &# 年来%中国经济持续高速增长%交通运输业 也伴随着我国整体经济的崛起而迅速发展& 然而%中
国民用汽车保有量占比的提升速度远远超过同期道路
收稿日期!"#$% (#) ("% 基金项目! 国家自然科学基金资助项目"*$++$$"*#$南京航空航天 大学研究生创新基地"实验室# 开放基金资助项目" ,-.."#$'#)#& # $ 北京联合大学人才强校优选计划" /012"#$'34#5 # $中国国家 留学基金资助 作者简介!谈雅竹"$%%5#%女%硕士研究生%主研方向为认知车 联网%资源分配%频谱感知$宋晓勤"$%+&#%女%博士%副教授% 研究生导师%主要研究方向为认知车联网%资源分配%频谱感知&
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同理可得%在&$ 情况下的能量检测统计量为
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槡 式中%由此8b可)"知8"43"%3检"##测& 统计量%的分布为
高%不适用于高速移动的LG_&
针对现有协作频谱感知算法应用于认知LG_中所
存在的问题%考虑到在地形起伏或密集城市结构所引
起的频谱感知性能低且延时大%故采用基于位置预测
的协作频谱感知算法并结合能量检测和硬判决方法来
提高频谱感知性能& 通过仿真可知%所提出的算法与
图"!认知LG_协作频谱感知模型
传统算法相比%能够有效提高频谱感知性能并且降低 频谱感知时间%尤其适用于对实时性要求较高的LG_
"!基于位置预测的频谱感知算法
系统&
所提出的基于位置预测的频谱感知算法如图& 所
$!系统模型
感示知& 首%通先过%信将号BJ!:#接采收用到能的量信检号测能的量方大法小进和行预本先地设频定谱
采用 频谱共享模型 C_S1K8<
($&)
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如图$
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的阈值门限进行比较%若大于门限%则判决授权频段被
在该模型下%0J:享有授权频谱优先使用权%而BJ:则 对授权频段进行频谱感知%寻找未被0J:占用的空闲
作为实现认知车辆动态频谱接入的关键技术之
过专用控制信道发送到B/B%并通过位置预测技术计 算BJ:的置信值%最后%B/B 融合所有BJ:的判决结果 并通过最优融合准则%判定该频谱是否被0J:占用&
一%认知LG_中的频谱感知已受到国内外学者的广泛
关注& 但由于LG_具有快速不可预测的拓扑变化'车
流密度的变化'复杂的通信环境以及可预测的移动路
数据采集与处理!
测控技术
"#$% 年第&' 卷第$# 期
*)5*
基于位置预测的认知车联网协作频谱感知算法
谈雅竹$% 宋晓勤$% 徐韬 ! $% 李!克"
"$6南京航空航天大学电子信息工程学院%南京!"$$$#*$ "6北京联合大学智慧城市学院%北京!$##$#$#
摘要!针对认知车联网中由地形起伏或密集城市结构而引起的频谱感知性能低'延时大等问题%提出了
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计式量中%那%1么8可b%以)在"表84&"示#3情为#&况下%由于仅存在噪声%能量检测统
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图&!基于位置预测的认知LG_协作频谱感知算法模型
%&#
一种基于位置预测的协作频谱感知算法& 首先%采用能量检测法进行本地频谱感知%通过将次用户接收
到的信号能量大小和预先设定的阈值进行比较%初步判定频谱是否被主用户占用& 然后%利用认知车联
网中车辆位置预测技术%计算车辆位置和信道状态信息%并据此设置置信值%删除置信值低的次用户&
最后%在融合中心采用加入置信值的似然比融合规则得到最终判决结果& 仿真结果表明%与传统算法相
增速比%由此引发了诸如交通阻塞'尾气污染'交通安
全等一系列道路交通问题& 智能交通系统"LITNQQFRNIT
的出现给交通运输行业带 7U=I:\GUT=TFGI BY:TNW%L7B#
来新的机遇 车联网 作 ($)&
(") " LITNUINTG-_N?F3QN:%LG_#
为L7B 的基础信息承载平台%是其最底层也是最为重
由于 在接入过程中需要知道授权频段是否处 { BJ:
于空闲状态因此一般将检测模型建模为 式中 为时间带宽积 为信噪比 表示自由 % 型二元假设检验问题在时刻 接 度为 的中心卡方分布 表示自由度为 非 0N=U:GI";0#
图)!能量检测方法
% &'
;NYW=I> %BJ:
式收中到的信号为表示为接收到{ 的信号 为 发射的信 中心参 检测数统为计量的的非概中率心密卡度方函分数布为 %#"'#
配未被使用的频谱给BJ:进行通信%实现有限频谱资 美估计并且BJ:之间相互独立& BJ:采用本地频谱感
源的高效利用 & (*(') 将P1技术引入LG_中的认知车 知算法进行频谱感知%初步判定0J:是否存在%再通
联网 可 " PGRIFTFXNLITNUINTG-_N?F3QN:%PGRIFTFXNLG_#% 以有效解决LG_中频谱资源短缺的问题&
但随着接入LG_车辆数的增多%交通信息越来越 送的下行目标信道进行频谱感知& 系统由一个主用户
密集%这无疑会给现有网络稀缺的频谱资源带来巨大 网络和一个次用户网络组成& 其中%主用户网络包括
挑战& 研究表明%在车辆拥挤的网络中%通信节点很容 一个主用户基站 次用户 "0UFW=UY/=:NBT=TFGI%0/B#$
要的组成部分%同时也是第5 代移动通信系统"T?N
的 `F-T?>DNINU=TFGI aG]FQNPGWW@IF3=TFGI BY:TNW% 5D#
重要应用场景之一% 引起了国内外学者广泛的关
*)**
0测控技术1"#$% 年第&' 卷第$# 期
注(&) &
LG_下行链路的多用户协作频谱感知%BJ:只对0J:发
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#
"3"#
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1",
,/$
"'#
"6$!本地频谱感知 能量检测的过程如图) 所示%先将接收到的信号
通过带通滤波器滤除带外干扰信号%接着对信号进行 采样'取模求平方%并将得到检测统计量%与预先设 置的判决门限进行比较& 当大于该门限时%判决授
令 则式 可写为 1, b9,%
2<0)'(,)=8I G\TFWF4NV 3GG\NU=TFXN:\N3TU@W :NI:FIR=QRGUFT?W ]=:NV GI QG3=TFGI \UNVF3TFGI F:\UG\G:NV TG :GQXNT?N\UG]QNW:G-QG^:\N3TU@W:NI:FIR\NU-GUW=I3N=IV Q=URNVNQ=Y3=@:NV ]YTG\GRU=\?F3UNQFN-GUVNI:N @U]=I :TU@3T@UN:FI 3GRIFTFXNLITNUINTG-XN?F3QN:OLG_[6`FU:TQYAT?NQG3=Q:\N3TU@W:NI:FIRF:\NU-GUWNV ]YT?N NINURYVNTN3TFGI WNT?GV6/Y3GW\=UFIRT?N:FRI=QNINURYUN3NFXNV ]YT?N:N3GIV=UY@:NU:^FT? T?N\UNVN-FINV T?UN:?GQV X=Q@NA^?NT?NUT?N:\N3TU@WF:G33@\FNV ]YT?N\UFW=UY@:NU:3=I ]NFVNITF-FNV \UNQFWFI=UFQY67?NIA ]Y@:FIRT?NXN?F3QNQG3=TFGI \UNVF3TFGI TN3?IGQGRYFI T?N3GRIFTFXNLG_AT?NXN?F3QN\G:FTFGI =IV 3?=IINQ:T=TN FI-GUW=TFGI =UN3=Q3@Q=TNV TG:NT3GI-FVNI3NX=Q@N:A=IV T?N:N3GIV=UY@:NU:^FT? QG^3GI-FVNI3NX=Q@N:=UNUN> WGXNV6`FI=QQYAT?N-FI=QVN3F:FGI F:G]T=FINV ]Y@:FIRT?NQF,NQF?GGV U=TFG-@:FGI U@QN^FT? 3GI-FVNI3NX=Q@N:FI T?N-@:FGI 3NITNU67?N:FW@Q=TFGI UN:@QT::?G^T?=T3GW\=UNV ^FT? T?NTU=VFTFGI=Q=QRGUFT?WAT?N\UG\G:NV =QRG> UFT?W3=I N--N3TFXNQYFW\UGXNT?N:\N3TU@W:NI:FIR\NU-GUW=I3N=IV :?GUTNI T?N:\N3TU@W :NI:FIRTFWNA^?F3? F:N:\N3F=QQY:@FT=]QN-GUT?NUN=Q>TFWNLG_6 >&? @"'!0=3GRIFTFXNLITNUINTG-XN?F3QN:Z:\N3TU@W:NI:FIRZQG3=TFGI \UNVF3TFGIZQF,NQF?GGV U=TFG-@:FGI