论文部分内容阅读
认知无线电是一种提高授权频段频谱利用率的新兴技术。频谱检测是其关键任务之一。本文分析主用户的行为特性,并研究基于该特性的频谱检测技术。本文首先介绍了认知无线电的背景、概念和关键技术,阐述了频谱检测技术。接着,对现有的几种检测技术进行分析和比较。其中,能量检测法因为结构简单、计算量小,得到广泛使用。其次,本文分析了主用户的时域延续性,介绍了两时隙时域延续性模型,并研究基于该模型的快速能量检测算法。该算法将前两次能量检测的检测结果当作主用户在前两个时隙的实际状态,然后基于时域延续性预判主用户的当前状态,从而减少检测次数,达到快速检测的目的。其中,状态预判可基于OR准则或者AND准则进行,分别对应OTPED算法和ATPED算法。本文在先验等概的条件下推导了这两种算法的检测精度,分析了它们的检测次数。和传统算法相比,上述算法可以在检测精度近似的条件下减少17~20%的检测次数。再次,本文介绍了主用户的马尔可夫转移特性,并基于该特性预测主用户的当前状态,从而动态调整判决门限,提高频谱检测精度。首先假定主用户前一时隙的实际状态已知,在恒虚警条件下,推导出检测概率的理论上界。然后,为了解决主用户实际状态未知的问题,利用检测结果近似实际状态,提出了马尔可夫恒虚警能量检测(MCFED)算法和改进的MCFED(IMCFED)算法。MCFED算法在高信噪比情况下具有很高的检测概率,但在低信噪比区域性能较差。IMCFED则始终优于传统的频谱检测算法。最后,为了兼顾虚警概率和漏检概率的影响,本文研究利用主用户马尔可夫转移特性减少贝叶斯代价。首先提出了马尔可夫贝叶斯能量检测(MBED)算法。其思想是将前一时隙的检测结果看作主用户的实际状态,并根据检测结果选择当前时隙的判决门限。该算法计算量小,信噪比较高时性能较好。为了克服MBED算法在低信噪比条件下检测精度较差的问题,本文又提出了改进的MBED(IMBED)算法。该算法根据预测概率对判决门限进行动态调整,能够进一步减少贝叶斯代价,且适用的信噪比区域更广。