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基于用户协作检测的频谱感知算法开题报告

 2021-03-15 19:51:31  

1. 研究目的与意义(文献综述)

目的及意义(含国内外的研究现状分析):

1.1 研究的背景

从电视机,手机到平板电脑,从汽车蓝牙,遥控钥匙到公交地铁一卡通,从GPS导航,广播到智能家居,从航空导航、飞机WIFI上网到卫星遥感,无线电技术和应用快速的从各个方面渗透在人们生活和工作中,改善和提高了人们的生活质量和工作效率。国家战略决策“宽带中国”、 “互联网 ”等计划的部署实施,使我国信息化和工业化的深入融合进入了一个新的局面,网络通信技术,朝着移动、无线、宽带不断升级,传统制造业也结合新形势下的信息技术完成了产业变革,涉及人们衣食住行的传统领域也相继借助无线互联网等新方式得到重大发展。随着信息化和工业化的不断融合,无线电技术和应用也将在各行各业中得到充分运用和发展。

然而,与大家熟知的一样,频谱资源并不是取之不尽,用之不竭的资源,再加上各种无线通信业务井喷式地出现,为了满足通信系统的需求,更多的频谱资源随之被固定分配,可用的频谱资源日益减少,因此,无线电频谱供需矛盾也日益突出。表1为美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission, FCC)分析报告中公布的关于0-6GHz频带利用率的具体情况。从表中可以清楚地看到,目前常用的0-6GHz频段频谱资源并没有被充分利用,例如在4GHz-5GHz频段利用率只在0.128% 左右,即使在利用率最高的0GHz-1GHz也只有54.4%。

频率(GHz)

0-1

1-2

2-3

3-4

4-5

5-6

利用率(%)

54.4

35.1

7.6

0.25

0.128

4.6

表1

从频谱利用率情况来看,造成无线电频谱供需矛盾的主要原因并不是频谱资源稀缺,而是固定分配模式下所造成的频谱利用率低所导致的。因此,如何有效的提高频谱利用率,缓解无线电频谱供需矛盾成为了学者研究的热点问题。

1.2 研究的目的

无线环境中,信号传输会受到阴影、多径等因素的影响,感知用户的本地频谱检测不能满足所要求的可靠性及快速性;更甚者,感知用户受到严重阴影的影响时,会发生漏检,从而会对主用户系统造成干扰。为此,需要同频段上不同感知用户之间进行协同,提高检测的可靠性以及快速性。

本次设计将研究一种算法,通过对周围无线环境的历史和当前状况进行检测、分析、学习、推理和规划,利用相应结果调整自己的传输参数,使用最适合的无线资源(包括频率、调制方式、发射功率等)完成无线传输,从而使认知无线电具有学习能力,能与周围环境交互信息,以感知和利用在该空间的频谱空穴,并限制和降低冲突的发生。

1.3 研究的意义

当前,认知无线电关键技术的研究主要集中在频谱感知和动态频谱管理两方面。根据FCC的定义,认知无线电的最大特征是能够对无线电环境进行感知。与无线电环境的直接接触只能由系统物理层来完成,因此频谱感知技术主要是一种物理层的信号处理技术。可以说,频谱感知是认知无线电系统中物理层要实现的核心功能。

对此,频谱感知不仅是认知无线电实现的基础,同时也是认知无线电的一大技术挑战,频谱感知的难点和关键点在于:待检测信号的信噪比很低,即使噪声的概率分布已知,但是噪声能量是未知的,而且噪声能量常常是时变的。如何在一定运算复杂度的前提下提高检测的可靠性就成了频谱感知算法研究的热点和难点。对此频谱感知技术的研究对于认知无线电的发展具有重要的意义。

1.4 研究的现状

国外认知无线电频谱感知的研究:

美国佐治亚理工学院的Ganesan博士提出了一种分布式的联合频谱感知算法,信噪比较高的用户作为中继将感知信息转发给信噪比低的用户。韩国首尔大学的Chongjoon You提出了使用TV频段的集中式联合频谱感知方法,各认知用户独立的采用能量检测法感知授权用户,并通过一个融合中心收集所有用户的感知信息并作出最终决策。美国佛罗里达大学的Jose C P提出联合频谱感知能够产生分集增益,可以通过改变门限来控制联合频谱感知性能。佐治亚理工学院的Jun Ma等人提出了采用软判决的联合频谱感知算法,算法基于Neyman-Pearson原则能够提高认知无线电的检测概率。伦敦国王学院的Stota教授提出了基于放大中继和检测中继的认知无线电联合频谱感知算法,通过增加中继用户数可以提高检测概率。

国内频谱感知研究:

大连理工大学的刘航等人采用循环平稳特征检测法实现了低信噪比条件下的频谱感知。南京邮电大学的程世伦提出了基于纳什议价的联合频谱感知算法。中国电子科技集团三十六所的郑轶等人提出了一种基于融合中心进行信噪比比较的认知无线电联合频谱感知算法。北京邮电大学的虞贵财研究了感知时长和噪声功率波动对联合频谱感知灵敏度的影响。哈尔滨工业大学的石磊提出了基于分布式优化的联合频谱感知算法,通过对信号和噪声的概率密度函数进行逐步二次规划,可以提高性能。解放军理工大学的崔丽提出了基于信息简约的最大似然联合频谱感知算法,采用简约信息降低了传送感知信息所需要的开销。清华大学的马志垚提出采用联合频谱感知对授权用户进行定位,通过建立检测概率与测距的关系,估计授权用户的三维地理位置信息

国内会议和基金:

2008年5月,北京邮电大学承办了中欧认知无线电研讨会

2011年中国通信与网络国际学术会议 认知无线电专题

973计划、863计划和国家自然科学基金都对认知无线电进行了立项支持

2. 研究的基本内容与方案

1 研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

2.1研究的基本内容及目标

根据信号检测理论,频谱感知中的信号检测问题可以建模为一个二元假设问题:

y1=un h0xn un h1

其中,y(#119899;)为认知用户在采用时刻#119899; 接收到的采样信号,#119909;(#119899;)为时刻 #119899; 主用户发射的信号采样值,#119906;(#119899;)为均值为0,方差σu2的高斯白噪声。h0h1分别表示主用户不存在和存在两种情况。在两种假设下检测结果和概率如图1所示。

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3. 研究计划与安排

第1-2周:阅读和收集相关资料。

第3周:英文文献阅读和翻译。

第4周:完成开题报告。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] christopher chembe a, b , ra#64257;dah mdnoor a, #8727;, spectrum sensing in cognitive vehicular network: state-of-art, challenges and open issues,computer communications 97 (2017)15–30.

[2] mohammed ridouania,#8727;, aawatif hayarb, abdelkrim haqiqc, perform sensing and transmission in parallel in cognitive radiosystems: spectrum and energy e#64259;ciency, digital signal processing 62 (2017)65–80.

[3] kamel berbraa,*, mourad barkatb, a fastspectrum sensing for cp-ofdm cognitive radio based onadaptive thresholding,signal processing 128 (2016) 252–261.

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