極化域寬頻頻譜感知與控制機制研究

《極化域寬頻頻譜感知與控制機制研究》是依託北京郵電大學，由孫學康擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：極化域寬頻頻譜感知與控制機制研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：孫學康
• 依託單位：北京郵電大學

項目摘要

本課題主要研究認知無線電網路（CN）中的極化域寬頻頻譜感知、控制機制和算法。主要包括：1.引入模糊理論和量子粒子群最佳化算法，研究基於雙極化接收系統的貝葉斯壓縮採樣模型；2.提出聯合到達角-極化域參數估計的基於貝葉斯相關向量機的極化域頻譜感知機制與算法；3.提出基於貝葉斯網路的可重構頻譜感知控制機制與算法，著重解決其在推理精度和推理時間（或複雜度）之間的關係。 依據課題組在研項目中基於雙極化天線系統去相關性及考慮來波到達角的影響等結論為理論基礎，進一步的研究成果可套用於CN資源最佳化與控制中，在有色噪聲環境下，可顯著提高收斂速度，將檢測精度比MME算法提高約8%。由此將提高無線網路的服務質量與服務效率。其核心技術將形成多項發明專利。

結題摘要

認知無線網路（CRN）是一種最賦前景的提高無線資源利用率的方法，近年來已成為國內外無線通信領域的前沿與熱點研究課題。本項目在4年的研究工作中，面向未來發展需求，對“極化域寬頻頻譜感知與控制方法”、“協作環境下寬頻頻譜感知與控制方法”和“寬頻認知無線網路中抗攻擊方法”進行深入研究，提出多種提高感知精度、降低計算複雜度的方法和技術，通過理論分析、仿真驗證，這些成果可為我國CRN發展提供重要參考，為下一代超高速、超高頻譜效率的無線網路的發展提供有力支撐。 針對單CR用戶的極化域寬頻頻譜感知與控制方法研究，課題組從理論上對雙極化天線接收條件下的極化信號傳輸特點及其控制原理進行分析，得出信號變換關係模型，同時引入壓縮感知（CS）技術，最大程度地緩解CR終端硬體需求限制，但存在信號融合與重構難度。為此課題組提出基於來波極化角的融合方法，並將DOA變換關係、自適應閾值控制等模型引入信號重構過程，以提高頻譜感知精度和加快收斂速度。另外課題組還從信號採樣方式上入手，提出多路均勻採樣和互質採樣方式下的寬頻頻譜感知方法，進一步簡化頻譜感知系統結構。利用上述成果可搭建極化域寬頻頻譜感知系統平台，為開發寬頻CR終端提供重要參考。 針對協作環境下的寬頻頻譜感知與控制方法的研究，課題組分別根據集中式和分散式網路的工作特點，提出基於受限玻爾茲曼機(RBM)加權最佳化、協作節點選擇和節點採樣率動態控制等技術的協作貝葉斯壓縮頻譜感知方法。仿真結果顯示，這三種不同控制策略下的協作寬頻頻譜感知方法均易於控制，並具有良好的控制性能和快速的收斂速度。 課題組根據無線網路安全的發展和套用需求，深入研究開放環境下惡意用戶的攻擊行為，提出基於角度的抗獨立攻擊和基於密度的抗聯合攻擊的惡意用戶檢測方法。仿真結果顯示，當CRN中惡意用戶數量較少時，前者性能優於後者，反之後者具有良好的檢測特性。 項目組的相關成果已發表科技論文19篇，其中SCI收錄5篇論文；申請國家專利2項，均已授權；培養碩士研究生8人，博士研究生1人。本項目無論從研究內容、研究成果上均超出預期，全面圓滿完成預定的全部研究任務。