《聯合發射角-頻率域的線上頻譜感知關鍵技術研究》是依託北京科技大學，由杜利平擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：聯合發射角-頻率域的線上頻譜感知關鍵技術研究
- 依託單位：北京科技大學
- 項目負責人：杜利平
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
為實現無線資源的有效共享和綜合利用，以認知無線電技術的實時性為背景，本項目提出了一種可使用於移動主用戶終端的發射角-頻率的線上聯合頻譜感知技術。針對其中的關鍵技術，我們提出了基於空間時頻分析和最小方差方法相結合的發射角-頻率線上頻譜估計技術、基於單純形-量子粒子群最佳化的發射角和頻率的線上估計技術以及基於量子粒子群最佳化的支持向量集學習的實時決策技術。通過對上述關鍵技術的研究，我們最終期望實現發射角-頻率域上的線上聯合頻譜感知，從時間、頻率和主用戶發射角等信息實時考察無線頻譜資源，獲得多種描述資源特徵參數，服務於更高性能的無線頻譜資源分析和分配，為認知無線電技術在當前無線通訊系統中的進一步擴展套用奠定科學基礎。
結題摘要
隨著認知無線電技術的發展，傳統的頻譜感知僅僅檢測出主用戶是否存在已經遠遠不能滿足要求。人們越來越迫切希望通過頻譜感知更詳細了解主用戶的頻率、波束方向等基本信息，以便能更有效地提高頻譜利用率。在基金委資金資助下，我們移動主用戶多維頻譜感知研究領域取得了一些原創性研究成果，順利完成了項目研究內容與預期目標，所取得成果如下： 1、利用AR模型譜密度峰值來分析並判斷主用戶信號的存在，並結合距離-都卜勒譜圖實現對主用戶的時間和頻率維的感知方法。本方法不僅提供了多維的感知信息，同時保證了低信噪比下的高檢測性能。 2、提出了基於滑動窗MUSIC算法的頻譜感知算法，利用MUSIC算法空間譜的波峰估計信號的波達方向，利用空間譜檢測主用戶是否存在，並結合滑動窗得到主用戶信號的時間和波達角度維信息。 3、提出了基於瑞利商的加權協作頻譜感知方法。該方法通過給每個認知用戶在每個採樣時刻都分配一個合適的權重係數，使得認知無線電中所有感知用戶的採樣信息都能得到充分的利用，從而提高頻譜感知的檢測性能，並通過理論分析推導得出檢測機率、虛警機率、以及判決門限等理論公式。最後仿真分析證明該算法和經典的加權算法有更好的檢測性能。 4、在實際的通信環境中，由於整個無線信道的不確定性，參與序貫感知的認知用戶的判定結果會出現判決錯誤。此時，為了達到要求的檢測性能，一般會要求更多的感知用戶參與到協作感知中，必然使得序貫檢測的平均檢測時間大大延長，降低序貫檢測的效率。針對這個問題，我們提出了基於瑞利商的序貫檢測算法，通過對參與序貫感知的認知用戶在每個採樣點上設定合理的權重，達到提高序貫感知算法的檢測性能，減少感知時間，提高序貫感知的效率。
