《認知無線電深度感知理論研究》是依託北京郵電大學，由李斌擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：認知無線電深度感知理論研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李斌
- 依託單位：北京郵電大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
認知無線電有望緩解頻譜資源的緊缺局勢，從而為未來寬頻無線通信的發展開闢了一條新道路。作為其核心功能之一,現有頻譜感知技術卻難以應對未來複雜套用場景中的非理想特性（如移動場景與時變衰落），致使其檢測性能無法接受。顯著區別於已有方案，本課題擬提出一種全新的頻譜感知框架。新方案首次將授權用戶-次要用戶間鏈路狀態信息納入考慮；在檢測授權用戶狀態的同時，對上述鏈路狀態信息執行聯合估計，因而可稱其為深度感知。深度感知通過深入發掘鏈路特性，可有望提升複雜場景下的檢測性能；同時，估計獲得的鏈路狀態信息亦可最佳化後續認知資源調度。圍繞全新深度感知理論框架，本研究主要工作包括（1）建立通用新感知模型，以深入刻畫動態鏈路信息；（2）設計一類靈活高效的深度感知算法，實現對授權用戶狀態與鏈路信息的聯合貝葉斯估計；（3）考慮四種典型套用場景並評估測試新算法的實際性能。本研究將對未來CR廣泛套用具有重要的理論與實踐意義。
結題摘要
動態頻譜共享有望緩解頻譜資源的緊缺局勢，為下一代5G寬頻無線通信發展開闢了一條極具套用前景的新道路。作為其核心功能，現有的準靜態環境感知技術卻難以應對未來複雜套用場景中的非理想特性（如移動場景與時變衰落），致使其檢測性能無法接受。顯著區別於已有方案，本課題提出了一種全新的頻譜感知框架。首次將授權用戶-次要用戶間鏈路狀態信息納入考慮，在檢測授權用戶狀態的同時，對上述鏈路狀態信息執行聯合估計，因而可稱其為深度感知。深度感知通過深入發掘鏈路特性，有望提升複雜場景下的檢測性能；同時，估計獲得的鏈路狀態信息亦可最佳化後續認知資源調度。圍繞全新深度感知理論框架，本研究主要工作包括（1）動態複雜環境下單節點深度感知理論與方法；（2）動態複雜環境下多節點聯合深度感知理論與方法；（3）動態複雜環境下深度感知策略最佳化理論與方法；（4）基於深度感知理論的細粒度無線傳輸最佳化方法設計。針對上述研究內容，考慮諸多複雜動態環境因素的演化特性，基於狀態空間模型構建統一的深度感知模型，突破了現有二元假設檢驗模型的理論局限性；在此基礎上，考慮現有檢測/估計方法無法有效應對信號檢測與參數估計之間相互耦合與誤差累計效應，基於序貫統計推理思想設計了全新的混合估計與檢測方法理論框架。所提出的深度感知理論方法，突破了信息不確定性與高動態性下環境感知的理論界限，克服了長期未解決的隱藏終端難題，在準確感知目標設備發射狀態之外，還實現了對未知噪聲方差、時變衰落信道、未知調製模式、目標設備移動位置等全方位環境信息的感知獲取，將複雜動態場景下頻譜感知性能提升4-8dB；藉助於深度感知理論方法強大的環境感知能力，進一步利用所獲取的動態環境信息，設計並實現了細粒度、高效能的智慧型無線資源共享與可靠傳輸機制，可將動態共享無線網路信息容量提升30-600%。相關理論方案已在面向5G頻譜共享、衛星鏈路自適應傳輸和複雜變電站環境下的高效可靠信息傳輸系統得到驗證和套用。
