认知无线电频谱检测技术研究

论文摘要

本文研究了认知无线电关键技术之一的频谱检测技术,并对频谱检测技术在无线体域网中的应用进行了分析。本文首先介绍了认知无线电系统的基本概念、系统模型和相关标准,随后,本文对频谱检测性能评价方式以及三种典型的频谱检测方法进行了介绍和分析,并着重阐述了循环平稳特征检测的理论基础——循环谱理论,同时对协作式检测的基本原理进行了简单介绍。论文的重点部分主要研究和分析了循环平稳特性检测算法。在研究和分析循环平稳检测算法之前,论文首先介绍了循环谱频域平滑估计方法。针对循环谱检测计算复杂度高的问题,本文提出了基于特征循环频率和基于零频率平面循环谱的两种频谱检测方法,这两种算法具有较低的计算复杂度,且检测性能较高。其中,特征循环频率检测算法可在具有一定先验信息的前提下,通过计算特征循环频率处的循环谱值从而实现频谱检测;零频率平面循环谱检测算法可通过计算信号在零频率平面上信号循环谱的最大值,从而实现频谱检测,该算法另外还具有不依赖于任何先验信息的特点。论文对上述两种检测算法进行了仿真分析,并将检测性能与能量检测算法的检测性能进行了对比和分析,仿真结果证明上述算法的检测性能比能量检测算法具有明显的优势。为了获得循环平稳特征检测算法的理论检测性能曲线,本文利用广义极值对循环谱域噪声进行建模,给出了广义极值分布参数估计的方法,并在高斯白噪声环境下针对所提出噪声模型进行实际参数估计和仿真。在此基础上,对受高斯白噪声影响下的理论及实际检测性能进行仿真分析,并与能量检测算法性能作了相应的对比分析。最后,论文还对无线体域网进行了简要介绍,介绍了无线体域网相关概念和技术,给出了无线体域网检测场景及人体信道模型,并将论文中所提出的特征频率检测算法在无体域网的模拟环境中进一步进行了仿真分析。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 提高频谱利用的可能途径
• 1.2.1 动态频谱接入
• 1.2.2 超宽带和机会接入
• 1.3 认知无线电的定义和结构
• 1.3.1 认知无线电系统概念
• 1.3.2 认知无线电系统模型
• 1.4 认知无线电研究进展
• 1.4.1 IEEE制定的相关标准
• 1.4.2 ITU的工作进展
• 1.4.3 软件无线电论坛
• 1.4.4 其它相关研究
• 1.5 本文的研究内容
• 1.6 本文篇章结构
• 第二章 认知无线电的频谱检测方法
• 2.1 引言
• 2.2 频谱检测的基本概念和性能评价
• 2.2.1 检测环境
• 2.2.2 检测模型
• 2.2.3 性能评价
• 2.3 单点频谱检测方法
• 2.3.1 匹配滤波器检测法
• 2.3.2 能量检测法
• 2.3.3 循环平稳特性检测法
• 2.3.4 单点频谱检测算法比较
• 2.4 协作式检测方法
• 2.4.1 协作式频谱检测法的产生
• 2.4.2 基于硬判决的协作式频谱检测算法比较
• 2.5 本章小结
• 第三章 循环平稳检测算法的改进及谱噪声模型
• 3.1 引言
• 3.2 循环平稳检测算法改进的可能性
• 3.3 基于循环平稳的特征检测算法
• 3.3.1 基于特征循环频率检测
• 3.3.2 基于零频率循环平稳检测
• 3.3.3 循环谱域噪声模型
• 3.4 仿真结果
• 3.4.1 噪声模型仿真
• 3.4.2 检测性能仿真
• 3.5 算法复杂度比较
• 3.6 本章小结
• 第四章 频谱检测在无线体域网中的应用
• 4.1 引言
• 4.2 无线体域网基本概念
• 4.3 无线体域网的传输技术和工作频段
• 4.4 无线体域网中采用频谱检测算法的必要性
• 4.5 无线体域网频谱检测场景介绍
• 4.5.1 无线体域网检测场景
• 4.5.2 人体信道模型
• 4.6 无线体域网频谱检测算法实现
• 4.6.1 无线体域网频谱检测算法
• 4.6.2 实验仿真
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 对未来工作的展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表或录用的学术论文和专利
• 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书