认知无线电系统的MAC层频谱检测算法研究

论文摘要

摘要：随着无线通信技术的迅速发展和无线业务需求的不断增长,频谱资源匮乏问题日益严重。同时,传统的固定分配方式造成频谱资源的极大浪费。认知无线电(Cognitive Radio:CR)可动态利用频谱,是解决频谱资源不足,提高频谱利用率的一个有效途径。频谱检测技术是CR的关键技术之一。MAC层频谱检测主要用于控制物理层频谱检测算法的执行。由于物理层频谱检测受设备和成本等因素的限制,因此需通过MAC层算法来提高检测的可靠度和有效性。本文选题来源于国家高技术研究发展计划(863国家重大专项),主要探讨CR中的MAC层频谱检测技术。本文基于认知无线电及其频谱检测技术的原理,深入研究了认知无线电MAC层频谱检测算法。首先将信道建模为ON/OFF状态交替分布的更新过程,结合漏检概率和中断概率,以最大化地发现可利用机会为目标,对检测周期优化算法(OSP)进行了详细的推导,并提出了基于观察窗的检测周期时变优化算法(TOSP),以跟踪信道随时间的变化。MATLAB仿真显示与检测周期固定的参考方案相比,检测周期优化算法OSP可以最大地发现可用频谱机会,提高检测效率,但算法的复杂度大于参考方案。检测周期时变优化算法TOSP能一定程度上跟踪信道随时间的变化,但算法的复杂度大大增加,且需要进一步研究观察窗的长度如何选取。本文又对随机检测算法(RSS)、信道利用率升序检测算法(CUSS)和下一时刻信道空闲率降序检测算法(OPSS)的原理进行了详细的介绍。仿真表明OPSS能有效减小平均切换时延(ASL),但其切换次数(M)很多。在综合考虑平均切换时延和切换次数的基础上,提出了下一时刻信道空闲率和剩余空闲时间联合排序检测算法(OPRTSS)。研究了重检等待时间(Tr)对各算法性能的影响。大量的仿真显示OPRTSS算法的切换次数比OPSS算法小,但平均切换时延有所上升,另外,选取合适的Tr有助于减小系统开销。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 认知无线电的概念和特征
• 1.2.1 认知无线电的概念
• 1.2.2 认知无线电的主要特征
• 1.3 认知无线电的主要内容与技术
• 1.3.1 频谱检测
• 1.3.2 频谱管理
• 1.3.3 频谱共享
• 1.3.4 频谱移动性管理
• 1.3.5 路由设计和网络安全
• 1.4 国内外研究现状
• 1.4.1 认知无线电的标准化进展
• 1.4.2 认知无线电系统的应用研究
• 1.5 本文的主要工作和结构
• 2 认知无线电中的频谱检测
• 2.1 频谱检测的目的
• 2.2 按检测层级划分
• 2.2.1 物理层频谱检测
• 2.2.2 MAC层频谱检测
• 2.3 按决策方式划分
• 2.4 本章小结
• 3 CR中MAC层频谱检测算法的研究
• 3.1 研究背景与意义
• 3.1.1 研究背景
• 3.1.2 研究目的与意义
• 3.2 算法模型与定义
• 3.2.1 信道使用模式建模
• 3.2.2 频谱池与接入规则定义
• 3.2.3 检测模式与时长的选取
• 3.3 检测周期优化算法
• 3.3.1 漏检概率的分析
• 3.3.2 中断概率的分析
• 3.3.3 求解最优检测周期
• 3.4 信道检测顺序算法与改进
• 3.4.1 两种简单的检测顺序
• 3.4.2 下一时刻信道空闲率降序检测算法
• 3.4.3 下一时刻信道空闲率和剩余空闲时间联合排序检测算法
• 3.4.4 改进的检测方案
• 3.5 本章小结
• 4 MAC层检测算法仿真与结果分析
• 4.1 漏检概率和检测周期的关系
• 4.2 损失的机会与检测周期的关系
• 4.3 检测周期优化算法的仿真与分析
• 4.3.1 优化检测周期的收敛
• 4.3.2 检测周期优化算法与参考方案的对比
• 4.3.3 检测周期时变优化算法的仿真与对比
• 4.4 信道检测顺序算法的仿真与分析
• 4.4.1 不同信道数时各算法仿真与分析
• 4.4.2 改进检测方案下各算法的仿真与分析
• 4.5 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集