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随着无线通信的发展,无线通信系统可以提供的传输速率越来越高,这需要用大量的频谱资源。无线频谱成为越来越稀缺的宝贵资源。但是另一方面,很多被授权的频谱利用率却很低。认知无线电利用授权用户的空闲信道以机会通信的方式来提高频谱利用率,近年来得到了广泛的研究。而频谱检测是认知无线电网络中的一个重要功能模块。本文主要研究认知无线电频谱检测技术及其软件无线电承载平台。
本文首先介绍认知无线电技术的背景和基础并对认知无线电的关键技术做了总结。然后本文重点研究各种频谱检测技术。
对于基于一个检测器的频谱检测,我们主要研究三种频谱检测方法,分别是能量检测法、循环平稳特性检测法和匹配滤波法。特别地,对于能量检测法,我们推导了该方法在加性白高斯噪声信道和瑞利衰落信道等常见信道下的检测概率和虚警概率。然而,单个检测器有其固有的缺点,比如检测时间长和隐藏主用户问题等。为了克服这些不足,我们可以利用多个检测器进行联合频谱检测。针对联合频谱检测,本文研究了各种不同的合作方法。每个本地检测器既可以把软信息也可以把判决后的结果发送给中央处理单元。软信息既可以是没有经过处理的原始信号,也可以是本地检测得到的数据(比如检测到的能量)。判决后的结果既可以是一比特的硬判决,也可以是多个比特的软判决。在中央处理单元,来自不同本地检测器的信息被融合,并最终判决主用户信号是否存在。我们深入研究了联合检测中的数据融合方法。
此外,本文还提出了一种非常灵活的基于软件无线电架构的频谱检测平台。
本文首先介绍认知无线电技术的背景和基础并对认知无线电的关键技术做了总结。然后本文重点研究各种频谱检测技术。
对于基于一个检测器的频谱检测,我们主要研究三种频谱检测方法,分别是能量检测法、循环平稳特性检测法和匹配滤波法。特别地,对于能量检测法,我们推导了该方法在加性白高斯噪声信道和瑞利衰落信道等常见信道下的检测概率和虚警概率。然而,单个检测器有其固有的缺点,比如检测时间长和隐藏主用户问题等。为了克服这些不足,我们可以利用多个检测器进行联合频谱检测。针对联合频谱检测,本文研究了各种不同的合作方法。每个本地检测器既可以把软信息也可以把判决后的结果发送给中央处理单元。软信息既可以是没有经过处理的原始信号,也可以是本地检测得到的数据(比如检测到的能量)。判决后的结果既可以是一比特的硬判决,也可以是多个比特的软判决。在中央处理单元,来自不同本地检测器的信息被融合,并最终判决主用户信号是否存在。我们深入研究了联合检测中的数据融合方法。
此外,本文还提出了一种非常灵活的基于软件无线电架构的频谱检测平台。