认知无线网络中硬合并协同频谱感知的融合准则优化

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协同频谱感知的多维度优化及判别准则

负面影响而被广泛利用。
中，Ｒ用户需要发现并伺机利用周围无线环境中Ｃ
存在的可用频谱机会，实现在任一时间、点的高可地靠性通信和频谱有效利用 ¨ 。因此，为ＣＮ核心Ｊ作Ｒ
技术的频谱感知技术，目标是在保证授权用户免其受干扰的前提下，现感知的准确性和快速性的合实理折中。不同的感知技术在感知的准确性和快速性
南
京
邮
电
大
学
学
报
（自然
科
学
版
）
频谱感知方案，即位于同一频段的两个认知用户ｕ
和ｕ以１ＭＡ模式工作，Ｕ接收到的授权用户１）当，
１２系统模型．
图１一个有两认知用户的网络，是认知州厂ｕ】．
值仿真验证所提的优化方案。研究结果表明：同感知性能受到路径损耗指数、协衰减因子、户间相对位置变化和用
用户传输功率等多维参数的相互制约，是在满足一定条件时存在优化的可能，但甚至有很大优化空间。
关键词：知无线电；认多维度优化；同感知；率增益；间灵敏度协概时
第３１卷
第４期
南京
邮电大学学报
（自然科学版
）
Ｖｏ．Ｎｏ４１３１．
Ａｕ．２１ｇ０１

认知无线网络频谱感知与节点协同问题综述

ｓｅｔｕｒｓｕｃｈｒｇｎｔｄｎｍｉｌｃｔｎ，ｗｈｃｘｓｎｔｅｍｏｉｒｌｓｅｗｏｋａｅｎｔｅｐａｔａｐｃｒｍｅｏｒｅｓｏｔｅａｄｉｙａｃａｌａｉａｓｏｏｉｈｅｉｔｉｈｂｌｗｉｅｓｎｔｒ．Ｂｓｄｏｈｒｃｉｌｅｅｅｃａｐｉａｉｎｏｅｃｇｉｖａｉｈｂｌｉｌｓｅｗｒａｄｔｉｄａａｙｉａｏｔｅｐｏｌｍｓｅｉｔｄｉｅｃｒｅｔｐｌｔｆｏｎｔｅｒｄｏｉｔｅｍｏｉｗｒｅｓｎｔｏｋ，ｅａｌｎｌｓｂｕｒｂｅｘｓｎｔｕｒｎｃｏｈｔｉｎｅｅｅｓｈｔｅｈｃｇｉｖａｉｅｗｏｋｉｇｖｎｉｈｓｐｐｒｈｃｎｌｄｓｔｅｓｎｉｇｅｅｔｎａｄａｃｓｃａｉｍｓｏｅｗｉｌｓｏｎｔｅｒｄｏｎｔｒｓｉｅｎｔｉａｅ，ｗｉｈｉｃｕｅｅｓ，ｄｔｃｉｎｃｅｓｍｅｈｎｓｆｔｒｅｓｉｈｎｏｈｅｓｅｔｍｎｈｏｒｉａｉｎｐｂｅｂｔｅｎｍｕｔｎｄｓｐｃｒｕａｄｔｅｃｏｄｎｔｒｌｍｅｗｅｌ — ｏｅ．Ａｆｒｔａ，ｓｍｍａｉｅｔｅｌｔｓｅｅｏｍｅｔｏｅｗｉｌｓｏｏｉｔｈｔｕｅｒｈａｅｔｄｖｌｐｎｆｔｒｅｓｚｈｅｓｅｔｕａｏａｉｎａｇｒｔｍｎｈｒｂｅｏｈｏｎｔｅｒｄｏｎｔｒａａｉ．Ｆｎｌ，ｉｉａｖｓｄｔａｅｇｍｅｐｃｒｍｌｃｔｌｏｉｌｏｈａｄｔｅｐｌｍｆｔｅｃｇｉｖａｉｅｗｏｋｃｐｃｔｏｉｙｉａｙｔｓｄｉｈｔｔａｌｅｈｔｅｒａｅａｏｔｄｔｔｄｎｏｖｈｓｒＳｓｌｓｅａｉｒｉｈｏｒｉａｉｎｐｏｌｍｅｗｅｎｍｕｔ— ｏｅｆｔｅｈｏｙｃｎｂｄｐｅｏｓｙａｄｓｌｅｔｅｕｅ ’ ｅｆｈｂｈｖｏｔｅｃｏｎｔｒｂｅｂｔｅｌｎｄｓｏｕｉｎｄｏｉｈ

协作认知网络中基于融合准则与感知时间联合优化的策略

协作认知网络中基于融合准则与感知时间联合优化的策略
崔微微，赵海峰，穆晓敏
（郑州大学信息工程学院，郑州４００）５０１
摘
要：在协作频谱感知网络中，知时间和数据融合准则均影响着感知性能。假设控制信道为二感
进制对称信道的前提下，于“ 秩准则” 立了协作感知网络吞吐量优化问题的数学模型，基ｋ建目的是在保护主用户利益的前提下联合优化感知时间和ｋ值使认知网络吞吐量最大化。理论分析了最优感知时间和ｋ值的存在性，并进行了相关的计算机仿真。仿真结果表明：所提议的联合优化策略显著提高了协作感知网络的吞吐量，认知网络的吞吐量对控制信道状态的变化具有鲁棒性。且
ｔｎｌｐｒｒｅ．ｅｓｕａｏｓｌｅｏｓａａｗｅｅｏｔｐｉｚｔｎｓａｇｒｐｓｄｉｅｉｓａｅｏｄＴｍｌｉｒｕｔｄｍｎｔｔｔｔｈｎｔｉｔａｏｒｅｙｏｏｅｍ— ｏｅｆｍｈｉｔｎｅｓｒｅｈｈｊｎｏｍｉｔｔｐｉｓｐｙｄｔｒｇｐｔｆｈｅｏｄｒｎｔｏｓｉｉｐｏｅｎｓｂｓｅｓｓｔｎｔｅｅ．ｌｅ，ｅｔｏｈｕｅｓｃｎａｙｅｒｒｄａｄｉｕｔｓｉｓｇｎｄｔｏｈｈｕｏｔｗｋｓｍｖｔｒｎｒｈｏｅｏＫｅｏｄ：ｏｎｔｅｒｄ；ｃｏｅａｖｅｔｎｎｉ；ｕｉｌ；ｎｉｇｔｅｔｒｇｐｔｒｅｆｙｗｒｓｃｇｉｖａｉｏｐｒｉｓｃｎｓｓｇｆｓｎｒｅｓｓｍ；ｏｈｕｔｄｏｉｏｔｅｐｎｅｎｏｕｅｎｉｈｕａ

基于认知无线电的频谱感知与分配优化

基于认知无线电的频谱感知与分配优化概述近年来，随着无线通信领域的快速发展，频谱资源日益紧张。

为了有效利用有限的频谱资源，并满足不断增长的无线通信需求，认知无线电技术应运而生。

基于认知无线电的频谱感知与分配优化，成为了解决频谱利用效率问题的关键研究方向。

本文将深入探讨基于认知无线电的频谱感知与分配优化的相关内容。

1. 认知无线电的概念及原理认知无线电是一种具有智能化感知和机动性的无线通信技术，它通过感知和分析当前的频谱使用情况，实现对频谱资源的动态分配和优化。

其核心原理是通过信号感知、信号识别和频谱分配等技术手段，使终端设备能够实时地感知和判断频谱资源的利用情况，并根据需求进行智能化的调度与分配。

2. 认知无线电的频谱感知技术频谱感知是认知无线电的关键技术之一，它能够使设备能够感知到当前周围的频谱环境，并对频谱进行实时监测和评估。

目前，常用的频谱感知技术包括能量检测、周期检测、协方差检测等方法。

这些方法通过对接收信号的功率、周期和相关性进行检测和分析，得出频谱使用情况的信息。

3. 认知无线电的频谱分配优化技术频谱分配优化是认知无线电的核心任务之一，它是为了实现频谱资源的更加合理、高效地利用而进行的。

在频谱分配优化中，需要考虑到设备之间的协调与共享，以及用户的优先级和服务质量需求。

常用的频谱分配优化方法包括基于博弈论的频谱分配模型、基于机器学习的频谱分配算法等。

这些方法能够根据不同的需求和约束条件，实现对频谱资源的智能化分配和优化。

4. 认知无线电在相关领域的应用认知无线电技术在无线通信领域具有广泛的应用前景。

它可以用于提高无线通信系统的频谱利用效率，提升网络的整体性能。

同时，认知无线电也可以应用于无线电频谱管理、无线电频谱监测等领域。

此外，认知无线电技术还可以为智能交通、军事通信等领域带来新的解决方案和创新。

5. 认知无线电面临的挑战与展望虽然认知无线电技术的发展前景非常广阔，但仍然面临一些挑战。

一种认知无线网络中的协作用户快速频谱感知优化算法

第３９卷第７期计算机应用与软件Ｖｏｌ３９Ｎｏ．７２０２２年７月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｌ．２０２２一种认知无线网络中的协作用户快速频谱感知优化算法范波勇１　张　敏２　周井泉３１（长沙民政职业技术学院软件学院　湖南长沙４１０００４）２（湖南邮电职业技术学院　湖南长沙４１００１５）３（南京邮电大学电子与光学工程学院　江苏南京２１０００３）收稿日期：２０１９－１２－１７。

国家自然科学基金面上项目（６１７７１２５４）；湖南省教育厅科学研究项目（１８Ｂ５９４，２０Ｃ１３７０）。

范波勇，教授，主研领域：无线通信。

张敏，教授。

周井泉，教授。

摘　要认知无线电是一种智能技术，它可以根据周围无线环境的改变而自动快速调整频谱参数。

在认知无线电中需要采用频谱感知技术来快速探测频谱空穴。

分析了一种基于能量检测法进行频谱感知的优化算法，该算法起到了优化代价函数的目的。

在此基础上提出一种复杂网络结构下快速频谱感知的方法，该算法在满足给定临界代价函数的情况下，减少了所需的协作认知用户数，改善了漏检率性能。

关键词认知无线电　协作频谱感知　代价函数　漏检率中图分类号　ＴＰ３　ＴＮ９２文献标志码　ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２２．０７．０１８ＡＦＡＳＴＳＰＥＣＴＲＵＭＳＥＮＳＩＮＧＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＣＯＯＰＥＲＡＴＩＶＥＵＳＥＲＳＩＮＣＯＧＮＩＴＩＶＥＲＡＤＩＯＮＥＴＷＯＲＫＳＦａｎＢｏｙｏｎｇ１　ＺｈａｎｇＭｉｎ２　ＺｈｏｕＪｉｎｇｑｕａｎ３１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＣｈａｎｇｓｈａＳｏｃｉａｌＷｏｒｋＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０００４，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）２（ＨｕｎａｎＰｏｓｔａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００１５，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）３（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＯｐｔｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＣｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｉｓａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｒａｐｉｄｌｙａｎｄａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｌｙａｄａｐｔｓｐｅｃｔｒｕｍｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｉｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ，ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｎｅｅｄｔｏｂｅｕｓｅｄｔｏｑｕｉｃｋｌｙｄｅｔｅｃｔｓｐｅｃｔｒｕｍｈｏｌｅｓ．Ｗｅａｎａｌｙｚｅｄａｋｉｎｄｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｕｌｅｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｈｅｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈａｔ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｆａｓｔｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｓａｔｉｓｆｙｉｎｇｔｈｅｇｉｖｅｎｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｕｓｅｒｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｍｉｓｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＣｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ　Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ　Ｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｍｉｓｓｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ０　引　言为了加快５Ｇ移动通信网络商用，《国家无线电管理规划（２０１６－２０２０年）》指出将重耕频谱资源，为５Ｇ系统储备５００ＭＨｚ以上的频谱资源。

认知无线网络多用户协同频谱感知协作机制研究

协同频谱感知模型，明了在多用户进行协同频谱感知的情况下，证所有用户进行协同频谱感知所得到总体信道利用率是最高的；进
而设计策略促使所有的非授权用户积极进行协同频谱感知，并对所设计的策略进行仿真验证。仿真结果表明，所设计的策略可以有效地促进非授权用户进行协同频谱感知，而提高频谱资源的整体利用率。从关键词
ｔｅｓｅｔｍｅｓｇｉｔｅｋｙｍｅｎｆｃｇｉｖａｉｍｐｅｎａｉｎｙａａｙｉｇｅｉｔｇｃｏｅａｉｅｓｅｔｕｓｎｉｇｍｏｅ，ｗｒｖｈｐｃｒｓｎｉｓｈｅａｓｏｏｎｔｅｒｄｏｉｌｍｅｔｔ．Ｂｎｌｓｎｘｓｉｏｐｒｔｐｃｒｍｅｓｄｌｅｐｏｅｕｎｉｏｎｖｎ
第２９卷第６期
２１０２年６月
计算机应用与软件
ＣｏｐｔｒＡｐｌａｉｎｎｏｔｒｍｕｅｐｉｔｓａｄＳｆｃｏｗａｅ
Ｖｏ－ｌ２９Ｎｏ．６
Ｊｎ２１ｕ．０２
认知无线网络多用户协同频谱感知协作机制研究
曲轶龙张虎虎齐冬莲
（科技部高技术研究发展中心（浙江大学电气３程学院－北京１０４００４）浙江杭州３０２）１０７
摘
要
认知无线电技术被公认是下一代无线网络的核心架构之一，频谱感知是认知无线电实现的核心手段。ｎ）Ｃｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ
Ｃｏｎｔｅｒｄｏｔｃｎｌｇｓｇｎｒｌｅｏｉｅｓｏｅｏｅｃｒｒｈｔｃｕｅｆｔｅｎｘｅｅａｉｎｗｉｌｓｅｗｒｓｎｇｉｖａｉｅｈｏｏｙｉｅｅａｌｒｃｇｓｄａｎｆｔｏｅａｃｉｔｒｓｏｅｔｎｒｔｒｅｓｎｔｏｋ，ａｄｉｙｎｈｅｈｇｏｅ

无线网络中的协作频谱感知综述

无线网络中的协作频谱感知综述
陈春梅[1,2]
【期刊名称】《通讯世界：下半月》
【年(卷),期】2015(0)11
【摘要】频谱感知是构建认知无线网络的核心技术，也是防止授权用户免受干扰、准予非授权用户识别并利用空闲频谱资源的重要前提。

在实际应用中，协作频谱感知是一种高效的频谱感知方法，对协作频谱感知技术的信号模型、技术分类以及工作原理进行了简要介绍，对目前关于协作频谱感知技术的相关研究进行了综合比较和分析，并剖析了它们的应用前景以及未来的发展方向。

【总页数】3页(P1-3)
【作者】陈春梅[1,2]
【作者单位】[1]西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;[2]中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳621900
【正文语种】中文
【中图分类】TN925
【相关文献】
1.RF能量采集全双工认知无线网络中协作频谱感知参数优化
2.无线网络中的协作
频谱感知综述3.认知无线网络中动态双门限协作频谱感知性能的优化方案4.认知
无线网络中的智能协作频谱感知机制研究5.认知无线网络中基于联盟博弈的分布
式协作频谱感知方法
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认知无线电网络中的频谱感知与共享技术研究

认知无线电网络中的频谱感知与共享技术研究认知无线电网络（CRN）是一种新兴的无线通信技术，其核心思想是能够对无线频谱进行感知和共享，以提高频谱利用效率。

频谱感知是CRN中非常重要的技术，它使设备能够实时监测和分析周围的频谱使用情况。

本文将探讨在CRN中频谱感知与共享技术的研究进展及挑战。

首先，频谱感知的关键是设备能够准确地识别可用的频谱资源。

通过感知技术，设备能够获取频率、时间和空间等信息，并分析现有频谱的利用情况。

常见的感知方法包括能量感知、周期感知、特征感知等。

其中，能量感知是最广泛应用的一种方法，其通过测量接收信号的能量强度来判断频谱是否被占用。

周期感知则是利用周期性的信号特征，如脉冲、载波等，判断频谱是否被占用。

特征感知则是利用频谱的一些特征，如频谱特性、时频权利等，来识别频谱的占用情况。

这些感知方法可以单独应用，也可以结合使用，以提高感知的准确性和可靠性。

在CRN中，频谱感知的关键挑战之一是信号的干扰和噪声。

由于无线环境的复杂性，设备在感知频谱时往往会受到其他设备的干扰，以及附近信道的噪声干扰。

为了应对这种挑战，研究者们提出了一些解决方案。

例如，自适应感知算法可以根据环境的变化自动调整感知参数，以适应不同的干扰和噪声条件。

此外，多传感器融合技术也可以利用多个感知设备的观测结果，提高感知的精度和鲁棒性。

频谱共享是CRN中另一个重要的技术，它允许设备共享已经被感知到的未被使用的频谱资源。

在频谱共享中，设备需要遵循一定的共享规则和约束，以避免互相干扰和冲突。

常见的频谱共享方式包括时分共享、频分共享、码分共享等。

在时分共享中，不同设备在时间上交替使用频谱资源。

在频分共享中，不同设备在频率上分割使用频谱资源。

在码分共享中，不同设备通过使用不同的码字来区分自己的信号。

这些共享方式旨在提高频谱利用效率和系统容量，同时降低设备之间的干扰。

然而，频谱共享也面临一些挑战。

其中之一是频谱资源的不均衡分布。

在现实环境中，不同区域和时间段的频谱资源分布不均匀，存在一些频谱空洞和利用率较低的区域。

认知无线电频谱感知技术性能分析及优化

认知无线电频谱感知技术性能分析及优化认知无线电频谱感知技术性能分析及优化摘要：随着无线通信技术的迅猛发展，频谱资源已经成为一种紧缺资源。

认知无线电技术可以有效地提高频谱利用效率，其中频谱感知技术是认知无线电的核心。

本文通过对频谱感知技术的性能进行分析与优化，旨在提高认知无线电系统的性能，优化频谱资源利用效率。

一、引言随着移动通信、物联网、卫星通信等无线应用的迅猛发展，对频谱资源的需求越来越大。

然而，可用的频谱资源是有限的，频谱资源的短缺已经成为限制无线通信发展的主要瓶颈之一。

因此，如何提高频谱利用效率成为一个重要的问题。

二、认知无线电技术概述认知无线电技术是指无线电设备能够感知和理解周围的无线电环境，并根据环境的变化做出相应的调整。

它基于频谱感知技术，可以利用未被使用的频谱资源进行通信，提高频谱的利用效率。

认知无线电技术可以通过对频谱的感知、推理和决策来实现智能的频谱管理。

三、频谱感知技术性能分析1. 频谱感知的基本原理频谱感知是指无线电设备通过感知和监测周围的频谱环境，获取可用频谱资源的状态信息。

它可以通过不同的感知方法实现，如能量检测、周期性检测、协作感知等。

2. 频谱感知的性能评估指标频谱感知的性能可以通过以下指标进行评估：感知准确率、感知时间、感知能耗等。

感知准确率是评估频谱感知的重要指标，它可以反映无线设备对频谱环境的感知能力。

3. 频谱感知技术存在的问题频谱感知技术在实际应用中存在一些问题，主要包括感知准确率不高、感知时间过长、感知能耗大等。

这些问题限制了认知无线电系统的性能和频谱利用效率。

四、频谱感知技术性能优化1. 多参数优化算法通过使用多参数优化算法，可以有效地优化频谱感知技术的性能。

例如，可以使用遗传算法、粒子群算法等优化算法来优化感知准确率、感知时间等指标。

2. 机器学习算法机器学习算法在频谱感知技术中的应用也可以提高性能。

通过训练模型，可以提高感知准确率，并减少感知时间。

认知无线电网络中频谱感知性能分析

第３７卷
第３期
计
算
机科
学
２１００年３月
ＣｏｐｅＳｃｅｅｍｕｔｒｉｎｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ３１３．Ｍａ０１ｒ２０
认知无线电网络中频谱感知性能分析
丁汉清杨家玮赵志远。（安电子科技大学综合业务网国家重点实验室信息科学研究所西安７０７）西１０１
（郑州轻工业学院计算机与通信工程来自院郑州４００）５０２。
摘要分析了认知无线电网络中使用能量检测器进行频谱检测的性能。仿真结果表明，衰落会使认知无线电用户
检测性能下降，采用硬合并协作方案的合作频谱检测可以提高认知无线电系统的检测概率，但认知无线电系统的虚警概率也会随着参与协作的用户数的增多而上升，特别是控制信道不理想时，协作检测会导致虚警概率下限的出现，造
成频谱利用率达不到预期的目标。关键词认知无线电，谱空穴，谱感知频频ＴＮ９１２１．３文献标识码Ａ中图法分类号
ＰｅｆｒａｃｒｏｍｎｅＡｎａｙｉｆＳｃｒｍｅｓｎｎＣｏｎｉｉｅＲａｏＮｅｗｏｋｌｓｓｏｐｅｔｕＳｎｉｇｉｇｔｖｄｉｔｒ
ＤＩＮＧｎｑｎＹＡＮＧｉ－ｉＺＨａ－ｉｇ・ＪａｗｅＨＡＯｈ－ｕｎＺｉａｙ
（ｅＳｔｔｙＬ．ＴｈａｅＫｅａｂＩＳＮ。ｎｆｒｔｏｉｎｃｎｔｕｅＸｉｉｎＵｎｉｅｓｔＸｉａ１０１，ｉａＩｏｍａｉｎＳｃｅｅＩｓｉｔ，ｄａｔｖｒｉｙ， ’ｎ７０７Ｃｈｎ）（ｃｏｆＣｏＳｈｏｌｏｍｐｕｅｎｍｍｕｃｔｏｇｉｅｒｎＺｈｎｚｏｎｔｔｔｆＬｉｈｎｄｓｒＺｈｎｚｏ５０２，ｔｒａｄＣｏｎｉａｉｎＥｎｎｅｉｇ，ｅｇｈｕＩｓｉｕｅｏｇｔＩｕｔｙ，ｅｇｈｕ４００Ｃｈｉａ。ｎ）

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ｓｅｃｏｎｄａｒｙｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｐｏｐｕｌａｒｋ－ｏｕｔ－ｏｆ－ｍｆｕｓｉｏｎｒｕｌｅ．ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｒｆｏｍｔｈｏｓｅｓｐｅｃｉａｌｃａｓｅｓｏｆＯＲｒｕｌｅ（ｋ：１），Ｈａｆｌ－ｖｏｔｉｎｇｒｕｌｅ（ｋ＝ｍ／２）ａｓｗｅｌｌａｓＡＮＤｒｕｌｅ（ｋ＝ｍ），ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｔｈｅｓｃｅｎａｒｉｏｔｈａｔｋｗａｓｒａｂｉｔｒａｒｙ，ａｎｄ
第２９卷第１０期２０１３年１０月
信号处理
ＪＯＵ『ＲＮＡＬＯＦＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ
Ｖ０１．２９Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１３
认知无线网络中硬合并协同频谱感知的融合准则优化
ｓｅｃｏｎｄａｒｙｕｓｅｓｒｉｓｉｔｓｋｅｙｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈｈａｒｄｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｉｎｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ
ＰＥＮＧＳｈｅｎｇ－－ｌｉａｎｇＬＡＩＭｅｉ－－ｌｉｎｇＺＨＯＵＬｉｎＣＡＩＣａｎ — ・ｈｕｉ
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）
ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＦｕｓｉｏｎＲｕｌｅｆｏｒＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＳｐｅｃｔｒｕｍＳｅｎｓｉｎｇｗｉｔｈ
ＨａｒｄＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｉｎＣｏｇｎｉｔｉｖｅＲａｄｉｏＮｅｔｗｏｒｋｓ
彭盛亮赖美玲周林蔡灿辉
（华侨大学通信技术研究所厦知无线电一项基础的任务。在认知无线网络中，多个次用户可以协同工作，对主用户进行
可靠感知。如何融合多个次用户的感知信息是实施协同感知的关键。本文围绕集中式认知无线网络中的硬合并
Ａｂｓｔｒａｃｔ：
Ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｉｓａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｔａｓｋｆｏｒｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ．Ｉｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｍｕｌｔｉｐｌｅｓｅｃｏｎｄａｒｙ
ｕｓｅｒｓｗｏｒｋｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｌｙｔｏｐｅｒｆｏｒｍｒｅｌｉａｂｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｕｓｅｒ．Ｈｏｗｔｏｆｕｓｅｔｈｅｓｅｎｓｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
协同感知技术展开研究，讨论了常用的ｋ－ｏｕｔ．ｏｆ－ｍ融合准则。与ＯＲ准则（ｋ＝１）、Ｈａｌｆ－ｖｏｔｉｎｇ准则（ｋ＝ｍ／２）和ＡＮＤ准则（ｋ＝ｍ）等特例不同，本文考虑参数ｋ任意取值的场景，从最小化贝叶斯代价的角度，推导出了最优ｋ
ｄｅｄｕｃｅｄａｃｌｏｓｅｄ — ｏｒｆｍｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｆｏｒｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｖｌｕａｅｏｆｋｒｆｏｍｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅＢａｙｅｓｉｎａｃｏｓｔｐｏｉｎｔｏｆｖｉｅｗ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅ－ｓｕｈｓｖｅｉｒｆｉｅｄｔｈｅｃｌｏｓｅｄ — ｆｏｍｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ，ａｎｄｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｋｄｅｃｒｅａｓｅｄａｓｄｅｃｉｓｉｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，ｐｉｒｏｉｒｐｒｏｂａ・ｂｉｌｉｔｙｒａｔｉｏｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｕｎａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｔｏｓｐｅｃｔｕｍｒｉｄｌｅｎｅｓｓａｓｗｅｌｌａｓｉｍｐａｃｔｆａｃｔｏｒｒａｔｉｏｏｆｍｉｓｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｏｆｌｓａｅｌａａｒｍｉｎ－
值的闭合表达式。仿真结果验证了该闭合公式的有效性，并显示最优ｋ值随判决门限、频谱非空闲与空闲先验概率比、漏检与虚警影响因子比的增大而减小，且在信噪比场景中更具应用价值。
关键词：认知无线网络；协同频谱感知；融合准则优化；贝叶斯代价中图分类号：ＴＮ９２５文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ０５３０（２０１３）１０ — １４１６ — ０７