最大系统效用合作频谱感知优化算法

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一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案

一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案无线电频谱感知是当前无线通信领域的热门话题，其中协作式的频谱感知方案受到越来越多的关注。

在现实应用场景中，多个通讯设备可能需要同时占用同一频段，因此频谱感知技术的准确性和可靠性就显得尤为重要。

本文将介绍一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案。

在该方案中，采用了分布式信道探测和频率估计技术，通过协作的方式进行数据处理和分析。

首先，通信设备会周期性地对自己所占用的频谱进行感知，以确保自己可以正常工作。

同时，设备也会监听周围环境中的信号，并将收到的信息汇总到中央节点进行分析处理。

在该方案中，采用了分布式估计算法进行数据分析处理。

中央节点将接收到的多个设备 sensing 数据进行加权合并，利用最大似然估计方法对频道质量进行判定，识别信号是否为噪声或者是有效信号。

同时，还利用卡尔曼滤波器对信号频率进行估计，提高了感知的准确性。

该方案的优点在于，它可以适用于不同的无线环境和通信协议，具有良好的鲁棒性和可扩展性，能够帮助设备有效地利用频谱资源，提高整个无线通信系统的性能。

同时，采用协作式感知方式，可以提高系统的覆盖范围和可靠性，让多个设备协作起来感知环境中的信号，共同来保障频谱的有效利用。

然而，该方案也存在一些挑战与局限性。

例如，中央节点需要对所有的 sensing 数据进行处理和分析，会受到通信时延、数据质量和计算资源等因素的影响。

同时，由于设备间的距离和传输环境的影响，数据的可靠性有限，可能会导致误判和错误估计。

因此，在实际应用中需要进行针对性地优化和改进，以提高方案的性能和可靠性。

综上所述，鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案是一种具有很高实用价值的技术，它将有助于提高无线通信系统的性能和效率，为未来的网络通信提供更好的支持。

随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们有理由相信，该方案将逐渐成为无线通信领域的主流方案之一。

WRAN中的协作频谱感知参数优化①

WRAN中的协作频谱感知参数优化①王晓迪;惠晓威;吴立涛【摘要】在WRAN中，考虑实际授权信道的使用状况，并且权衡信道利用效率和系统资源利用效率，设计一种认知无线电协作频谱感知机制。

在不同使用特征的授权信道中，该机制都可以求解出最优感知参数组合，使感知效率最大。

分析了信道利用效率和系统资源利用效率的选择性加权对感知效率的影响。

当系统的抗干扰门限足够大时，可以明显提高用于传输数据的时间。

%In Wireless Regional Area Network, considering the actual licensed channel usage and weighting the channel utilization efficiency and system resources efficiency, a parameters optimization algorithm in cognitive radio is proposed. Simulation shows that the proposed algorithm can figure out the optimal sensing parameters for each licensed channel and maximize the sensing efficiency. Analyzed the channel utilization efficiency and selectivity of system resource utilization efficiency weighted affect cognitive efficiency. Moreover, the transmission duration can be improved significantly, if the anti-interference threshold of the system is large enough.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)009【总页数】4页(P206-209)【关键词】信息认知无线电;协作频谱感知;感知效率;信道可用度提【作者】王晓迪;惠晓威;吴立涛【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,葫芦岛,125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,葫芦岛,125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,葫芦岛,125105【正文语种】中文1 引言认知无线电技术中频谱感知的目的是快速准确地发现频谱空穴，以便认知无线电用户能顺利接入[1].为了进一步提高频谱感知性能，除了研究新的、高效的频谱感知技术之外，Ghasemi和Hyoil Kim等人开始关注感知机制的优化问题[2]，即联合优化感知时间、传输时间等参数，提高频谱感知效率，最终实现提高频谱利用率的目的.目前，许多学者开始对协作频谱感知的参数优化问题进行研究[3-7].文献[3-5]是在周期感知模式下进行研究，结合待检测授权信道的使用特征对观测时长与通信时长进行适当选取，才能不对授权用户造成有害干扰.文献[6]提出了一种在综合考虑认知无线电的系统利用率和资源利用率的基础上，如何通过设置感知参数来实现频谱感知效率最大化的算法.文献[7]在单信道情况下，推导了使频谱感知效率最大化的感知参数优化过程.本文把认知无线电的频谱感知机制优化问题具体在IEEE 802.22的WRAN (Wireless Regional Area Network)中，设计了一种认知无线电协作频谱感知机制: 借助于实际的信道可用度，并对信道利用效率和系统资源利用效率进行选择性加权.通过数据分析以及仿真得到一组最优的参数组合.2 协作频谱感知机制2.1 优化的目标函数假设协作频谱感知的系统模型设定在 IEEE 802.22的WRAN 里，如图1.本文采用集中式协作频谱感知.不失一般性，假设所有的认知无线电用户有相同的感知性能[8].在 WRAN 中，周期性频谱检测的帧结构包括两个时隙: 频谱感知时隙和数据传输时隙，涉及到感知时间和传输时间两个感知参数[9].令Td表示感知时间，T表示传输时间.经Td后，认知无线电用户可以感知到授权信道具体的状态.为使认知无线电用户能有较好的用户体验，传输时间T需要依据信道可用度ρ设定.基于这个设想，综合考虑信道利用效率与系统资源利用效率，单信道情况下感知效率的最优化问题可以表示为:其中: m*，T*d，T*，Tc，ε，τ和 w 分别表示最优的参与协作的感知用户数，最优的感知时间，最优的传输时间，系统的有效传输时间，归一化干扰比，系统所能忍受的干扰限度和权重(权重取决于在系统设计中信道利用率或系统资源利用效率的重要程度).要使感知效率最优，就要在设定的通信环境中，通过数值分析以及仿真求解出一组恰当的m*，T*d，T*参数组合.便于后续分析，假设授权信道的繁忙与空闲周期均满足独立且服从指数分布，令α与β分别为信道状态由繁忙转为空闲和由空闲转为繁忙的转移率.因此，繁忙与空闲状态的平均持续时长分别为1/α与1/β，且两状态统计概率分别为:图1 IEEE 802.22 WRAN 系统的简化描述2.2 参数分析2.2.1 可用信道的概率认知用户会利用信道传输的情形有两种[10]:1) 信道可用，且认知用户正确感知到该信道，即无虚警概率，概率为2) 信道不可用，但是认知用户检测为可用，概率为综上，规定获得可用信道的概率为其中: PF、Pon分别为单个认知无线电用户的虚警概率和检测概率.2.2.2 归一化干扰比干扰时长与通信时长的比值，即实际上，一旦认知无线电用户与授权用户发生通信冲突，则其通信时长内的信息将无法解析.而且，与授权信道各状态持续时长相比，通信时长相当短，因此授权信道发生超过2次状态变化的概率可忽略不计.所以，认知无线电用户将在2种情况下对授权用户产生干扰，定义T1，1与T1，2分别为2 种情况下的干扰时长[6].foff、fon分别为信道繁忙和信道空闲的概率.可推:情况1: 发生错误检测，即授权信道为繁忙状态而感知结果为空闲.情况2: 授权信道状态发生变化，即在通信时隙内授权信道由空闲转入繁忙状态. 考虑感知信道的可用状态，计算干扰时长可描述为:根据授权信道的繁忙与空闲周期均服从指数分布，可得对上式泰勒展开，舍去趋零项，可推得归一化干扰比ε为:2.2.3 有效通信时长Tc分析发现，认知用户只在 1种情况下才能进行有效通信，即认知用户有效地感知到空闲授权信道，且授权信道在整个通信时长内一直处于空闲状态.故有效通信时长为3 参数优化1) 感知时间Td假设所有用户同步，认知无线电用户的本地检测使用能量检测算法，认知基站利用OR 准则进行数据融合.求解感知时间Td具体的过程参看文献[6，7].其中，γ为认知无线电用户接收到的信噪比.和分别为认知无线电系统的全局虚警概率和全局检测概率.2) 传输时间T由式(2)，(12)得到，传输时间必须满足:式(12)对 T 求导，可以看到，由高等数学可知: 它是单调递增函数，所以当系统的抗干扰门限足够大时，T取最大值.4 仿真与分析假设种授权信道的状态转化率分别为(α=1，β=2)，(α= 1，β= 1)，(α= 2，β= 1).w=0.9.本文采用matlab进行仿真.由式(14)可知，Td的取值与参与协作的认知无线电用户个数 m 有关.当设定好通信仿真环境后，感知效率maxη可由通信时间 T和参与协作的认知无线电用户个数m确定.其中，T可由式(15)确定.参与协作的认知无线电用户个数m可由图2确定.由图2可知，三条仿真曲线都是先增后减，即存在最优的参与协作的认知无线电用户个数m，使频谱协作感知效率最大.由图 2可得: 不同的授权信道对感知效率maxη的影响.在相同的通信环境下，状态转化率是(α=2，β= 1)的授权信道可获得的感知效率maxη最优.原因是: α越大β越小，信道空闲概率越大，信道可用的概率越大，从而感知效率maxη越大.不足之处是，需要的协作认知无线电用户个数较多，系统的资源利用效率不高.图2 不同信道下协作感知的用户数与感知效率maxη 的关系在设定优化的目标函数时，引入了权重这一参数，以此来权衡信道利用效率和系统资源利用效率.权重对感知效率的影响，如图3: 在同一信道下，权重w越大感知效率越大.即若系统设计时侧重于信道利用效率，此时频谱感知效果越好.但是，所需的协作感知的认知无线电用户数目增加; 反之，若侧重于系统资源利用效率，协作感知的认知无线电用户数目减少了，但是频谱感知效率下降.所以，在系统设计时，应该根据具体情况进行适当调整，从而获得所需的最优感知效率.图3 权重与感知效率maxη的关系由式(15)与文献[6]的式(27)，文献[7]的式(25)比较可知，同样的信道状况下，当系统所能忍受的干扰限度足够大时，本文所提算法用于传输的时间 T明显增大.仿真比较如图4.图4 不同信道下不同算法的传输时间比较5 结论本文对协作频谱感知的参数优化进行研究.数值计算和仿真表明，本文的算法在避免对授权用户干扰的前提下，能最优化认知无线电的感知效率，并且当系统的抗干扰门限比较大时，可以显著提高用于传输的时间T.本文只是研究了使单个授权信道的频谱感知效率最大化的方法，针对多授权信道的频谱感知参数的优化方法有待进一步研究.参考文献【相关文献】1 Joseph M.Cognitive radio:An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio.Royal Institute of Technology(KTH)，2000.2 郭云玮，刘全，高俊.认知无线电中频谱感知技术的研究进展.中兴通讯技术，2010，16(6):39-43.3 Wang P，Zhong XF，Xiao LM，et al.Optimization of detection time for channel efficiency in cognitive radio systems.WCNC 2007.Hong Kong，2007: 111-115.4 Kim H，Shin KG.Efficient discovery of spectrum opportunities with MAC-layer sensing in cognitive radio networks.IEEE Trans on Mobile Comput，2008，7(5):533-545.5 张宇，冯春燕，郭彩丽.基于可变间隔的认知无线电频谱检测机制.北京邮电大学学报，2008，31(2):128-131.6 宋敬群，薛剑韬，冯志勇，等.认知无线电网络中合作频谱感知参数优化.北京邮电大学学报，2011，34(1):111-115.7 胡晓宁，胡捍英，仵国锋.认知无线电协作频谱感知机制的优化.数据采集与处理，2011，26(6):691-696.8 Zhang W，Mallik RK，Letaief KB.Cooperative spectrum sensing optimization in cognitive radio networks.IEEE International Conference on Communications.Beijing，China，2008: 3411-3415.9 El-Saleh AA，Ismail M，Ali MAM.Optimizing Spectrum Sensing Parameters for Local and Cooperative Cognitive Radios.ICACT 2009: 1810-1815.10 龙承念，张新华，王海峰.ICRN 功率分配与中继选择联合优化.计算机应用，2010，30(11):3072-3076.。

基于MBSBL-FMLM的宽带协作频谱感知算法

关键词：认知无线电；频谱感知；ＭＢＳＢＬ；ＦＭＬＭ方法中图分类号：ＴＮ９２９．５文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ８０８Ｘ（２０１５）０３ — ０１９６－０６
Ｗｉｄｅｂａｎｄｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ
块稀疏贝叶斯学习快速边缘似然函数最大化（ＭＢＳＢＬ — ＦＭＬＭ）的宽带协作频谱感知算法。该算法采用分布式压缩感知（ＤＣＳ）系统进行多节点协作检测，以降低单节点检测带来的多径衰落、阴影衰落等不利影响；另外，融合中心结合多测量向
量（ＭＭＶ）模型和宽带信号的块稀疏结构得出多测量向量块稀疏贝叶斯学习（ＭＢＳＢＬ）框架，并利用快速边缘似然函数最
大化（ＦＭＩＭ）方法进行快速参数估计。数值分析表明，基于ＭＢＳＢＬ — Ｆ测时耗均优于ＳＯＭＰ算法。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｍｅｅｔｒｅａｌ — ｔｉｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅｎｏｄｅｗｉｄｅｂａｎｄｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ

认知无线电频谱感知凸优化多频带联合检测论文

认知无线电网络中的频谱感知算法研究【摘要】随着无线通信的飞速发展,无线设备及服务需求日益增长。

然而,频谱资源紧缺已经成为限制其发展的关键瓶颈问题。

在当前的静态频谱分配机制下,频谱资源并没有得到充分的利用。

认知无线电技术在这种情况下应运而生。

频谱感知是认知无线电技术的核心组成部分。

本文首先研究了能耗受限的认知设备的窄带频谱感知算法设计问题。

将该问题描述为数学优化问题,以最大化系统吞吐量为目标,联合优化配置感知时间和判决门限等参数。

并且基于凸优化理论,对窄带频谱感知优化问题实现了有效地求解。

其次,本文以多频带联合检测的思想来实现宽带频谱感知算法的设计。

在能耗受限的认知无线电网络中,在能耗约束、检测概率约束和虚警概率约束等约束条件下,联合优化配置各个子频带上的感知时间和判决门限等参数,从而达到使认知无线电网络吞吐量最大化或者使其对主通信网络的干扰量最小化的目标。

针对该优化问题的求解,本文提出了一种新颖的迭代优化算法。

经仿真验证,本文设计的多频带联合感知算法实现了对频谱感知相关参数的最优化配置,使能耗在各个子频带之间得到优化分配,最大化了认知无线电网络吞吐量或者最小化了其对主通信网络的干扰量,有效地提高了认知无线电网络的频谱感知性能。

更多还原【Abstract】 With the explosive development of wirelesscommunication, more and more wireless devices and services are emerging in recent years. However, the scarcity of spectrumresources has become the bottleneck of the development of wireless communication. Meanwhile, the precious spectrum resources are not fully used, since the current policy allocates the wireless spectrum in a fixed manner. It is urgent to improve the utilization of spectrum resources. Out of the spectrum shortage was born the idea for... 更多还原【关键词】认知无线电；频谱感知；凸优化；多频带联合检测；【Key words】Cognitive Radio；Spectrum Sensing；Convex Optimization；Multi-band Joint Detection；【索购硕士论文全文】Q联系Q：138113721 139938848 即付即发目录摘要3-4Abstract 4第一章绪论7-151.1 引言7-81.2 研究背景及意义8-121.2.1 认知无线电技术8-101.2.2 认知无线电网络的体系结构10-121.2.3 频谱感知技术121.3 主要研究内容及贡献12-131.4 论文结构安排13-15第二章认知无线电网络中的频谱感知技术15-232.1 引言152.2 频谱感知算法设计面临的技术挑战15-172.3 基本的频谱感知方法17-192.3.1 能量检测17-182.3.2 匹配滤波检测182.3.3 循环平稳特征检测18-192.4 协作频谱感知19-202.5 宽带频谱感知202.6 小结20-23第三章窄带频谱感知算法23-333.1 引言233.2 系统模型23-263.2.1 频谱感知模型23-253.2.2 吞吐量模型253.2.3 能量模型25-263.3 窄带频谱感知算法设计26-283.3.1 优化问题描述263.3.2 拟凸优化方法26-273.3.3 序列优化方法27-283.4 性能仿真及分析28-293.5 相关结论的证明及分析29-313.5.1 相关结论的证明29-313.5.2 最优点存在性分析313.6 小结31-33第四章宽带频谱感知算法33-534.1 引言33-344.2 系统模型34-384.2.1 频谱感知模型34-364.2.2 吞吐量模型36-374.2.3 干扰量模型374.2.4 能量模型374.2.5 频谱感知性能衡量标准37-384.3 吞吐量最大化38-424.3.1 问题描述38-394.3.2 优化问题的分析与求解39-404.3.3 性能仿真及分析40-424.4 干扰量最小化42-464.4.1 问题描述434.4.2 优化问题求解43-444.4.3 性能仿真及分析44-464.5 干扰约束条件下的宽带频谱感知算法46-514.5.1 问题描述464.5.2 优化问题求解46-484.5.3 性能仿真及分析48-514.6 小结51-53第五章结束语53-555.1 论文总结53-545.2 研究展望54-55致谢55-57参考文献。

基于分簇的协作频谱感知算法

基于分簇的协作频谱感知算法为提高频谱感知的检测性能，提出一种改进式分簇协作感知方法。

在簇内采用最优K-N准则融合每个簇内节点的本地感知结果，在簇间采用指数加权算法融合簇头的判决信息作出最终的判决结果。

理论分析和仿真验证表明，相比传统的分簇协作感知算法，改进式分簇协作感知算法可以获得更优的感知性能。

标签：协作感知；分簇；最优K-N准则；指数加权传统分簇协作感知方法[1]忽略了不同的感知节点在不同位置时对融合中心的贡献不同的问题。

文中提出一种改进式分簇协作感知算法，在簇内采用最优K-N准则进行融合[2]，在簇间根据簇头节点接收信噪比的不同，对感知結果分配不同的权值来进一步提高最终的感知性能。

1 簇间感知算法的改进不同簇的簇头节点接收信噪比不同，若以相同的权重融合不同感知结果，不仅不会突出高信噪比环境的感知优势，而且会加大低信噪比环境对整体感知性能的影响[3]。

基于此，提出一种指数加权因子来动态调整不同感知用户对全局感知性能的贡献，降低低信噪比对用户的协作感知性能的恶劣影响，提高全局感知性能。

假设N个簇头用户的信噪比分别为：SNR1，SNR2，SNR3，…，SNRN，则第i个簇头用户的权系数为：（1）式中E为指数的底数，N为分簇的个数，权系数故指数加权的全局虚警概率Qf、全局检测概率Qd以及全局漏检概率Qm分别为：（2）（3）Qm=1-Qd （4）由于虚警概率同SNR无关，所以全局虚警概率同OR准则[4]下的虚警概率相同，这也就意味着在相同的虚警概率下，提高了高信噪比用户的检测概率对全局检测性能的影响，降低了低信噪比用户的检测概率对全局检测性能的影响，提高了协作频谱感知的检测性能。

2 改进式分簇协作感知过程假设已经通过某种方式将认知无线网络中的认知用户分成若干个簇，在每个簇中选择信道条件最好的CR节点作为簇头，由于每个簇中CR节点的距离都很近，可以认为各CR节点间是理想信道。

则改进式分簇协作感知过程可以描述为：（1）第i个簇内的j个认知节点分别单独进行本地频谱感知，得到感知结果Di，j，并上传感知结果至簇头用户CHi；（2）第i个簇的簇头用户接收本簇内j个CR节点的本地感知信息，并依据最优的K-N准则融合簇内CR节点的感知信息并作出决策Di=f（Di，1，Di，2，…，Di，j）；（5）（6）（3）i个簇的簇头用户CHi分别将各自的决策信息Di发送给融合中心（FC）；（4）FC根据每个簇头节点接收信噪比（SNR）的不同按照指数加权的方法，确定最差信噪比用户的感知性能下降的倍数p，并求得给每个簇头节点的权值？棕（i），并对Di作出最终判决D=g（D1，D1，…，Di）。

合作感知中基于吞吐量的联合折中优化算法

ｎｍｂｒｓａｈｅｅｏｐｒｔｅｓｎｉｇｂｓｄｏｅｔｒｕｈｕｘｍｉｉｇｃｔｒｎｕｅｃｖｄｉｃｏｅａｉｅｓｎａｅｎｔｏｇｐｔｗａｉｎｖｈｈｍａｉｚｎｒｅｏ．ｉｉ
ｓａｃｔｐｔｃｎｑｅＣｏｓｑｅｔ，ｈａｉｉｆｅｏｔｚｔｏｅｒｈｓｅｅｈｉｕ．ｎｅｕｎｌｔｅｖｄｔｏｔｐｉｙｌｙｈｍｉａｉｎｍｏｅｗａｅｆｄｂｔｙｔｅｎｍｅｉａｏｕａｄｌｓｖｒｉｉｅｏｈｂｈｕｒｌｃｍｐｔ— ｃ
２ＳｃｏｏＩｆｒｔｏｎ．ｈｏｌｆｎｏｍａｉｎａｄＥｌｃｒｃｌｇｎｅｉｇＣｎＵｎｖｒｉｙｏＭｉｉｇａｅｔｉａＥｎｉｅｒ，ｈｉａｉｅｓｎｔｆｎｎｎｄＴｃｎｌｇ，ｚｏ２１６ＣｉａｅｈｏｏｙＸｕｈｕ２１１，ｈｎ）
Ｔｅｇｏａｏｔｌｏｔｎｗａｃｉｖｄｗｉｅａｔｉｅｓａｃｌｏｉｍ，ｈｃａｅｎＡｍｉｌａｄｌｐｉｅｈｌｂｐｍａｓｌｉｓｈｅｅｔｉｘｃｎｒｈａｒｈｗｉｈｉｂｓｄｒｊｒｅｎｓｄｌｉｕｏａｈｎｌｅｇｔｓｏｏｕｏｄ
ｔｎｏｅｌｃｌｓｍｐｉｇｎｍｂｒａｄｃｏｅａｖｓｒｎｍｂｒｗａｄｌｄｂｓｄｏｅａｈｅａｌａｔｅｕｅｕｅｓｍｏｅｅａｅｎｔｃｉｖｂｅｄｔｏｇｐｔｏｈｏｎｉｈｈ

p次方检测器的协作频谱感知网络性能优化

ＧｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＮｅｔｗｏｒｋ
Ｐ次方检测器的协作频谱感知网络性能优化
张春平，唐菁敏，曹金石，龙华，王飞（昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明６５００５１）
ｔｈｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｍａｘｉｍｕｍａｎｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｐｅｃｔｕｍｕｔｒｉｌｉｚａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ；Ｐ－ｔｈｐｏｗｅｒｄｅｔｅｃｔｏｒ；ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ
ｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｏｍａｘｉｍａｌｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔｏｆｔｈｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｏｆ
Ｒａｙｌｅｉｇｈｃｈａｎｎｅｌａｎｄｒｅｐｏｒｔｃｈａｎｎｅｌｗｉｔｈａｉｆｘｅｄｅｒｒｏｒｒａｔｅ，ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｐ－ｔｈｐｏｗｅｒｄｅｔｅｃｔｏｒｉｓｊｏｉｎｔ

利用功率谱最大最小值的频谱感知算法

ｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｒｅｄｅｒｉｖｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｓｉｎｍｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｒｅ
利用功率谱最大最小值的频谱感知算法
赵知劲吕曦尚俊娜王海泉
（１．杭州Ｉ电子科技大学浙江省数据存储传输及应用技术研究重点实验室，浙江杭州３１００１８；２．中国电子科技集团第３６研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室，浙江嘉兴３１４００１）
ＺＨＡ０Ｚｈｉ — ｊｉｎ ’ ＬＶＸｉＳＨＡＮＧＪｕｎ．ＨａＷＡＮＧＨａｉ．ｑｕａｎ
（１．ＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＫｅｙＬａｂｏｆＤａｔａＳｔｏｒａｇｅａｎｄＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｎｇｚｈｏｕＤｉａｎｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ３１００１８，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｏｆＮｏ．３６ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｊｉａｘｉｎｇ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ３１４００１，Ｃｈｉｎａ）

频谱感知类算法开源代码

频谱感知类算法开源代码随着无线通信技术的不断发展，频谱感知类算法在无线通信领域的应用越来越广泛。

为了促进该领域的交流和合作，许多研究者开始将频谱感知类算法的代码开源，以便于更多的人了解和改进这些算法。

本文将介绍一些常见的频谱感知类算法开源代码，并简要说明其应用场景和优缺点。

一、开源代码介绍1.CognitiveRadio(认知无线电)认知无线电是一种能够感知周围环境并自动调整无线传输参数的技术，以提高无线通信的可靠性、可用性和效率。

开源的认知无线电代码通常包括信号处理算法、信道估计算法、干扰避免算法等。

这些代码可以用于研究和开发基于认知无线电的无线通信系统。

2.SpectrumSensing(频谱感知)频谱感知是指通过检测无线频谱的占用情况，以确定信道质量和可用性的一种技术。

开源的频谱感知代码通常包括基于信号特征的频谱检测算法、基于机器学习的频谱检测算法等。

这些代码可以用于研究和开发基于频谱感知的无线通信系统，提高系统的性能和效率。

3.SignalProcessing(信号处理)信号处理是无线通信领域中非常重要的一个方面，包括滤波、调制、解调等。

许多开源的信号处理代码库可以用于研究和开发基于不同通信协议的无线通信系统。

这些库通常提供各种常用的算法和工具，以便于快速开发和测试新的通信协议。

二、应用场景和优缺点1.应用场景：实时监测频谱资源、提升网络容量和性能、支持频谱共享等。

开源代码的优点：提供了免费和开放的源代码，便于学习和研究；可以与其他开源项目合作，促进技术交流和合作；可以根据实际需求进行定制化开发，提高系统的性能和效率。

开源代码的缺点：可能存在安全漏洞和bug，需要仔细测试和评估；需要具备一定的编程和调试技能；可能缺乏商业支持和技术支持。

三、总结开源代码是促进频谱感知类算法研究和应用的重要工具，可以提供免费的源代码和工具，促进技术交流和合作。

然而，在使用开源代码时需要仔细测试和评估，以确保系统的安全性和稳定性。

衰落环境下一种高能效协作频谱感知算法

衰落环境下一种高能效协作频谱感知算法关业文;胡航;张杭【摘要】在认知无线网络中,对于电池供电的认知设备,如何高效地利用其能量资源极为重要.在将能量效率(能效)定义为认知网络频谱利用效率和平均功率消耗之比的基础上,提出了一种高能效优化算法,在加性高斯白噪声(AWGN)信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami衰落信道条件下使融合中心门限达到最优,并求得了最佳的参与协作的用户数.通过蒙特卡洛仿真对认知网络的能效进行了性能评估,结果表明所提算法能有效提升认知网络的能量效率.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2015(048)004【总页数】6页(P435-440)【关键词】认知无线网络;高能效;协作频谱感知;衰落环境【作者】关业文;胡航;张杭【作者单位】解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】TN924+.1认知无线网络中，当主用户空闲时，认知用户可以利用主用户的授权频带进行数据传输。

因此，需要频谱感知技术来检测主用户的频带。

但无线信道中的阴影效应和多径衰落会恶化感知性能，因此认知用户之间可以通过协作来提升检测性能。

在协作频谱感知中，融合中心搜集感知信息并作出最终判决。

参与协作的认知用户数越多，感知性能越好，但同时感知和传输需要的能量也会随认知用户数的增加而线性增长。

如果认知用户的设备是电池供电的，在能量受限的情况下，如何高效地利用能量就尤为重要。

在文献[1-3]中，感知信息可靠度高的认知用户将其感知结果发送给融合中心，而感知结果可靠性低的认知用户不发送信息，这种方法的目的是减少认知用户向融合中心传输感知结果时所需要的能量。

文献[4]提出了感知时长和数据传输时长联合优化设计，通过对认知系统的能量消耗分析和帧结构的优化，有效提升了认知网络的能效。

文献[5]量化了不同的功率消耗成分(感知、传输和待机)对认知用户最佳感知和传输时长的影响，结果表明认知用户需要通过适当的待机来在能量消耗和感知之间达到平衡。

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ｉｎｇｎｕｍｂｅｒｏｆｓｅｎｓｉｎｇｒａｄｉｏａｎｄｓｅｎｓｉｎｇｌｅｎｇｔｈｔｏｍａｘｉｍｕｍｃｏｇｎｉｔｉｖｅｓｙｓｔｅｍｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ．
秦臻薛峰梁继民
（１．西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安７１００７１；
２．湖北省无线电管理委员会，湖北武汉４３００７１）
摘要：认知系统性能可以通过合作频谱感知技术的应用得到显著提高，但是由于随着参与频谱感知的认知用户数量增加，而必然会导致系统资源消耗增大。在综合评估系统性能和系统资源效率效用的基础上，通过科学选取
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ，Ｓｈａａｎｘｉ７１００７１；
ｈｅａｄａｎｄｓｙｓｔｅｍｅｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｃｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｈｉｃｈｈａｓｂａｓｅｄｍａｘｉｍｕｍｓｙｓｔｅｍｕｔｉｌｉｔｙ
ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＳｐｅｃｔｒｕｍＳｅｎｓｉｎｇＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｏｆＭａｘｉｍｕｍＳｙｓｔｅｍＵｔｉｌｉｔｙ
ＱＩＮＺｈｅｎＸＵＥＦｅｎｇＬＩＡＮＧＪｉ — ｍｉｎ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｕｓｅｓ．Ｈｏｒｗｅｖｅｒ，ｉｔｃｏｎｓｕｍｅｓａｌｏｔｏｆｓｙｓｔｅｍｒｅｓｏｕｒｃｅｓｗｉｔｈａｎｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｕｓｅｓｒｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎｓｅｎｓｉｎｇ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｂａｌａｎｃｅｔｈｅｓｅｎｓｅｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｎｄａｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｓｙｓｔｅｍｒｅｓｏｕｒｃｅ，ｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｓｅｎｓｅｏｖｅｒ —
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｏｎｉｇｔｉｖｅＲａｄｉｏ；ＳｅｃｐｔｒｕｍＳｅｎｓｉｎｇ；ＳｅｎｓｉｎｇＯｖｅｒｈｅａｄ；Ｍａｘｉｍｕｍｓｙｓｔｅｍｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ
ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｔｏｍｅｅｔａｉｇｖｅｎｓｙｓｔｅｍｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｅｒｅｉｓａｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄ —
２．ＨｕｂｅｉＲａｄｉｏＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅ，Ｗｕｈａｎ，Ｈｕｂｅｉ４３００７１）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｃｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｈｕｕｒｓｈｔｈｅｃｏ — ｏｐｅｒａｔｉｏｎ
第２９卷
第２期

信号处理
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ
Ｖ０１．２９Ｎｏ．２
２０１３年２月
Ｆｅｂ．２０１３
最大系统效用合作频谱感知优化算法
感知时长和认知用户数量的策略，提出最大系统效用合作频谱感知优化算法。仿真结果表明，在系统探测概率确定的条件下，通过选择恰当的认知用户数量和感知时长，认知系统效用可以提升到最高。关键词：认知无线电；频谱感知；感知开销；最大系统效用中图分类号：ＴＮ９２文献标识码：Ａ文章编号：１００３－０５３０（２０１３）０２ — ０２０８－０６