认知无线电专题讲座(四) 第7讲 协同频谱检测技术

认知无线电能够智能地感知频谱并在授权用户没有使用的时候伺机(opportunistic)利用其频段,从而提高频谱的利用率。频谱检测是认知无线电系统需要首先解决的问题。协同检测可以更有效地利用整个网络的资源,获得高的分集增益,使网络性能更稳定。文中简述了协同检测的基本原理,并对协同频谱检测技术进行了讨论。仿真结果表明协同可以提高检测概率、提供捷变增益(agility gain),对频谱利用率的提高有很大的贡献。     

认知无线电与频谱管理

当前的频谱管理采用固定频谱分配策略,频谱资源被分配给固定的授权用户,从而造成了频谱资源的浪费。认知无线电技术是一种智能无线电通信技术,它能够大幅度提高系统的频谱利用率,有效解决目前的频谱资源匮乏问题。因此,认知无线电技术的出现必将对现有的频谱管理策略产生一定的影响。文中主要介绍了认知无线电的基本概念和频谱管理技术,并对认知无线电下的频谱管理提出了一些看法和建议。     

采用无线携能技术的中继辅助CR-NOMA系统能效分析

针对现有关于认知无线电非正交多址接入网络的研究中终端电池容量有限和能源利用率低的缺点,采用了中继辅助用户进行传输,并且引入无线信息和能量同时传输的方式。在用户服务质量和最小能量捕获的约束条件下推导了次用户传输能效表达式,通过分式规划方法把非凸的目标函数转化为优化中继发射功率、中继功率分配和接收端功率分配三个凸的单目标问题,并分别用函数单调性、黄金分割算法、拉格朗日对偶算法和多目标联合优化算法进行优化,求得了全局最优解,使次用户系统传输能效最大化。对所采用的算法复杂度进行分析,仿真结果表明:与传统的正交多址接入方案相比较,在提高系统频谱利用率的同时,次用户传输能效有47%的提高。     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

基于分形相关盒维数的分步合作频谱感知方法

提出一种基于分形相关盒维数的分步合作频谱感知方法,通过对信号进行自相关运算,然后求取其盒维数值,利用恒虚警检测得到判决门限进行判决,在所有认知用户中随机选择参与运算的认知用户,并反馈有益信息。仿真结果表明,该方法在保证检测准确率的同时,降低了认知系统合作频谱感知所带来的额外开销和频谱检测时长,减轻合作控制中心的负荷,整体上提高了认知系统的检测性能。     

基于遗传算法(GA)的通信抗干扰决策引擎

基于认知无线电思想设计了一种多参数联合自适应通信抗干扰决策引擎,并利用遗传算法(Genet-ic Algorithm)作为决策算法,实现了系统频率、功率、调制方式、信道编码方式等参数的自适应选择。文章给出了算法的流程和仿真分析,仿真结果表明,该引擎对单目标函数以及有偏好的多目标函数的参数选择与理论值相符,验证了抗干扰决策引擎实现参数自适应选择的可行性和有效性。     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

第3讲 认知对抗中的频谱切换时间估计研究

认知无线电信号由于具有感知和重构能力,在信息战中的地位越来越重要。要对认知无线电信号进行高效灵巧地干扰,需要得到的关键参数之一是频谱切换时间。当主用户回归或者认知信号遭受较强干扰时,认知用户则需要切换到其他空闲信道上以便继续进行通信。文中首先提出认知用户频谱切换时间估计的基本方案,分为粗检测(宽带频谱侦测)和细检测(针对指定信道的时频分析)两大步骤;然后针对各个步骤分别提出相应的检测算法。仿真结果表明,该方法能较准确地估计出频谱切换时间,而且参数可控性强,便于集成和实现。     

基于分布式天线的认知无线电系统感知算法和信道容量分析

认知无线电概念的提出为频谱的共享提供了可能。文中提出一种基于分布式天线的认知无线电系统实现方法,该方法便于频谱的感知,能降低对首要用户的干扰,并且相对于中心式天线能为次要认知无线电用户的下行链路提供较大的信道容量增益。     

一种基于遗传算法的多传感器管理算法

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以目标联合信息增量为效能的传感器管理算法,并进行了算法的仿真.仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性.     

基于遗传算法的多约束路由算法研究

针对数字化军事通信网络的多业务需求,提出了一种基于遗传算法的多约束路由算法,来求解多约束条件下的最佳路由。采用自然数编码,自适应的变异和杂交算子,有效地提高了算法的搜索效率。仿真结果表明该算法是有效的,既保证了业务对网络带宽和延迟的需求,同时使得网络的资源利用率最低。     

一个实时调度仿真模型算法的算法

提出了一个在仿真支撑系统中所采用的实时调度仿真模型算法的算法,并且成功地应用在“RDFI—50MW热电厂训练仿真机”中.     

基于属性信息融合的概率多假设跟踪算法

通过引入辅助的属性信息与属性数据来弥补目标跟踪信息量的缺失,提出了一种适用于目标近距离环境下的基于属性信息Homothetic-PMHT目标跟踪算法。该算法将传感器获得的目标属性信息与目标状态信息之间的关联以概率的形式给出,从而实现了运动状态信息、属性信息联合应用。仿真结果表明,所提算法在航迹关联成功率上与Homothetic-PMHT算法相比有明显的提升,同时在跟踪精度上也有所提高,证明该算法是有效的。     

一种改进的RCP算法

RCP算法是一种基于速率的显式拥塞控制算法,具有较好的效率和公平收敛性,在多瓶颈网络拓扑环境下也有很好的性能。但是研究表明,当一个新流加入网络时,RCP算法存在严重的瞬态过载现象,从而导致丢包的发生。文中通过在原有RCP算法基础上调整了源端控制的方式,提出了S-RCP算法。理论分析和仿真结果表明,S-RCP算法一定程度上解决了瞬态过载现象,基本消除了丢包现象。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。     

基于蚁群算法的被动目标定位算法

通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点.     

基于遗传算法的多功能电子系统任务调度

雷达、通信、电子战等多功能一体化是未来作战平台电子系统的发展方向之一,任务优化调度技术是多功能电子系统的关键技术。针对多功能电子系统射频任务调度问题,在建立任务调度数学模型的基础上,采用了改进的遗传算法对模型进行了求解,提出了任务列表和随机键结合的编码方式,设计了以执行时间最短和任务丢失率最小为目标的多目标适应度函数,采用轮盘赌选择、改进型双点交叉和对称交换变异方式设计遗传操作。通过仿真实验,验证了所设计任务调度方法的有效性和优越性。     

基于禁忌算法的无线传感器网络PEGASIS算法改进

为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。