广东省中国科学院全面战略合作项目(2009B091300010)
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
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- 基于粒子滤波的协作式空时联合频谱检测方法
- 2011年
- 认知无线电系统中,通过频谱检测所获得的主用户位置信息和信道使用状态信息分别反映空间域和时间域的频谱使用情况,其准确性关系到次用户伺机频谱接入的效率。本文研究空间和时间联合频谱检测问题,将其建模为主用户位置参数和信道使用状态的联合估计问题,提出了一种基于粒子滤波的协作式空时联合频谱检测方法,主要思想是采用离散随机测度逼近位置参数和信道状态的联合后验概率分布函数,根据该分布估计出主用户位置和信道状态。同时,该方法结合由估计得到的空间和时间信息,自适应选择靠近主用户且对称分布的次用户参与协作检测,增加各次用户提供信息的有效性,从而提高估计的准确性;最后,通过仿真验证了方法的有效性。
- 麦磊鑫秦晓卫戴旭初
- 关键词：认知无线电协作频谱检测粒子滤波
- 一种基于小区内次用户间协作的频谱检测策略
- 2010年
- 认知无线电中频谱检测性能直接影响频谱资源的使用效率,考虑次用户在空间的随机分布特性,本文提出了一种基于小区内次用户协作的频谱检测策略以提高检测性能。该策略将空间划分为若干个协作小区,同一小区内的次用户进行协作检测从而获得协作增益。基于漏警概率和虚警概率的理论推导分析可知,该策略的检测性能主要取决于协作小区的半径和检测判决门限的设置,并由此给出这两个参数设置的方法;分析还表明次用户在空间分布的随机性降低了协作增益。仿真验证了理论分析的正确性和该策略的有效性。
- 麦磊鑫周功义秦晓卫
- 关键词：协作频谱检测漏警概率虚警概率
- 基于隐马尔可夫模型的协作频谱检测策略
- 2011年
- 频谱检测是认知无线电的基础和关键技术,将其建模为隐马尔可夫模型(hidden Markovmodel,HMM),并由此提出基于隐马尔可夫模型的协作频谱检测策略.该策略首先使用Baum-Welch法对HMM的系统参数进行最大似然估计;然后基于HMM模型,利用各次用户的检测信息以及过去信道状态的后验概率信息进行贝叶斯推理,更新当前时隙信道状态的后验概率;最后根据最大后验概率准则对当前时隙的信道状态进行最终判决.使用后验概率,该策略可进一步估计系统协作检测的性能,在满足系统协作检测性能要求的前提下,选择尽可能少的、检测性能较优的次用户来参与协作,以节约开销和降低复杂度.仿真实验表明,所提出的策略的系统检测性能优于基于大数判决、似然比和Chair-Varshney准则的协作频谱检测策略.
- 麦磊鑫秦晓卫戴旭初
- 关键词：协作频谱检测隐马尔可夫模型贝叶斯推理
