移动认知无线网络中基于循环平稳特性的无线认知研究

In view of the technical challenges of radio cognitive techniques in mobile cognitive radio networks, the cyclostationarity-based analytical method for mobile cognitive environments is creatively established. On the basis of this theory, we comprehensively realize wireless environment cognition and spectrum sensing in mobile cognitive radio networks. By applying the established cyclostationary theory under doubly selective fading channels, the mobile detection performance can be improved, so as to solve the problem of the cognitive performance degradation caused by the mobility. Based on the influence analysis of mobile cognitive environments on the sparse profile of cyclic statistics, the cyclostationary signal processing approach under time-varying multipath fading channels can be optimized with compressive sensing technique to shorten its processing time. In all, we provide practical optimization cognitive strategies under mobile cognitive radio networks in this project, striving for both cognitive ability and cognitive efficiency.

本课题将针对移动认知无线网络中无线认知技术存在的技术挑战，创造性地建立适用于移动认知环境的循环平稳分析方法，在此理论基础上，综合实现移动认知无线网络中的无线环境认知和频谱感知功能。基于时频双选择性衰落信道下的循环平稳理论，提高移动环境下认知节点的频谱感知性能，藉此解决由移动性导致的无线认知能力下降问题。基于移动认知环境对循环统计量稀疏特性的影响分析，运用压缩感知技术，实现时变多径信道下循环平稳信号处理与压缩感知的联合优化，提高移动认知无线网络中循环平稳分析方法处理效率。力求从认知能力和认知效率双重角度为移动认知无线网络提供优化实用的无线认知策略。

本课题从无线通信、信号处理、应用数学三重角度开展了基于循环平稳特性的移动无线认知关键技术研究。基于建立的移动认知无线环境下主用户信号的循环统计量闭合式，从理论上分析了移动无线环境对循环平稳特征的影响原理，为促进循环平稳分析方法在实际场景的应用奠定理论分析基础；创造性地利用循环前缀CP引入的以及信道扩散的时变自相关分量，提出了高效的信道与信噪比联合估计方法，不仅在在高信噪比区域保持着其优越性，而且在低信噪比区域获得了重要的性能增益；完成了利用压缩感知进行二维循环自相关函数估计研究，提出了基于压缩感知和分段平均的优化循环平稳特征检测方法，有效提升了检测效率；结合无线环境信息，设计了联合能量检测与循环平稳特征检测的优化频谱感知方法，在感知性能上兼顾快速检测和精确检测。相关研究成果为实际移动场景的无线认知提供了新的研究思路，具有一定的理论意义和应用价值，为移动认知无线网络的频谱有效利用提供必要的前提基础。