认知无线电中基于中继协同的能量检测算法

认知无线电是近年来无线通信领域提出的一种全新频谱资源使用方式，有效的频谱检测是实现认知无线电的前提。能量检测法实现简单，无需信号的先验知识，在频谱检测中得到了广泛使用。本项目针对能量检测法受噪声波动影响大、在多径和阴影衰落等环境下性能差等问题，将能量检测与中继协同相结合，探索基于中继协同的频谱检测理论与方法。建立基于检测率和虚警率加权处理的能量检测性能指标体系，研究自适应环境噪声变化的能量检测判决门限；根据中继节点自身的频谱检测性能和中继节点与终端节点的路由性能，优化配置中继协同节点数和中继路由，创建多节点中继协同能量检测模型，设计协作检测数据融合算法；提出一套新的既能提高网络容量和带宽效率、又能保证QoS的中继协同频谱检测机制与方案，有效解决解决多径和阴影衰落等低信噪比环境下的频谱检测问题。研究成果可为未来无线频谱的合理规划和使用及下一代高速无线移动通信系统的设计提供理论依据和技术指导。

认知无线电是近年来无线通信领域提出的一种全新频谱资源使用方式，有效的频谱检测是实现认知无线电的前提。项目从融合的角度研究了基于协作中继的频谱检测理论与方法。分析了能量检测性能之评价体系，研究了基于能量检测的判决门限冗余度，特别是低信噪比环境下的冗余度。在此基础上，提出了利用虚警率、漏检率加权综合评价频谱检测性能的指标，并由此提出了检测率和虚警率加权合并算法。通过准确估计信号功率和噪声功率，实现了频谱判决门限的自适应，克服了噪声波动对频谱检测性能的影响。.根据无线认知中继网络上、下行链路子载波的信道特性，研究了认知网络的频谱资源分配，提出上、下行链路子载波联合优化的分配算法，以子信道增益差值因子的大小分配下行链路子载波，以源节点和中继节点功率最小化配对上行链路子载波，以用户的实时需求分配子载波的比特和功率，有效降低了系统发射功率，提高了系统吞吐量。.研究了多节点中继协同模型，分析了其检测概率；研究了多节点协作算法频谱感知中的时隙消耗问题，研究了多节点环境下中继协同的路由配置与选择的优化算法，提出一种最优用户配对与协作感知算法，以降低了中继资源的消耗；研究了基于协作检测数据的融合规则，提出能量检测设计新准则——增量式协作频谱感知与n-out-of-K融合规则，构建既能提高网络容量和带宽效率、又能保证QoS的中继协同频谱检测机制，并结合频谱检测判决门限，对n-out-of-K融合规则的判决门限联合优化。.最后，建立了多户认知中继协作通信模型，验证了理论分析结果。项目的主要研究成果是有效解决了多径和阴影衰落等低信噪比环境下的频谱检测问题，其成果可为未来无线频谱的合理规划和使用及下一代高速无线移动通信系统的设计提供理论依据和技术指导。