论文摘要
无线电频谱资源是一种特别珍贵的自然资源,一般由政府或管理机构授权使用。但是随着无线通信业务需求的迅猛增长,可分配的频谱资源变得越来越稀缺。为了有效地解决这一问题,认知无线电应运而生。目前,认知无线电关键技术的研究主要集中在两个方面,一个是频谱感知技术,另一个是动态频谱管理技术。根据FCC的定义,认知无线电最重要的部分是能够对无线电环境进行感知。因为认知无线电其它部分的正常工作都是以频谱感知的成功为前提的。频谱感知的主要思想就是在不影响授权用户使用的情况下,检测那些没有被充分利用的频谱资源,因此可以说频谱检测是认知无线电系统中的一个关键问题,频谱检测能力的强弱直接决定了认知无线电系统能否有效地工作。基于这一点,本课题针对认知无线电频谱检测技术做研究。本文对频谱检测技术做了如下工作：本文将已经广泛应用于无线通信领域的矩阵理论引入到多认知用户环境中,将协方差绝对值法与协作共享技术相结合,提出了基于协方差的协作频谱检测算法。该算法既保持了协方差法能够在信号和信道信息及噪声统计特性未知的情况下成功感知的优点,同时又充分利用协作共享技术来提高感知性能。并且该算法较其它协作算法具有较低的复杂度。目前提出的融合算法都是假设各协作用户以正常的,积极的,合作的行为方式参与合作的。然而,在实际应用中,出于对系统安全性的考虑,还有必要分析认知无线网络中不受信认知用户对合作检测性能的影响并寻求相应的对抗方法。不受信用户根据其行为可分为失效用户和恶意用户。因设备功耗受限或因恶劣工作环境影响发生机械故障,从而导致检测失效的认知用户,通常以确定的方式报告授权用户总是出现或是总是未出现的称为失效用户。而将认知网络中存在以不确定度方式干扰正常合作检测的用户称为恶意用户。针对上述存在的问题,本文提出了一种基于动态改变加权值的频谱检测算法。该算法通过动态改变各认知用户的权重值来有效解决失效用户和恶意用户对合作检测的影响,随着检测次数的不断增加,不受信用户和恶意用户的权重值不断减小,直到趋近于零。此时这些用户将对系统的检测概率几乎不产生影响,仿真结果验证本文算法明显优越于其它合作算法。