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随着无线技术的快速发展,频谱资源稀缺问题日益严重。认知无线电作为一种有效提高频谱资源利用率的技术也越来越受人重视,其中,频谱感知是认知无线电的关键技术,本论文主要研究频谱感知在ISM频段的应用。由于在ISM频段通信的设备众多,频谱中有多种不同信噪比和带宽的信号,传统能量检测在此条件下的检测效果并不理想。基于此,本文的主要研究内容及创新点如下:1.传统能量检测算法对低信噪比信号的检测能力较差,推导和仿真证明,通过增大时域观测时长可以提高感知算法对低信噪比信号的检测率,而在总采样时间一定的条件下,能量检测的频率分辨率与时域观测时长成正比。基于此,本文提出了一种自适应频率分辨率的能量检测算法,该算法能够通过粗细两种不同频率分辨率对感知频带进行检测,在减小算法复杂度的同时提高检测性能。2.在自适应频率分辨率的能量检测中,细频率分辨率检测算法在信噪比很低的条件下,由于信号频点功率高于估计噪声功率的概率太低,会导致对信号成功检测概率下降。基于此,本文对基于谱相关的检测算法进行改进,结合不同参数的相关性窗的优点,提出了一种多个相关性窗级联的能量检测算法,该算法在保证提高低信噪比信号检测率的同时不会增大虚警率。仿真结果表明,在保证对信号检测率达到95%以上时,多个相关性窗级联的算法比原来算法能检测的最低信噪比降低5dB左右。3.在ISM频段通信会受到其他工作在此频段上的信号干扰,通过对在此频段工作的多种信号通信体制进行研究,确定主要干扰为WiFi信号,设计了一种针对WiFi信号的干扰抑制技术。该技术首先通过对多个信道进行抑制探测,并对各信道在抑制探测前后的WiFi干扰进行感知分析,找到目标抑制信道并在该信道上周期性发送抑制帧来达到持续抑制目的,干扰抑制后可更好地实现自身通信。