认知无线电中频谱感知与信道占用率估计方法研究

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近年来,随着通信行业的发展,频谱资源短缺问题越来越严重。认知无线电(Cognitive Radio,CR)通过实时感知周围电磁环境,在不干扰授权用户的条件下机会式地接入授权频段,极大地提高了频谱利用率。为了避免认知用户对授权用户造成干扰,认知无线电需要准确地感知授权用户频谱状态以及估计授权用户的信道占用率。本文重点研究了稳健的频谱感知方法和授权用户信道占用率估计方法,主要贡献如下:(1)提出一种基于Friedman检验的盲OFDM频谱感知方法。高斯白噪声具有平坦功率谱密度,而多径衰落信道下的正交频分复用(OFDM)信号具有不平坦的功率谱密度。所提方法通过高斯白噪声和OFDM信号的功率谱密度的特征差别实现频谱感知。同时,推导了该方法的判决门限的解析表达式,结果表明判决门限的大小与样本数目无关,这将极大地降低样本数目变化场景下的实现复杂度。最后,通过数值仿真验证了判决门限解析表达式,显示了所提方法的可行性。(2)提出了一种具有渐近无偏性的信道占用率迭代估计方法。现有方法在低信噪比和样本数少的情况下,会严重地高估或者低估信道占用率。针对这一问题,提出了一种迭代估计方法,所提方法在低信噪比和小样本条件下实现渐近无偏估计。通过数学推导证明了所提迭代方法的收敛性,推导出了给定收敛概率条件下的最小样本数要求,并分析了所提方法的计算复杂度。最后,大量的数值仿真验证了理论分析的正确性,并显示了所提方法的有效性。
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