面向授权频谱接入的加权质心与多维标度定位算法研究

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频谱感知技术是在认知无线电中研究的重要内容之一,但由于主用户(Primary User,PU)与次用户(Secondary User,SU)之间的非合作特性,单独依靠传统的频谱感知技术来判断频谱接入机会存在一定的不可靠性。作为一种重要的辅助信息,PU与SU之间的相互位置信息可以协助判断授权频谱的二次接入可能性。本文研究探索面向频谱接入的无线定位技术方法,具体内容包括以下三个方面:1.提出一种基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)与相邻关系判断策略的改进式加权质心定位(Weighted Centroid Location,WCL)算法,通过解决认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中SU的定位问题,从而实现对于CRN中各个地理位置上的频谱接入使能标志决策。本文在理论层面分析了二维位置估计的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)性能,通过仿真验证了通信半径、节点密集度、阴影影响、路径损失、连通性度量值以及样本量等因素对于算法性能的影响。2.基于WCL依靠于大量锚节点(Anchor Node,AN)实现定位的特性,提出一种稀释AN完成定位的改进式多维标度(Multidimensional Scaling,MDS)定位方案。与传统的MDS定位方法对比,本方法不仅改进了节点间距离误差影响定位结果的缺点,而且通过部署最佳的AN分布,减少了不佳的节点分布带来误差影响,最终还利用麦夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)迭代提升了估计坐标的精确性。3.考虑一种以活跃状态主用户发射机(Primary User Transmitter,PUT)为中心的区域划分策略,将地理区域划分为禁止SU接入的浅灰色区域、等待SU接入的深灰色区域和允许SU接入的白色区域三种区域。利用定位成功后PU与SU之间的相互位置信息,完成授权频段(Licensed Frequency Band,LFB)接入控制。理论推导与实验结果表明,相对于传统的定位算法,所提方案为CRN中的SU定位算法提供了更为强健和良好的定位误差性能,利用区域划分下的LFB接入标志判决,能够有效地增强认知网络对于频谱接入的可靠性。
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