【摘 要】
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近年来,随着移动通信技术的快速发展,人们对频谱资源的需求日益增加,频谱资源短缺的问题越来越突出。认知无线电（Cognitive Radio,CR）是解决此问题的关键技术。CR通过机会式接入空闲频段,能够对频谱资源进行动态管理,从而提高频谱资源利用率。作为CR的核心技术,频谱感知技术是区分CR是否具备认知能力的关键。本文研究基于粘性隐马尔可夫模型（Sticky Hidden Markov Model
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近年来,随着移动通信技术的快速发展,人们对频谱资源的需求日益增加,频谱资源短缺的问题越来越突出。认知无线电（Cognitive Radio,CR）是解决此问题的关键技术。CR通过机会式接入空闲频段,能够对频谱资源进行动态管理,从而提高频谱资源利用率。作为CR的核心技术,频谱感知技术是区分CR是否具备认知能力的关键。本文研究基于粘性隐马尔可夫模型（Sticky Hidden Markov Model,SHMM）的频谱感知方法。主要贡献如下:（1）现有的多频带频谱感知方法大多利用宽带频谱的稀疏性来实现频谱检测,当频谱占用率较高时检测性能较差。针对这一问题,提出了一种基于相邻频带状态相关性的多频带频谱感知方法。首先,通过引入粘性因子,建立多频带状态和观测值的SHMM;然后,推导SHMM中参数的迭代更新方式;最后,通过估计各频段观测值的后验均值实现多频带频谱感知。仿真结果表明,在虚警概率为10%,频带平均占用率为50%,平均信噪比为-12d B时能达到接近99%的检测概率,比已有方法高约30%。另外,所提方法的收敛速度快于已有方法,因此具有更低的计算复杂度。（2）当前空域频谱感知方法往往受到诸如噪声功率不确定性以及恶意用户干扰等各种非理想因素的影响,会降低频谱感知的性能。针对这一问题,提出了一种基于SHMM和印度自助餐过程（Indian Buffet Process,IBP）的频谱感知方法。首先,建立多信道多用户状态和观测值的SHMM;其次,分析SHMM中参数的迭代更新方式,得到关于信道状态概率的表达式;然后,基于IBP更新频谱状态类别总数;最后,联合频谱状态类别数估计值和SHMM推断观测值的后验均值实现空域频谱感知。与已有方法相比,所提方法在发射功率为30d Bm,虚警概率为5%条件下,检测概率提升了约30%。另外,存在恶意用户干扰时,所提方法的检测概率提升了约25%。
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