Alpha穩(wěn)定分布噪聲下頻譜感知研究.pdf

1、認知無線電是一種智能無線通信系統(tǒng)，具有認知功能的無線通信設備可按照某種伺機的方式工作在已授權的頻段內(nèi)。在空域、時域和頻域中出現(xiàn)的可被利用的頻譜資源被稱為“頻譜空洞”。頻譜感知的任務就是查找適合通信的頻譜空洞，并對該頻譜進行監(jiān)測。現(xiàn)有的頻譜感知技術大都集中在高斯噪聲背景下，而實際通信信道中存在著非高斯噪聲，因此，常規(guī)的頻譜感知方法存在很多不足和待解決的問題。本文以頻譜感知技術為研究對象，以改善和提高頻譜感知性能為目的，重點解決在Alpha

2、穩(wěn)定分布噪聲背景下頻譜感知存在的問題。本文的主要工作如下：
　　首先，研究寬帶頻譜感知。寬帶頻譜感知是基于功率譜密度估計的一種頻譜感知方案，針對Alpha穩(wěn)定分布噪聲的特點，基于二階統(tǒng)計量的功率譜密度估計將不再適用。本文擴展了功率譜密度的概念，提出基于分數(shù)低階自相關的廣義功率譜密度。在此基礎上，提出了基于廣義功率譜密度的分布式壓縮寬帶頻譜感知方法和基于廣義功率譜密度的多窗口譜估計方法。前者是一種基于合作的寬帶頻譜感知，合作認知用戶

3、分別將分數(shù)低階自相關函數(shù)向量壓縮，再融合重構(gòu)，進而得到廣義功率譜密度。該方法降低了多個認知用戶數(shù)據(jù)融合過程中的數(shù)據(jù)量，降低了信道開銷。后者是將寬帶信號進行分數(shù)低階變換，再進行多窗口譜估計。該方法雖然在平滑度和頻譜分辨率等方面有一定的優(yōu)勢，但是其計算復雜度較高，硬件開銷大?？傊?，在Alpha穩(wěn)定分布噪聲下，兩種方法都能有效的描述信號的頻譜特性，實現(xiàn)寬帶頻譜感知。
　　其次，研究主用戶檢測中的粗檢。針對能量檢測易受噪聲影響的缺點，本文

4、提出基于分形盒維數(shù)的頻譜感知方法。盒維數(shù)可以描述信號的幾何特征，將盒維數(shù)作為特征可將噪聲與信號區(qū)分開，而且，噪聲的盒維數(shù)值不受其噪聲方差的影響。在Alpha穩(wěn)定分布噪聲下，信號的盒維數(shù)也將受到影響。為了抑制Alpha穩(wěn)定分布噪聲，提出兩種解決方法，第一是基于分數(shù)低階變換的盒維數(shù)頻譜感知方法，第二是基于Myriad濾波的盒維數(shù)的頻譜感知方法。前者是將待測信號先進行分數(shù)低階變換，再計算其分形盒維數(shù)，進而實現(xiàn)檢測，其優(yōu)點是計算復雜度低。后者是

5、將待測信號先進行Myriad濾波，再計算分形盒維數(shù)，其優(yōu)點是檢測性能優(yōu)良。
　　最后，研究主用戶檢測中的細檢。通過分析循環(huán)平穩(wěn)檢測中循環(huán)統(tǒng)計量的計算過程發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過正交變換使信號的循環(huán)自相關函數(shù)向量正交化，信號之間的相關信息沒有得到充分利用。本文改進了循環(huán)統(tǒng)計量的計算方法，提出基于循環(huán)自相關函數(shù)向量協(xié)方差矩陣的特征值矩陣的計算方法。該方法使循環(huán)自相關函數(shù)中的信息得到充分利用，而且使循環(huán)統(tǒng)計量的計算復雜度降低。在Alpha穩(wěn)定分布噪聲