第 1 章 绪 论
1.1 认知无线电的产生背景
跨入 21 世纪以来，电信运营商经历了 2G 向 3G 过渡，近几年各大运营商的4G 网络也已经建设覆盖完毕，正在努力地进行市场推广，TD-LTE 技术对数据传输速率有了近百倍的提升，这将占用更多的带宽，在不久的未来，将会迎来高速传输、大数据技术应用地快速发展，技术在不断地进步。4G 技术能够为人们提供更高速的数据传输下载、更优质的语音通话和视频传输质量、更强的保密性能等众多优质服务，用户体验得到了很大程度的提高。4G 技术得到普及应用，人们在随时随地用手机看电影以及电视直播，都可以享受到高速度高质量的视频体验，而无任何的延迟缓存等待。现在国际上还正在进行 5G 技术的标准制定和技术研发。4G 的发展需要大量可用的优质频谱资源，无线频谱是不可再生资源。早在2000 年国际上就对从 9KHz～400GHz 的无线电频谱做了详细的划分[1]。现如今，有限的频谱和无限增长的业务需求就形成了很大的冲突，很难得到匹配，是一个很严峻的问题。这样的情况早就引起了各国研究者们的广泛关注，然而通过调查研究，人们发现，静态分配地某些固有的频谱的使用效率并不是很高，例如电视广播频段的资源使用效率就很参差不齐，其实调查发现在同一时段有很大的频谱是处于空闲状态的，只有少部分是处于使用状态，而由于静态的分配原则，使其他紧张的使用授权频段的用户又不能随时换过来使用空闲频谱来通信。美国 Federal Communications Commission 的一份关于频谱利用情况的调查报告曾显示：很大一部分授权频段在时间和空间上都没有得到充分利用，相反，非授权频段上却存在着非常多的用户，相应的业务量拥挤，基本趋于饱和状态[2]。认知无线电技术就是一种智能的通信系统，可以动态地分配当前的空闲频谱来给急需当时使用的终端来进行暂时通信，这样既提高了使用效率又没有影响授权用户的正常通信，一举两得，因此，认知无线电技术就引来了众多通信科研人员的研究热潮。
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1.2 认知无线电概述
认知无线电（Cognitive Radio, CR）最早是由 Joseph Mitola 博士在 1999 年发表的学术论文上提出的[3][4]，在目前无线频谱资源短缺的条件下，CR 技术可以提供更多的频谱使用机会，使认知用户最大程度地利用频谱资源进行通信。在认知无线电中，我们把被固定授予一个频段绝对使用权的用户叫做主用户PU（Primary User），或者授权用户；其他未授予该频段绝对使用权以机会方式接入进行通信的用户被称为次级用户 SU（Secondary User），或者认知用户。有了以上的介绍，为了减少名词的重复使用，在以下的论述中，我们就用 CR代表认知无线电，用 PU 和 SU 来代表授权用户和认知用户了。SU 只有在 PU 未进行通信，即该授权点空闲时才可以接入并使用该频段，而一旦 PU 再次使用该频段后，SU 必须马上撤出并及时搜索其他频谱空穴，这样就可以在不影响 PU 通信的同时及时接入其他频谱空洞来确保 SU 正常通信的完成。
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第 2 章 认知无线电频谱感知技术
2.1 频谱感知技术概述
认知无线电技术就是主要为了解决频谱稀缺的问题而提出来的解决方法，所以能够达到充分利用现有频谱的作用效果就是其根本目的。频谱检测是其中十分关键的环节，是确保认知无线电是否能顺利进行下去的先决条件[14]，为了迈出这关键的一步，国内外对其研究的论文已经非常多了，其一直作为认知领域的研究热点被广泛关注探讨。频谱感知实际上就是对信号检测的研究，在认知领域还依然存在着很多问题需要解决，所以该研究热点依然面临着众多挑战，需要研究人员更加坚持不懈的努力去克服。频谱感知理论上应该可以在任何时间、任何地点、任何环境下都可以实时地对周围频谱进行检测判断来搜索频谱空穴供认知用户随时接入来完成通信，SU在占用频谱空穴的时刻，需要具有实时监听能迅速感知到 PU 再次出现的能力，并在 PU 重新占用之前立即退出并随机转向另一频谱继续通信，不对 PU 造成使用影响，从而第一时间退出当前频段转而利用其他空闲频谱，这样就消除了通信冲突，并能很好的同时保证 PU 和 SU 的服务质量 QoS，这样就对认知用户有了很高的检测要求，必须最大化的提高检测概率才能使整个系统正常运行。这更加说明了认知系统需要具有精确的频谱检测能力，实时侦听周围通信环境，以实现可靠检测，是实现频谱共享和动态频谱管理的基础。这对于研究者们来说就是一个急需解决的重大问题，频谱感知在实际工作中受影响的因素实在是太多而且十分不稳定，尤其是周围环境的影响，一切考虑因素全是动态可变的。尤其在低信噪比的条件下，想尽可能地提高检测概率还是非常不容易的，现在的研究现状是基本都停留在理论层面，所以在低信噪比环境下如何能提高检测概率这一直是一个关键待解决的问题。
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2.2 频谱感知的评价指标
Cognitive Radio 作为近年来一直备受关注的能解决频谱短缺问题的无线新技术，频谱感知是最为重要的先决条件。所以衡量频谱感知也是需要有效的衡量标准的，这就需要研究出科学的判决准则。目前，频谱感知的研究大多集中在前端检测上，即如何准确快速地判断授权频带是否在被占用。因此，这个问题就能等效转化为准确判定授权用户信号是否存在的二元假设检验问题。通常定义检测概率、虚警概率、漏检概率等几个评价指标来描述评价检测结果。我们用状态0D 来描述检测法判定信道中不存在授权用户信号的结果，用状态1D 来描述检测法判定信道中存在授权用户信号的结果。同理，我们用状态0H 、1H 分别代表实际通信信道中授权用户信号不存在与存在的情况。在认知系统中，频谱空闲的情况下，较高的虚警概率会导致 SU 检测后认为频谱正在被占用，而不会接入原本空闲的信道中来,这样就降低了频谱利用率。而较高的漏检概率会导致在 PU 正在通信的过程，SU 检测频段空闲而随机接入使用信道的情况，由于二者此时占用了同一频段，所以对 PU 的正常通信势必会造成一定程度的干扰，降低了系统的 QoS，这些都是频谱检测研究中的重要问题。
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第 3 章 协作式频谱感知技术 .........21
3.1 协作频谱感知的分类 .... 22
3.1.1 集中式协作感知 ..... 22
3.1.2 分布式协作感知 ..... 23
3.2 判决准则 ..... 24
3.2.1 硬判决 ........ 24
3.2.2 软判决 ........ 27
3.3 本章小结 ..... 30
第 4 章 一种基于双门限能量检测的频谱感知优化算法....31
4.1 双门限能量检测概述 ....31
4.2 信噪比墙现象理论 ........38
4.3 差分能量检测模型 ........42
4.4 改进的双门限协作频谱检测优化模型 .......45
4.5 仿真分析与实验验证 ....48
第 5 章 总结与展望.......55
5.1 全文总结 .....55
5.2 研究展望 .....56
第 4 章 一种基于双门限能量检测的频谱感知优化算法
4.1 双门限能量检测概述
上文详细地介绍了传统的能量检测算法的计算思想和应用公式，而传统的方法是基于单门限的判决，单门限能量检测的原理如图 4.1 所示，即只有一个判决门限，从上文的仿真结果也能看出，能量检测是很容易受到周围瞬息多变的环境的影响的。在环境状态很良好的情况下，也就是信噪比很高时，信号的能量信息很容易被检测到，而噪声功率较小时，此时环境对信号的影响就会相对来说很小，所以这种情况下单门限能量检测是很容易区分出频谱是否被占用的，检测概率就会较高[36]。而一旦周围信道环境状态不好的情况下，也就是信噪比较低时，由于噪声的介入，噪声和信号能量的差别不是很明显时，此时就很容易混淆频谱的使用状况，而造成认知用户不能正确地感知主用户的使用情况，增大虚警概率，从而错失接入空闲频谱的使用机会，在变化的环境中做出实时地检测就很难办到。对于这种实际信道中噪声变化不确定度的影响，传统方法容易出现误检率，为了克服单门限能量检测的这种弱点。
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总结
本文的重点研究方向是对认知无线电技术中的频谱感知技术进行地深入研究：
第一章主要是从认知无线电的概念入手进行细致地全面论述，介绍了当今频谱的使用状况，日益匮乏的频谱资源由此诞生了认知无线电技术来解决频谱使用分配不合理的矛盾。总结了与本文相关的技术文献的研究成果，为后文的研究作了理论基础，通过对国内外的发展现状来表现出认知技术的重要研究意义，其应用前景是广阔的。
第二章进一步对认知系统中现有成型的传统的检测技术分别进行了理论分析，介绍了评价频谱感知算法性能的技术指标，并将各种方法的优缺点以及其适用范围总结绘制了一个表格来清晰地呈现比较优劣，为后文的进一步深入探讨奠定了扎实的理论基础。
第三章研究介绍了多点协作频谱感知网络的相关基础理论，引出了集中式和分布式的两类感知模型，并结合协作频谱感知中常用的信息融合软硬判决算法进行了仿真分析，直观地比较出了各自不同的判决性能，重点对硬判决准则进行了详细的分析探讨。
第四章是本文论述的核心内容，首先分别详细地介绍了算法中应用的理论知识，并各自进行了仿真分析，并取其各自的优点可以互补的特性来进行容和分析。基于以上的理论基础提出了一种新型的频谱感知优化算法，主要结合了双门限能量检测和信噪比墙理论以及差分能量检测方法来进一步优化合作检测的感知理论模型，并详细地介绍了系统模型及算法实现的具体实现过程，最后通过 Matlab 仿真分析证明了新方案的优越性。
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参考文献（略）