103290字博士毕业论文视觉认知无线电定向优化核心技术分析
论文类型：博士毕业论文
论文字数：103290字
论点：位置,感知,频谱
论文概述：
本文是无线电论文，主要针对视觉认知无线电位置优选技术进行研究。探索了以感知错误概率最小化为准则的次用户天线位置优化，研究了以覆盖范围最大化为准则的次用户基站位置优化。
论文正文：
第一章引言
从现有文献来看，认知无线电定位的研究已经引起了[21]-[29]的广泛关注。然而，目前还没有关于认知无线电系统中二次用户天线位置和二次用户基站位置优化的报道，对位置信息辅助应用的研究还不够全面，需要在理论上进一步研究。本论文的工作得到了国家自然科学基金重点项目“基于视觉映射的移动无线网络认知合作理论及关键技术研究”的支持。从视觉认知无线电定位的核心之一开始，对其关键技术进行了深入研究。研究内容包括以下三个方面:(1)基于最小化频谱感知误差的原则，提出了二次用户天线的优化布局方法。
(2)基于覆盖区域最大化的原则，探讨了广播认知无线电网络中二次用户基站的位置优化技术。
(3)研究了位置信息辅助下的硬判决合作频谱感知。本文的创新成果和贡献如图1-4所示。在图1-4中，我们根据本文的三个方面描述了本文的创新性成果和贡献，即(1)研究了二次用户传感天线的最优位置布局:对于二次用户配置单个天线的情况，我们首次导出了复合瑞利-阴影衰落环境下能量检测频谱感知缺失概率的封闭表达式。考虑路径损耗和主用户位置布局对频谱感知误差概率的影响。基于最小化频谱感知误差概率的原则，确定了二次用户天线的最佳位置布局。利用类似于二次用户单天线最优位置的研究步骤，研究了二次用户多天线的最优位置。
……
第二章认知无线电定位优化的研究现状
2.1简介
然而，现有的认知无线电研究是基于“倾听”的认知无线电技术，获取无线场景的能力有限。以频谱“监听”为代表的认知无线电理论和技术通常被动地监控无线电磁环境并感知频谱占用信息。其主要任务通常是确定特定频带是否被占用。它缺乏对影响系统性能和资源消耗的关键软信息的认识，例如频谱占用时间、谁被占用、如何占用以及占用概率(即周围有多少用户想要占用)，或者很难通过频谱“监控”获得这些软信息。“倾听”认知参数单一，缺乏全景多维信息。“监听”识别的参数只限于射频信号的特征，不能掌握无线通信环境的全景多维信息，如用户周围基站的分布、建筑物的密度、用户的密度和用户的移动趋势。这些参数可以极大地提高认知设备对无线环境的相关信息量。因此，认知参数的简化容易导致通信模式选择和资源分配的决策失误。
2.2视觉信息采集与识别
目前，通过多天线阵列进行视觉信息采集与识别的研究和应用主要集中在微波和毫米波雷达成像上。多天线成像的理论和技术可以根据照明源的存在与否分为被动成像和主动成像。被动形式通常通过接收和分析目标本身辐射的电磁波信号来获得关于目标特性的信息，而主动形式通过借助外部主动电磁波信号[37接收和分析信号(或信号的回波)来获得目标场景。由于无源多天线成像是非合作性的，有源多天线成像更具优势，下面将在文献调研的基础上首先介绍有源多天线成像的合成孔径雷达成像。此外，多输入多输出雷达成像为将多天线成像技术引入移动通信系统提供了技术可行性。我们将在第2.2.2节中分别介绍多输入多输出雷达成像，最后给出图像识别的研究现状。
第三章视觉认知无线电用户的天线位置布局.............................33
3.1导言.............................................33
3.2单天线位置优化.............................................34
第四章视觉认知无线电中二次用户基站的位置优化..............................52
4.1导言.........................................52
4.2系统模型.............................................54
4.3最佳二级用户基站位置...................56
4.4最佳二级用户基站位置……障碍场景中的58个
4.5参数设置和结果……63
4.6本章总结................................67
第五章位置辅助合作频谱感知..............................视觉认知无线电68
5.1导言................................68
第五章视觉认知无线电的位置辅助合作频谱感知
5.1简介
频谱感知技术研究频谱使用的识别[15]。频谱感知作为认知无线电最重要的组成部分之一，在世界范围内得到了广泛而深入的研究，[162]-[166]。由于衰落和阴影的影响，单个次要用户可能无法检测到主要用户的存在。为了解决衰落和阴影造成的隐藏主用户的问题，[15][167]-[170]提出了合作频谱感知。在协作频谱感知中，每个次级用户执行局部频谱感知以获得局部感知结果。局部结果可以是硬决策(一位)、软决策(无限精度)和定量决策(多位)[137]。将不同二级用户的本地判断结果发送到数据融合中心，通过进一步的数据融合处理，获得一级用户存在与否的全局判断结果。数据融合是合作频谱感知的重要组成部分，大量文献报道了这一点，[137][171]-[176]。文献[137][171]-[173]研究了软决策数据合并问题。软决策可以带来更好的性能，但是当二级用户数量增加时，软数据传输所需的带宽非常大。为了减少带宽需求，第二用户将观察结果量化为一比特(硬判决)[174]。从成本和带宽的角度来看，硬决策合并在实际应用中更具吸引力。
5.2位置辅助合作频谱感知方法
在本节中，我们提出了一种位置辅助硬决策合作频谱感知方法。能量检测方法具有计算复杂度低、易于实现的特点，是最常用的局部感知方法。因此，在我们提出的方法中，次级用户使用能量检测方法来确定初级用户是否存在，获得硬决策结果，并将决策结果传输到数据融合中心。数据融合中心执行以下处理:
(1)首先，数据融合中心通过位置信息获得主用户和每个次用户之间的信道条件，并计算相应的本地感知可靠性。[/BR/] (2)随后，数据融合中心通过对接收信号执行信道估计或位置信息来获得每个用户和数据融合中心之间的信道条件，并计算相应的传输可靠性。
(3)基于本地传感可靠性和传输可靠性，数据融合中心确定每个接收到的本地传感结果的可靠性。
……
第六章全文摘要
本文研究视觉认知无线电的位置优化技术。探讨了基于最小感知误差概率准则的子用户天线位置优化，研究了基于最大覆盖准则的子用户基站位置优化，提出了一种基于位置的协同频谱感知方法。
(1)提出了一种以最小化传感误差概率为目标的天线位置布局方法。研究了单天线的最佳位置。首次推导了复合瑞利-阴影条件下认知无线电网络能量检测方法的性能，得到了虚警概率和虚警概率的封闭表达式。进一步分析了主要用户的路径损耗和位置布局对性能的影响，并以感知到的错误概率最小为目标确定了最优位置。将单天线的研究扩展到多天线，推导了瑞利衰落、相关阴影和路径损耗影响下多天线的感知性能。考虑主用户的位置布局对性能的影响，以感知误差的最小概率为目标，确定多天线的最佳位置。分析结果表明，单天线的最佳位置位于小区中心。两个天线的最佳位置围绕小区中心对称分布，最佳距离由小区大小和信道质量决定。凸优化理论可用于获得最优解。
……
参考文献(省略)
