一种未知噪声的空间频谱分布协同感知新算法

标题中提到的“一种未知噪声的空间频谱分布协同感知新算法”指的是在认知无线电技术领域中，开发出了一种新型算法来解决空间频谱感知问题。这里的“未知噪声”强调了算法在面对主用户信号中不可避免存在的噪声干扰时仍能准确进行频谱感知的能力。空间频谱分布协同感知指的是通过合作的方式，利用多个感知节点收集数据，从而获得主用户网络的全局信息，以期提高频谱利用效率。 描述部分简要概述了算法的构建过程和性能特点。算法首先建立了包含未知本地噪声的主用户全局功率谱密度扩展近似模型，这个模型能够更真实地反映主用户信号特征。基于这个模型，设计了新型的协作频谱感知算法，该算法能够在不知道本地噪声的情况下，依然能够获取主用户网络中的全局信息，并对本地噪声做出初步估计。进一步地，算法利用变分贝叶斯推断技术设计了扩展模型系数向量估计器，以提高频谱信息的准确性。仿真结果显示，在较高信噪比条件下，该算法展现出了良好的准确度、收敛性和稳定性。尽管在已知噪声条件下算法性能更优，但在未知噪声的条件下，本算法相比其他算法表现出了更好的均方误差性能。 关键词“认知无线电”指出了算法所在的领域，这是一种允许次用户（Secondary Users，SU）利用主用户（Primary Users，PU）未使用的频谱资源的无线电通信方式。“空间频谱分布协作感知”和“变分贝叶斯推断”则分别说明了算法利用的空间频谱信息和数学推断方法。稀疏性则是在频谱感知中用到的一个假设，即在某一时间点或频率点上，只有少数几个主用户在使用频谱资源。 在认知无线电网络中，频谱感知技术是其核心，它主要依靠协作方式实现。协作频谱感知可以利用不同从用户在时间和空间上的独立性或不相关性进行分集，从而提高感知性能。然而，由于从用户通信存在距离远、信号功率弱、建筑物遮蔽和用户移动性等因素，造成的影响随时间不断变化，给频谱感知带来了挑战。如何感知主用户所使用的频段、功率及其所处位置等空间频谱分布信息成为实现认知网络动态全局频谱共享的关键。 在认知无线电技术发展的过程中，存在不同的文献提出了解决频谱感知问题的统计模型、信道可用性模型、移动性模型，以及感知节点选择方法。此外，还有研究构建了新的空时频谱感知模型，定义了相应的性能评价指标。本课题组在先前的研究中，已经利用变分贝叶斯推断技术，设计了噪声已知的新型空间频谱分布协作感知算法，取得了积极的进展。这种算法能够得到主用户信号的占用频段、功率和位置等关键信息。 针对未知噪声的情况，本研究构建了包含未知本地噪声的主用户全局功率谱密度扩展近似模型，并基于这个模型开发了相应的协作频谱感知算法。研究结果表明，在信噪比较高时，该近似模型准确度较好，且模型系数向量估计器的性能稳定。尽管与噪声已知的算法相比，性能有所不如，但在未知噪声的条件下，本算法的均方误差性能优于其他算法。这项研究成果为认知无线电网络中频谱的有效复用和动态共享提供了新的技术手段，有望改善当前频谱利用效率低下的问题。