无线通信中认知无线电协作频谱感知

无线通信中认知无线电协作频谱感知的核心技术方针及实现

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一、协作频谱感知技术框架

1. 系统架构

2. 关键性能指标

• 检测概率( P_d )：主用户存在时正确检测概率 ≥ 95%
• 虚警概率( P_f )：主用户空闲时误判概率 ≤ 1%
• 协作开销：控制信道带宽占比 ≤ 10%

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二、核心协作策略

1. 分簇协作机制

• 自适应分簇算法：基于C-V准则构建动态分簇结构

  function clusters = adaptive_clustering(snr_matrix)
      N = size(snr_matrix,1);
      sorted_idx = sort(snr_matrix,'descend');
      clusters = cell(1,N);
      for i=1:N
          if isempty(clusters{i})
              clusters{i} = i;
          else
              dist = sum((snr_matrix - sorted_idx(i)).^2);
              [~,min_idx] = min(dist);
              clusters{min_idx} = [clusters{min_idx},i];
          end
      end
  end
  

• 双门限分簇：设置能量检测门限T₁/T₂，抑制低SNR节点干扰

2. 融合准则优化

• D-S证据理论融合：处理冲突证据提升可靠性

  function fused = dempster_rule(m1,m2)
      K = sum(m1.*m2,2); % 冲突因子
      fused = (m1.*m2)./(1-K+eps);
  end
  

• SNR指数加权：高SNR节点赋予更高权重

  weights = 1./(1+10^(-snr/10)); % SNR每增加10dB权重翻倍
  

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三、关键技术实现

1. 抗干扰增强

• 恶意节点检测：基于能量一致性检验

  \(\chi^2 = \sum_{k=1}^N \frac{(E_k - \bar{E})^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(N-1)\)

  • 当χ² > 3.841时判定为恶意节点

• 动态调整因子：根据信道状态调整协作节点数

  K = round(0.3*N + 0.4*snr); % SNR越高参与节点越多
  

2. 分布式共识算法

• CDS共识模型：构建支配集加速收敛

  function leader = find_dominating_set(G)
      % 使用贪心算法选择覆盖最多节点的支配集
      N = numnodes(G);
      covered = false(1,N);
      leaders = [];
      while ~all(covered)
          [~,max_idx] = max(degrees(G));
          leaders = [leaders,max_idx];
          covered[neighbors(G,max_idx)] = true;
          covered(max_idx) = true;
      end
      leader = leaders;
  end
  

• 异步融合机制：容忍10-20ms信道延迟

3. 机器学习辅助

• KNN分类检测：特征向量维度压缩

  function y_pred = knn_classifier(X_train,y_train,X_test,k)
      mdl = fitcknn(X_train,y_train,'NumNeighbors',k);
      y_pred = predict(mdl,X_test);
  end
  

• 特征工程：提取时域过零率、频域能量熵等特征

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八、开源工具与数据集

1. MATLAB工具箱
   • Communications Toolbox：提供能量检测函数
   • Phased Array System Toolbox：支持分簇算法实现
2. 代码 无线通信中的认知无线电协作频谱感知方针代码 youwenfan.com/contentca/64827.html
3. 公开数据集
   • UCI Machine Learning Repository：频谱感知数据集
   • 3GPP TR 36.889：异构网络信道模型