认知无线电中的快速频谱感知------外文翻译.rar
认知无线电中的快速频谱感知------外文翻译,摘要—在认知无线电系统中，快速检测用来进行频谱感知。通过检测频域的分布式变化，以便次级无线电网络可以移出被授权的频率带。基于快速检测，本文提出了逐次细化的方法，用来解决主无线电信号未知参数的问题。在没有数据融合的次级无线电系统中，协作检测用来提高快速频谱感知的性能。性能评估使用理论分析和数值仿真。 i. 介绍近些年来，...
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摘要—在认知无线电系统中，快速检测用来进行频谱感知。通过检测频域的分布式变化，以便次级无线电网络可以移出被授权的频率带。基于快速检测，本文提出了逐次细化的方法，用来解决主无线电信号未知参数的问题。在没有数据融合的次级无线电系统中，协作检测用来提高快速频谱感知的性能。性能评估使用理论分析和数值仿真。
I. 介绍
近些年来，认知无线电[9][15][22]引起了深入的研究，这是因为高效频率利用率的迫切需求。在认知无线电系统中，次级无线电用户试图找到“频谱空穴”，即未被主无线电用户使用的授权频谱带来进行通信。认知无线电中的一个关键问题是，如果相应频带的主无线电用户出现，次级用户需要尽快退出该频段。在频谱感知方面已经有了大量的研究。[20]中，压缩感知用来有效地采样频谱。[5]中，循环频域检测用来检测主无线电信号。频谱感知的基本限制在[15]中被讨论，而在[8]中则讨论了宽带频谱感知。
从本质上讲，频谱感知是用来检测频谱活动的变化（主无线电的出现）。因此，我们可以应用快速检测的理论[2][14],它完成了一个统计测试，以尽可能快的检测观察的分布变化，以便实现一个灵活和稳健的频谱感知。然而，直接使用众所周知的累积和（CUSUM）检测[13]是不够的。在主信号出现后会存在未知参数，例如接收到的主无线电信号的幅度。现有的算法中，能够处理未知参数的包括通用似然比（GLR）检测[7]，窗口GLR检测[18]和并行CUSUM检测[11]。在本文中，我们结合GLR和并行CUSUM检测提出一种新的算法，称为连续细化。
本文其余安排如下：第二部分阐述了系统模型。第三部分对现有的快速检测算法做了简要介绍。第四部分提出了一种新型的快速检测算法来解决未知参数的问题。第五部分，对次级网络的快速频谱感知算法及性能分析做了研究。第六部分和第七部分分别提供了大量的数值结果和结论。
Abstract
¡ªQuickestdetectionisappliedtofrequencyspec-
trumsensingincognitiveradiosystems.Distributionchange
infrequencydomainisdetectedforvacatingsecondaryradio
networksfromlicensedfrequencyband.Asuccessiverenement
basedquickestdetectionisproposedtotackletheproblem
ofunknownparametersofprimaryradiosignal.Cooperative
quickestdetectionisusedtoenhancetheperformanceofquickest
spectrumsensinginsecondaryradiosystemswithoutdatafusion
centers.Performanceiseva luatedusingtheoreticalanalysisand
numericalsimulations.
I.I
NTRODUCTION
Inrecentyears,cognitiveradio\[9]\[15]\[22]hasattracted
intensiveresearchbecauseofpressingdemandofefcientfre-
quencyspectrumusage.Inacognitiveradiosystem,secondary
radiouserstrytond¡®blankspaces¡¯,inwhichthelicensed
frequencybandisnotbeingusedbyprimaryradiousers,for
communications.Akeyproblemincognitiveradioisthatthe
secondaryusersneedtoquitthefrequencybandasquickly
aspossibleifthecorrespondingprimaryradioemerges.There
havebeenplentyofresearchonfrequencyspectrumsensing.
In\[20],compressedsensingisusedtosamplethefrequency
I. 介绍
近些年来，认知无线电[9][15][22]引起了深入的研究，这是因为高效频率利用率的迫切需求。在认知无线电系统中，次级无线电用户试图找到“频谱空穴”，即未被主无线电用户使用的授权频谱带来进行通信。认知无线电中的一个关键问题是，如果相应频带的主无线电用户出现，次级用户需要尽快退出该频段。在频谱感知方面已经有了大量的研究。[20]中，压缩感知用来有效地采样频谱。[5]中，循环频域检测用来检测主无线电信号。频谱感知的基本限制在[15]中被讨论，而在[8]中则讨论了宽带频谱感知。
从本质上讲，频谱感知是用来检测频谱活动的变化（主无线电的出现）。因此，我们可以应用快速检测的理论[2][14],它完成了一个统计测试，以尽可能快的检测观察的分布变化，以便实现一个灵活和稳健的频谱感知。然而，直接使用众所周知的累积和（CUSUM）检测[13]是不够的。在主信号出现后会存在未知参数，例如接收到的主无线电信号的幅度。现有的算法中，能够处理未知参数的包括通用似然比（GLR）检测[7]，窗口GLR检测[18]和并行CUSUM检测[11]。在本文中，我们结合GLR和并行CUSUM检测提出一种新的算法，称为连续细化。
本文其余安排如下：第二部分阐述了系统模型。第三部分对现有的快速检测算法做了简要介绍。第四部分提出了一种新型的快速检测算法来解决未知参数的问题。第五部分，对次级网络的快速频谱感知算法及性能分析做了研究。第六部分和第七部分分别提供了大量的数值结果和结论。
Abstract
¡ªQuickestdetectionisappliedtofrequencyspec-
trumsensingincognitiveradiosystems.Distributionchange
infrequencydomainisdetectedforvacatingsecondaryradio
networksfromlicensedfrequencyband.Asuccessiverenement
basedquickestdetectionisproposedtotackletheproblem
ofunknownparametersofprimaryradiosignal.Cooperative
quickestdetectionisusedtoenhancetheperformanceofquickest
spectrumsensinginsecondaryradiosystemswithoutdatafusion
centers.Performanceiseva luatedusingtheoreticalanalysisand
numericalsimulations.
I.I
NTRODUCTION
Inrecentyears,cognitiveradio\[9]\[15]\[22]hasattracted
intensiveresearchbecauseofpressingdemandofefcientfre-
quencyspectrumusage.Inacognitiveradiosystem,secondary
radiouserstrytond¡®blankspaces¡¯,inwhichthelicensed
frequencybandisnotbeingusedbyprimaryradiousers,for
communications.Akeyproblemincognitiveradioisthatthe
secondaryusersneedtoquitthefrequencybandasquickly
aspossibleifthecorrespondingprimaryradioemerges.There
havebeenplentyofresearchonfrequencyspectrumsensing.
In\[20],compressedsensingisusedtosamplethefrequency
