单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,认知无线电技术（Cognitive Radio,CR）,随着无线通信需求的不断增长,当前固定的频谱分配政策已不能满足人们的需求,频谱资源变得越来越紧张,而且，,无线系统的频谱资源在时间和空间上存在不同程度的空闲，造成频谱资源的浪费，,因此人们提出了,认知无线电技术,可以从时间和空间上充分利用那些空闲的频谱资源,从而有效解决了频谱资源的不足,提高频谱利用率认知无线电技术（Cognitive Radio,CR）,1,认知无线电旨在不影响,主用户（PU）正常通信,的前提下，由次用户（SU）通过动态频谱接入的方式共享和使用空闲频谱，解决频谱稀缺问题频谱感知,是认知无线电的一项关键技术，能够快速、可靠地检测出未被主用户占用的,频谱空穴,供次用户接入使用次用户接入后不断监听信道，当主用户出现时，快速让出频谱，以达到充分利用频谱资源并且尽量保护主用户的目的认知无线电旨在不影响主用户（PU）正常通信的前提下,2,频谱感知技术,频谱感知技术,有两大任务：第一，判断某一频段是否存在主用户信号，是否空闲可用；第二，为不对主用户造成不良影响，次用户在接入后要坚持监听，力求在第一时间感知到主用户的接入并退出信道，接入其他空闲信道。
只有快速准确的频谱感知才能保证非授权用户在合理利用空闲频谱资源的同时不干扰正常通信中的授权用户频谱感知技术 频谱感知技术有两大任务：第一，判断某,3,频谱感知技术可归纳为,单用户,频谱感知和,合作,频谱感知两大类，其中单用户频谱感知又分为主用户发射机检测和主用户接收机检测；合作频谱感知又分为基于软融合的检测和基于硬判决融合的检测噪声不确定性、信道衰落、多径效应等不良因素都制约了单用户频谱检测器的性能现有的频谱感知算法大多是通过对主用户发射机所发送的信号进行检测，因而容易产生“隐蔽终端”现象假如 CR 用户与主用户发射机之间有障碍物的遮挡，那么该 CR 用户很可能会受到阴影效应的影响而检测不到主用户发射机发送的信号频谱感知技术可归纳为单用户频谱感知和合作频谱感知,4,PU1 和 PU2 之间正在进行通信，由于 CR 用户 CR1和 CR2 均处于主用户发射机的信号覆盖范围之外，它们都检测不到主用户信号的存在，因此两个 CR 用户很可能使用相同的频带进行通信，于是它们便,对,PU1 产生了干扰，此时 PU1 便是“隐蔽终端”PU1 和 PU2 之间正在进行通信，CR1 虽然处于主用户发射机信号的覆盖范围内，但由于障碍物的存在，CR1受阴影效应的影响检测不到主用户信号，当 CR1 与 CR2 使用相同频带进行通信时就会干扰PU1 的正常通信。
PU1 和 PU2 之间正在进行通信，由于 CR 用户 CR,5,认知无线电技术CognitiveRadioCR课件,6,认知无线电技术CognitiveRadioCR课件,7,多用户协同检测,可以,削弱多径衰落与阴影效应带来的影响、提高频谱检测能力认知无线电技术CognitiveRadioCR课件,8,合作频谱感知技术,合作频谱感知技术是在单用户频谱感知技术基础上发展起来的合作频谱感知又称协作检测，它实际上是一个将处于不同地理位置上的各认知节点的独立检测结果按照一定的方法进行数据融合并做出最终判决的过程合作频谱感知利用空间的宏分集弥补了单用户频谱感知过程中可能遭遇到的“隐蔽终端”、深度衰落等容易造成检测错误的问题合作频谱感知技术合作频谱感知技术是在单用户频谱感知技术基础上,9,合作频谱感知通常包括本地感知、感知信息传,和,感知,信息,融合,三,个阶段,合作频谱感知通常包括本地感知、感知信息传和感知信息融合三个阶,10,感知信息的融合是合作频谱感知技术的关键环节，数据融合算法性能的优劣对最终的判决结果影响重大目前研究比较成熟且常用的数据融合算法有四种，它们分别是 AND 准则、OR 准则、K秩准则，以及基于对数似然比的 Chair-Varshney 准则。
感知信息的融合是合作频谱感知技术的关键环节，数据融合算法性能,11,能量检测,能量检测算法又是基于功率的检测算法，通过测量一段观测空间内的接收信号总能量来判决是否有授权用户信号出现能量检测中天线接收到的射频信号经射频放大、滤波后，雨本振信号进行混频处理，再经A/D转换并进行FFT变换后，对其平方求和，判决统计量为：,能量检测能量检测算法又是基于功率的检测算法，通过测量一段观测,12,传统的频谱感知方法中，认知用户以,奈奎斯特采样速率,对接收到的信号进行处理，然而需要感知的频谱宽度可能高达GHz，这样，需要处理的数据量非常大，无论从技术或是从成本上都是难以实现的近年来出现的新理论,压缩感知理论,，信号的采样和压缩同时以低速率进行，使采样和计算成本大大降低传统的频谱感知方法中，认知用户以奈奎斯特采,13,压缩感知理论框架（CS）,压缩感知理论是一个充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号采集,编解码理论传统的信息获取与处理过程,采样,压缩编码,传输,存储,信号重构,信号,X,恢复信号,量化,压缩感知理论框架（CS）压缩感知理论是一个充分利用信号稀疏性,14,CS理论是在采样的同时进行压缩，利用信号的稀疏性，以远低于Nyquist采样率的速率对信号进行非自适应的测量编码。
CS理论框架,压缩感知理论主要包括信号的,稀疏表示,、,编码测量,和,信号重构,等三方面稀疏变换,信号重构,恢复信号,Y,可压缩信号,投影到测量值,传输,存储,CS理论是在采样的同时进行压缩，利用信号的稀疏性，以远低于N,15,信号的稀疏表示,CS理论的前提条件是信号具有稀疏性或可压缩性考虑长度为N的离散是信号 ，记为 ，n=1,2,N由信号理论可知，X可用一组标准正交基,的线性组合表示，则,：,式中，为稀疏系数为,稀疏基,信号的稀疏表示CS理论的前提条件是信号具有稀疏性或可压缩性16,将信号 投影到一组测量向量 上，得到测量值 ，矩阵形式为：,式中，是 矩阵，是 矩阵，是 的测量矩阵则有：,式中：是 矩阵，称为传感矩阵将信号 投影到一组测量向量,17,由于测量值维数 远远小于信号维数 ，求解式(2)的逆问题是一个病态问题，所以无法直接从 的 个测量值中解出信号 而式（3）中 是稀疏的，即仅有K个非零系数，且 ，则利用信号稀疏分解算法，可以通过求解（3）的逆问题得到稀疏系数 ，代入（1）式得到信号 求逆,代入（1）,由于测量值维数 远远小于信号维数 ，求解式(2)的逆,18,受限等距特性,（RIP）,为保证算法收敛性，使得K个系数能由M个测量值准确地恢复，则矩阵 必须满足受限等距特性准则，即对任意具有严格K稀疏的矢量 ，矩阵 都能保证下式成立：,测量矩阵 和稀疏矩阵 不相关,。
受限等距特性（RIP）为保证算法收敛性，使得K个系数能由M个,19,信号的重构,假设在稀疏基 下，信号 是K-稀疏的，则可通过求解最小 范数的问题从 中恢复出 从而得到稀疏系数的估计信号的重构假设在稀疏基 下，信号 是K-稀疏的，则,20,压缩感知实现的关键,（1）如何选取稀疏矩阵 稀疏表示信号；,（2）如何选取随机观测中的观测向量 使得其与稀疏矩阵 不相关，以满足 RIP 条件；,（3）如何选择重建算法，使得重建过程耗时短且重建效果好压缩感知实现的关键（1）如何选取稀疏矩阵 稀疏表示信号,21,基于压缩感知的合作频谱感知,在认知无线电系统中，授权用户占用的频谱利用状况具有,稀,疏性，,利用这一性质，可以用压缩感知技术对频谱进行观测采样，并根据这,些少量的采样点进行重建与频谱占用率分析基于压缩感知的合作频谱感知算法的核心思想是：各 CR 用户独立地完成压缩感知、信号重建和局部判决过程，并将局部判决结果传送到控制中心，由控制中心运用数据融合算法对所接收到的全部局部判决结果进行融合，最终给出全局判决结果，并将该全局判决结果广播给各 CR 用户，有通信需求的 CR 用户根据该判决结果进行伺机接入。
基于压缩感知的合作频谱感知在认知无线电系统中，授权用户占用的,22,认知无线电技术CognitiveRadioCR课件,23,该算法之所以具有可行性，在于它利用了宽带信号在频域的稀疏性（某一宽带范围内，在某一地点或某一时间只有少数频带被占用，而大部分频带处于空闲状态）先利用感知矩阵对信号进行欠采样，然后利用压缩感知重构算法恢复出相应的信号，最后利用频谱感知算法对频域信号进行检测，也就完成了宽带频谱感知的任务该算法之所以具有可行性，在于它利用了宽带信号在频域的稀疏性（,24,基于分布式压缩感知的合作频谱感知,基于分布式压缩感知的合作频谱感知,25,各 CR 用户并不对压缩采样数据进行,重,构，也不对全局信道做出判决，而是直接将压缩采样数据传送给控制中心，由控制中心进行联合重构，进而对重构信号集合进行全局判决,各 CR 用户并不对压缩采样数据进行重构，也不对全局信道做出,26,。
