基于支持向量机的认知无线电若干关键技术研究硕士论文.pdf

踌右却童大警 博士研究生学位论文 学 号 q 鱼墨2 墨3 2 0 0 9 年6 月2 5 日 1 一 犁字 i i l l 一 独创性 或创新性 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果 尽我所知 除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外 论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得北京邮电大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料 与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意 申请学位论文与资料若有不实之处 本人承担一切相关责任 本人签名 壅耋盘拯 口甘日 如0 9 2 箩 日期 竺 兰三 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定 即 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学 学校有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘 允许学位论文被查阅和借 阅 学校可以公布学位论文的全部或部分内容 可以允许采用影印 缩印或其它 复制手段保存 汇编学位论文 保密的学位论文在解密后遵守此规定 保密论文注释 本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书 非保密论 文注释 本学位论文不属于保密范围 适用本授权书 本人签名 壅籀题日期 趔 墨 鲨 导师签名 印乏i 1 日期 型盟 墨 堕 9 杰 e 基于支持向量机的认知无线电若干关键技术研究 摘要 无线频谱资源紧缺与分配方式缺乏灵活性是限制当今无线通信 发展的两大因素 认知无线电技术作为一种智能频谱共享技术 可显 著提高频谱利用率 实现不可再生频谱资源的再利用 为解决如何在 有限频谱资源条件下提高频谱使用率这一无线通信难题开辟了一条 新的途径 研究认知无线电关键技术 对于推动认知无线电的发展和 应用 意义重大 目前认知无线电关键技术的内容众多 研究方法繁 杂 尚没有形成统一的理论研究体系 认知无线电技术本身强调通信 设备的智能性 要求设备能通过对外界环境信息的感知和学习 实时 改变其操作参数从而充分利用空闲频谱 提高频谱利用率 这使得利 用人工智能领域中的机器学习理论研究认知无线电关键技术成为必 要与可能 支持向量机是近年来比较流行的机器学习方法 具有相对 优良的性能指标 本文从机器学习的角度 利用支持向量机方法 对认知无线电的 几个关键技术进行了研究 本文的研究重点是认知无线电关键技术中 的频谱感知和动态频谱接入 本文的主要工作包括 1 本文在第二章重新阐述了认知无线电关键技术 认知无线电网 络 认知网络的定义 系统总结并详细介绍了认知无线电技术 尤其 是关键技术的国内外研究 发展和应用现状 通过讨论与分析 明确 了认知无线电关键技术研究中存在的问题和进一步的研究内容与方 向 同时也充分体现了提出 基于支持向量机的认知无线电若干关键 技术研究 这一课题的必要性和重要性 2 本文在第四章针对认知无线电频谱感知技术中信号调制方式 识别的重要性 提出一种新型的认知无线电调制信号识别算法 依据 调制信号的循环谱特性 结合支持向量机与隐马尔科夫模型与用于信 号识别的各自优点 构建两级分类器 对调制信号进行识别 算法对 信号调制方式的识别性能良好 且在低信噪比下仍具有较高的正确识 别率 3 本文在第五章提出一种基于概率密度估计的动态频谱接入算 法 通过由支持向量机拟合出的授权频段空闲时长的概率密度对信道 状态进行预测评估 认知无线电用户根据信道状况选择接入 该算法 可以进行自适应调整 具有良好的实用性与灵活性 仿真结果表明 所提出的算法可以有效降低信道的冲撞率 同时提高认知无线电用户 的吞吐量和服务质量 4 本文在第六章提出了 无线通信网络中时域频谱利用概率密度 拟合研究 这一子课题的重要意义和研究价值 对时域频谱利用概率 分布建模的方法和步骤做了详细介绍 在仿真环境下按照传统统计学 方法对信道空闲时长的概率密度进行拟合分析 同时也使用了基于支 持向量机的密度估计方法 仿真结果说明提出的建模方法切实有效 并且在统计意义上得出了i e e e 8 0 2 1l gw l a n 环境下传输u d p 流时 信道的空闲时长服从p a r e t o 分布的这一重要结论 关键词 认知无线电认知无线电关键技术支持向量机频谱感知 动态频谱频谱接入概率密度估计 n e i i 争 u 一 t j r e s e a r c ho ns o m ek e yt e c h n o l o g i e so fc o g n i t i v er a d i o b a s e do ns u p p o r tv e c t o rm a c hin e a b s t r a c t t h es c a r c e n e s so fw i r e l e s ss p e c t r u ma n dt h el a e ko ff l e x i b i l i t yo fa l l o c a t i o n m e t h o d sa r et w om a j o rf a c t o r sw h i c hr e s t r i c tt h ed e v e l o p m e n to fc u r r e n tw i r e l e s s c o m m u n i c a t i o n s a sar e v o l u t i o n a r ys m a r ts p e c t r u ms h a r i n gt e c h n o l o g y c o g n i t i v e r a d i o c r c a l ls i g n i f i c a n t l yi m p r o v et h es p e c t r u mu t i l i z a t i o na n dr e c e i v e sm o r ea n d m o r ei n t e r e s tw i t h i nt h e s ey e a r s i t sv e r yi m p o r t a n tt or e s e a r c ho nk e yt e c h n o l o g i e so f c o g n i t i v er a d i of o rp r o m o t i n gt h ed e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o no fc o g n i t i v e r a d i o t h e r ea r em a n yd i f f e r e n tt y p e so ft h ek e yt e c h n o l o g i e si nc o g n i t i o nr a d i oa tt h e m o m e n t a sw e l la sr e s e a r c hm e t h o d s w h i ma r es t i l l n o tf o r m e dt h eu n i f i e d f u n d a m e n t a lr e s e a r c hs y s t e m c o g n i t i v er a d i ot e c h n o l o g ye m p h a s i z et h ei n t e l l i g e n c e o fc o m m u n i c a t i o n se q u i p m e n t w h i c hm a k ei tp o s s i b l e t om s e a r c ht h ek e y t e c h n o l o g i e so fc o g n i t i v er a d i ob a s e do nm a c h i n el e a r n i n gt h e o r e t i c a l a sam a c h i n e l e a r n i n gm e t h o d s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e s v m i sv e r yp o p u l a ri nr e c e n ty e a r s h a s a r e l a t i v e l yg o o dp e r f o r m a n c e i nt h i sd i s s e r t a t i o n s o m ek e yt e c h n o l o g i e so fc o g n i t i v er a d i oa r er e s e a r c h e d b a s e do ns u p p o r tv e c t o rm a c h i n e t h er e s e a r c hf o c u s e do ns p e c t r u ms e n s i n ga n d d y n a m i cs p e c t r u ma c c e s s d s a t h ed i s s e r t a t i o n sm a i nc o n t e n t si n c l u d e 1 i nc h a p t e r2 t h ek e yt e c h n o l o g yo fc o g n i t i v er a d i o c o g n i t i v er a d i on e t w o r k s a n dc o g n i t i v en e t w o r k sa r er e d e f i n e d a n das y s t e m a t i cs u m m a r ya n dd e t a i l e d i n f o r m a t i o na b o u tc o g n i t i v er a d i ot e c h n o l o g ya r ei n t r o d u c e d e s p e c i a l l yi t sk e y t e c h n o l o g yr e s e a r c h d e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o n s b yd i s c u s s i n ga n da n a l y z i n t h e p r o b l e m sa n df u r t h e rr e s e a r c hd i r e c t i o no ft h ek e yt e c h n o l o g yi nc o g n i t i v er a d i oa r e d e f i n a b l e w h i c hf u l l yr e f l e c t st h en e c e s s i t ya n di m p o r t a n c eo ft h ep r o p o s e ds u b j e c t t h a ti sr e s e a r c ho ns o m ek e yt e c h n o l o g i e so fc o g n i t i v er a d i ob a s e do ns u p p o r tv e c t o r m a c h i n e 2 i nc h a p t e r4 an o v e la p p r o a c ht os i g n a lc l a s s i f i c a t i o ni sp r o p o s e df o r c o g n i t i v er a d i o c o m b i n i n g t h es p e c t r a lc y c l o s t a t i o n a r yf e a t u r e s e m b e ds v mi n t ot h e f r a m e w o r ko fh i d d e nm a r k o vm o d e h m m t oc o n s t r u c tah y b r i dh m m s v m c l a s s i f i e rf o r s i g n a lr e c o g n i t i o n t h e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h eh i g h i i i 北京邮i 1 人学博l 学位论义a b s t r a c t p e r f o r m a n c ea n dr o b u s t n e s so ft h ep r o p o s e da p p r o a c h e v e hi nl o ws n r c o m p a r e d t ot h ec o n v e n t i o n a lm e t h o d s t h ep r o p o s e da p p r o a c hi sr o b u s t h a sar a t h e rh i g h e r r e c o g n i t i o nr a t eo fs i g n a l s 3 i nc h a p t e r5 ad y n a m i cs p e c t r u ma c c e s sa l g o r i t h mb a s e do np r o b a b i l i t y d e n s i t ye s t i m a t i o ni sp r o p o s e dt oe s t i m a t et h ep r o b a b i l i t yd e n s i t yo fs p e c t r u mi d l e d u r a t i o nw i t hs u p p o r tv e c t o rm a c h i n e sa n de v a l u a t e st h ec h a n n e ls t a t e s a n dc o g n i t i v e r a d i ou s e r sa c c e s st h ec h a n n e la c c o r d i n gt ot h es t a t e s t h i sp r a c t i c a b l ea n df l e x i b l e a l g o r i t h mc a l lb ea d j u s t e da d a p t i v e l y s i m u l a t i o ns h o w st h a tt h ep r o p o s e da l g o r i t h m s i g n i f i c a n t l yr e d u c e sd i s r u p t i o n st op r i m a r yu s e r sa n di m p r o v et h et h r o u g h o u ta sw e l l a st h eq u a l i t yo fs e r v i c eo fc o g n i t i v er a d i ou s e r s 4 i nc h a p t e r6 av e r yi m p o r t a n ta n dv a l u a b l es u b t o p i ci sp r o p o s e d n a m e l y r e s e a r c ho nf i n i n g p r o b a b i l i t yd e n s i t y o fs p e c t r u mi d l ed u r a t i o ni nw i r e l e s s c o m m u n i c a t i o nn e t w o r k s a n dt h e nm o d e l i n gm e t h o d sa n ds t e p sa l ed e s c r i b e di n d e t a i l i n t h es i m u l a t i o ne n v i r o n m e n t t h e p r o b a b i l i t yd e n s i t yo fs p e c t r u mi d l e d u r a t i o ni se s t i m a t e dw i t hc o n v e n t i o n a l p a r a m e t e re s t i m a t i o na n ds u p p o r tv e c t o r m a c h i n e s s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e dm o d e l i n gm e t h o d sa r ee f f e c t i v e a n dr o b u s t k e y w o r d s c o g n i t i v er a d i ok e yt e c h n o l o g yo fc o g n i t i v er a d i o s u p p o r tv e c t o rm a c h i n es p e c t r u ms e n s i n g d y n a m i cs p e c t r u ma c c e s sp r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o ne s t i m a t i o n i v e u j lr r 北京邮i u 人学博i 学f 讧论文同录 目录 摘萼要 i a b s t r a c t l i l e jj j 之 v 第一章绪论 一l 1 1 研究背景 1 1 1 1 认知无线电技术的提出 1 1 1 2 认知无线电技术的发展及应j h j 2 1 1 3 认知无线电的关键技术 3 1 1 4 课题的提出和意义 4 1 2 论文的研究内容和研究成果 6 1 3 论文的组织安排 7 1 4 参考文献 8 第二章认知无线电技术研究综述 1 0 2 1 引言 1 0 2 2 认知无线电技术概述 l o 2 2 1 认知无线电技术的定义 1 0 2 2 2 认知无线电技术的基本术语 1 3 2 2 3 认知无线电技术研究现状 1 4 2 3 认知无线电关键技术 15 2 3 1 频谱感知 16 2 3 2 无线资源管理 2 4 2 3 3 物理传输技术 3 3 2 4 认知无线电的应用及相关标准化 3 5 2 4 1 认知无线电与w r a n 3 5 2 4 2 认知无线电与w l 气n 3 6 2 4 3 认知无线电与w m a n 3 8 2 4 4 认知无线电与w p a n 3 9 2 4 5 认知无线电与a dh o e 4 0 2 5 本章总结 4 0 2 6 参考文献 4l 第三章统计学习理论与支持向量机 4 8 3 1 引言 4 8 3 2 机器学习 4 9 3 2 1 函数估计和风险最小化 4 9 3 2 2 学习问题 5 0 3 2 3 经验风险最小化原则 5l 3 2 4 复杂性与推广 能力 5 2 3 3 统计学习理论 5 2 3 3 1 学习过程的一致性 5 2 3 3 2v c 维 5 3 v 北京i i i l g i t l 人学博j j 学位论义日录 3 3 3 推j 性的界 5 4 3 3 4 结构风险最小化 5 4 3 4 支持向量机 5 5 3 4 1 最优分类超平面 5 6 3 4 2 线性可分 5 7 3 4 3 线性不可分 5 8 3 4 4 支持向量机 一5 8 3 4 5 核函数 6 0 3 5 支持向量机的应川 61 3 6 本章总结 6 2 3 7 参考文献 一6 3 第四章支持向量机在c r 频谱感知中的应川研究 6 4 4 1i l 言 6 q l 4 2 循环谱理论 6 4 4 2 1 循环谱的定义 6 5 4 2 2 几种典型调制信号的循环谱 6 7 4 2 3 循环谱的特征 6 8 4 2 4 谱相关函数的计算 6 9 4 3 基于循环谱的认知无线电信号调制方式识别技术 7 0 4 3 1 基y h m m 的信号调制方式识别 7 0 4 3 2 基于a n n 的信号调制方式识别 7 2 4 3 3 多级分类器进行信号调制方式识别的优势 7 3 4 4 基于h m m s v m 的认知无线电信号调制方式识别算法 7 4 4 4 1 信号特征参数提取 7 4 4 4 2 基于h m l w s v l 的两级分类器 7 5 4 4 3 算法性能分析 7 7 4 4 4 仿真结果 7 8 4 5 本章总结 8 1 4 6 参考文献 8 2 第五章支持向量机在c r 动态频谱接入中的应用研究 8 4 5 1 引言 8 4 5 2 动态频谱接入技术研究现状 8 4 5 2 1 合作协商接入方式 8 5 5 2 2 透明接入方式 8 5 5 3 认知无线电动态频谱接入的m a c 层方案 8 7 5 3 1 频谱检测 8 8 5 3 2 信道接入 8 8 5 3 3 数据传输 8 8 5 4 概率密度估计 8 9 5 4 1 概率密度估计方法 8 9 5 4 2 基于支持向量机的概率密度估计 9 0 5 4 3 模式选择 9l 5 5 基于概率密度估计的认知无线电动态频谱接入算法 9 3 5 5 1 算法设计 9 3 v i 0 j 6 2 1 时域频谱利用概率分布建模 1 0 2 6 2 2 授权用户时域频谱利用概率密度的估计 10 4 6 3 仿真环境的建立 1 0 4 6 4 仿真实验 1 0 7 6 4 1 样本采集 10 7 6 4 2 样本处理 1 0 7 6 4 3 概率密度分布曲线分析与拟合 1 0 8 6 4 4 概率密度分布曲线拟合结果检验 1 ll 6 4 5 基丁支持向量机的概率密度分布曲线拟合 1 l l 6 5 本章总结 1 1 2 6 6 参考文献 1 1 3 第七章结论与展望 1 1 4 7 1 论文工作总结 1 1 4 7 2 下一步1 作展望 1 l5 致谢 116 作者攻读博士学位期间的研究成果 1 1 7 v h 北京邮i u 人学博f j 学位论文 u 录 秀 i 北京邮i u 人学博i j 学位论文筇4 章绪论 1 1 研究背景 1 1 1 认知无线电技术的提出 第一章绪论 无线电频谱是一种宝贵的 有限的资源 目前主要由国家统一分配 授权使 用 通常情况下 一个频段一般仅供一个无线通信系统独立使用 不同的无线通 信系统使用不同的频段 互不干扰 随着无线通信技术的飞速发展与无线通信业 务需求的快速增长 通信系统对无线电频谱资源的需求不断增加 频谱资源的缺 乏也日益严重 人们利用许多无线通信理论与技术 如链路自适应 正交频分复 用 o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g o f d m 以及多输入多输出 m u l t i p l e i n p u tm u l t i p l e o u t p u t m i m o 技术等 以解决无线频谱资源紧张的问 题 虽然这些技术在一定程度上提高频谱利用率 但其提高的程度有限 远远不 能满足用户的通信需求 传统的频谱管理与分配策略大多是基于固定频谱分配的模型 即频谱管理部 门和通信运营商将可用频谱资源在频域或者时域甚至空域上划分成固定 非重叠 的频谱资源块 并通过一定的保护方式进行分割 将这些频谱资源块以独占的方 式分配给不同的用户和服务 这种 预先分配 授权使用 的频谱管理方式 常 常使某些频段承载的业务量很大 而另一些频段却在大部分时间内没有用户使 用 白白浪费了频谱资源 美国联邦通信委员会 f e d e r a lc o m m u n i c a t i o n s c o m m i s s i o n f c c 研究报告指出频谱的使用情况极不平衡 一些频带大部分时间 没有用户使用 另一些频带只是偶尔使用 而剩余频带的使用则竞争很激烈 l 2 0 0 2 年的另一项调查显示美国的授权频谱中只有大约2 在被频繁使用 而在其 它国家则更低 2 可见 实际上并不是没有频谱可用 而是现有的频谱分配方式 导致资源没有被充分利用 大大限制了频谱的使用效率 可以说 频谱稀缺与分 配方式缺乏灵活性是限制无线通信发展的两大因素 因此 需要寻求一种更有效 的频谱管理方式 以充分利用频域 时域和空域上的空闲频谱 缓解不断增长的 频谱资源的供需矛盾 认知无线电 c o g n i t i v er a d i o c r 技术 3 4 作为一种智能的频谱共享技术 能 第l 页 共1 1 7 页 北京邮i u 人学博i j 学位沦义 第一帝绪论 够依靠人工智能的支持 感知无线通信环境 根据一定的学习和决策算法 动态 的检测空闲频谱 实时自适应地改变系统工作参数 有效地利用空闲频谱 理论 上允许在时间 频率以及空问上进行多维的频谱复用 由于其采用频谱检测的方 式获取频谱信息 认知无线电技术能适应无线环境频谱使用状况的短期变化 实 现频谱的高效利用 并且它不要求改造现有系统 对无线信道环境和用户需求都 将具有较好的适应性 认知无线电技术的提出 为从根本上解决同益增长的无线 通信需求与有限的无线频谱资源之间的矛盾开辟了一条行之有效的解决途径 是 未来无线通信产业的发展方向 1 1 2 认知无线电技术的发展及应用 认知无线电技术这一概念首先是j o s e p hm i t o l a 博士于19 9 9 年在软件无线电 概念的基础上提出的 4 他从应用层的角度提出用人工智能的方法使通信系统的 无线资源及业务能力适用用户需求的变化 他定义认知无线电为一种智能的无线 通信技术 它能够连续不断地感知周围的通信环境 通过对环境信息的分析 理 解和判断 然后通过无线电知识描述语言 r k r l 自适应地调整其内部的通信参 数 如发射功率 工作频率 编码方式等 以适应环境的变化 其核心思想是通 过检测哪些频谱处于空闲状态 在不影响授权用户的前提下智能地选择和利用这 些空闲频谱 从而提高频谱的利用率 2 0 0 3 年美国联邦通信委员会f c c 提出了c r 的一个相当简化的版本 他们 在f c c 0 3 3 2 2 5 中建议任何具有自适应频谱意识的无线电都应该被称为认知无 线电c r f c c 更确切地把c r 定义为基于与操作环境的交互能动态改变其发射 机参数的无线电 其具有环境感知和传输参数自我修改的功能 f c c 提出利用 利用认知无线电技术实现动态频谱共享 6 将认知无线电与提高频谱利用率联系 起来 为认知无线电技术找到了最具市场推动力和实现可能性的方向 从2 0 0 5 年开始 认知无线电技术的研究逐渐升温 国内外许多大学和科研 机构积极投入c r 技术的研究中 1 m 目前它已成为学术界在移动通信领域的一 个重要研究课题 美国的相关科研项目主要研究c r 系统方法和关键技术 以实 现基于c r 技术的动态频谱应用 欧洲的一些项目主要关注在混合的多无线电网 络中频谱的动态分配和流量控制机制 以及研究如何通过端到端重配置网络和软 件无线电技术将未来不同类型的无线网络融合起来 同时对基于c r 应用的市场 模型 c r 网络的定价策略和计费策略也进行了初步研究 例如 欧盟第七工作 大型重点合作项目e 3 e n dt oe n de f f i c i e n c y m 研究在b 3 g 系统中应用认知无 线电和认知网络技术 将现有的异构无线系统演变为一个统一的 能适应环境变 化的 高频谱利用率 高无线资源利用率的b 3 g 认知系统框架 b 3 gc o g n i t i v e 第2 页 共1 1 7 页 北京i i l j l 1 人学博卜学位论文第一章绪论 s y s t e mf r a m e w o r k 我国针对认知无线电技术的研究也在有计划 有步骤地展开 2 0 0 8 年中国 国家自然科学基金委信息科学部根据通信领域发展需求 在认知无线电领域设立 重点项目群 支持4 个重点项目 2 0 0 9 年1 月 国家自然科学基金委员会认知 无线电领域信息科学部调控重点项目群在北京邮电大学启动 该重点项目群是国 家自然基金委在项目群建设方面的第一个试点 旨在通过这种新的形式 加强项 目之间的交流 实现在认知无线电领域更大的突破 使我国在本领域有更高的话 语权 2 0 0 8 年初 中国国家重点基础研究发展计划 9 7 3 计划 也在信息领域研 究专项中启动认知无线网络基础研究 随着认知无线电技术的发展 各标准化组织和行业联盟也纷纷开展相关的研 究 并且开始着手制定认知无线电的标准和协议 以期推动该技术的发展与应用 i e e e 8 0 2 2 2 工作组从2 0 0 4 年起制定基于c r 技术的无线区域网络w r a n 的物理 层和媒体接入层m a c 相关标准 目前已完成草案 i e e e 8 0 2 1 6 第h 任务小组 通过增强链路层的感知和协调能力包括基站间协议来实现基于w i m a x 的非授 权系统及其与授权系统之间的共存和互通 i e e e 8 0 2 1 1 第h 和k 任务小组分别 通过增强动态信道选择和发送功率控制机制以及增强射频资源测量机制等来实 现与其它免授权系统的共存 i e e e l 9 0 0 标准组也在进行与下一代无线通信技术 和高级频谱管理技术相关的电磁兼容研究 此外 i t u 在2 0 0 7 年1 1 月的世界无 线电大会 w r c 0 7 上通过了瓤s c o m 6 1 8 t 1 2 决定研究引入认知无线电技术 的相关规划措施 并作为2 0 1 1 年世界无线电大会 w r c 1 1 的1 1 9 议题 说明删 也已经充分认识到c r 技术在未来通信发展中的重要意义 总体来讲 目前认知无线电技术的研究 无论是系统结构 协议体系 标准 规范 还是具体的关键技术 都有很多问题亟待研究 认知无线电最终的目标是 在整个无线通信频率范围内实现多种通信系统间的高效率的动态频谱共享 而目 前即便像i e e e 8 0 2 2 2 这样距离商用较近的标准 也只是认知无线电技术最简单 的应用实例 1 1 3 认知无线电的关键技术 认知无线电技术的研究内容较多 不过目前国内外对于其关键技术的确切定 义尚未统一 本文对认知无线电的关键技术进行了概括总结 从广义上讲 它主 要分为三大类 即频谱感知 无线资源管理和物理传输技术 1 频谱感知 认知无线电通信的一个重要前提是频谱感知 s p e c t r u ms e n s i n g 1 3 1 4 认知无 线电设备需要灵敏的感知周围环境的变化 通过频谱感知发现频谱空穴 即分 第3 页 共1 1 7 页 北京 i i j l 1 人学博i j 学位论文 第一章绪论 配给授权用户但在一定的时间和具体的位置该授权用户没有使用的频谱 使得认 知无线电能与周围通信环境相适应 在不干扰授权用户的自订提下使用这些空闲频 谱进行通信 这是认知无线电的一项核心功能 在c r 系统中 频谱感知不仅对 频谱空穴的检测起决定作用 同时也对频谱状态进行监测 c r 的频谱感知技术 内容相当广泛 其中也存在很多问题有待进一步深入研究 本文第2 3 1 节有详 细讨论 2 无线资源管理 当前认知无线电技术的两大主要任务是发现频谱机会和利用频谱机会 频谱 感知用以发现频谱机会 而对于频谱机会的利用则主要由无线资源管理来完成 认知无线电无线资源管理一般包括以下五个部分 频谱分析 频谱分配 动态频 谱接入 性能优化和功率控制 从确保不对授权用户造成有害干扰 保障c r 系 统的服务质量q o s 和提高频谱利用的角度来看 无线资源管理是c r 系统中一 个必不可少的重要组成部分 本文第2 3 2 节有详细讨论 3 物理传输技术 物理传输技术要解决的首要问题是如何生成对授权信号无干扰的认知无线 电信号 目前针对这个问题主要的解决方案包括认知o f d m 和t d c s t r a n s f o n l l d o m m nc o m m u n i c a t i o ns y s t e m t d c s 以及认知u w b u l t r aw i d e b a n d u w b 此外 认知无线电系统较之传统无线通信系统的主要区别在于如何避免对授权系 统造成干扰 同时保证本系统的吞吐量性能要求 因此 认知无线电物理传输技 术还应当包括信道编码 多天线和链路自适应等方面 本文第2 3 3 节将讨论认 知无线电物理传输技术 作为移动通信领域的长期发展目标之一 认知无线电技术将在今后由简到 难 由小范围到大范围地逐步实现 研究认知无线电关键技术 对推动认知无线 电在现有无线通信系统的应用以及未来认知无线电系统的发展 都具有重要的研 究意义和研究价值 1 1 4 课题的提出和意义 从c r 的定义和功能可以看出 c r 用户要感知周围频谱环境 根据历史信 息 主动调整其传输参数 使用当前空闲频谱同时不对授权用户造成有害干扰 完成这一过程 可以是基于历史信息的简单估计或最优算法 也可以是一些相对 复杂的机器学习算法 考虑到实际的移动通信 由于频谱环境和网络拓扑的变化 c r 用户的感知能力和调整能力应更智能化 其也具备较强的推广能力 而这也 正是机器学习的优势所在 在机器学习理论中 学习问题可以划分为三个基本问 第4 页 共1 1 7 页 j l 北京邮i 1 人学博i 学位论文第一章绪论 题 模式识别 回归估计 概率密度估计 事实上 在认知无线电关键技术的研 究中 可以通过机器学习解决其中的很多问题 例如c r 频谱感知技术中授权用 户信号调制方式的识别 可对应于机器学习中的模式识别问题 ll 博1 频谱分配 动态频谱接入等 又可以通过回归估计 概率密度估计等方法加以解测1 9 2 0 另一方面 认知无线电领域已有认知无线电网络的相关研究 例如 i e e e 8 0 2 2 2w r a n 系统 所谓认知无线电网络是指基于认知无线电技术的无线 通信网络 它利用认知无线电技术 使网络内的用户在频域 时域 空域等多维 度上实现频谱资源的共享和复用 提高网络内的频谱利用率 不过 认知无线电 网络只是认知无线电技术在无线网络方向上的拓展 认知无线电技术最终的目标 是实现现有通信网络向整个认知网络方向演进 依靠网络的各种智能化技术去支 持移动终端实现强大的功能 但是这个演进的进展不光受到认知无线电技术本身 发展的影响 也受到例如数据发掘 模式识别等机器学习相关学科发展的影响 因为未来认知网络需要感知的不光是无线频谱资源 更是对用户环境和网络环境 的感知 这种感知需要对形如历史环境信息库这样的数据库中的数据进行不断的 采集 更新 挖掘和分析 以供网络进行目标决策和执行 要完成上述功能仅仅 依靠认知无线电技术是远远不够的 还必须联合其它学科如机器学习等人亚智能a 技术p 引入机器学习等人工智能技术 将使得未来的无线通信系统 如认知网络 更加智能化 人性化 支持向量机 s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e s v m i s 是近年来比较流行的机器学习 方法 具有相对优良韵性能指标 它是建立在统计学习理论基础上的机器学习方 法 统计学习理论就是研究小样本统计估计和预测的理论 核心内容包括 基于 结构风险最小化准则的统计学习一致性条件 统计学习方法推广性的界 在推广 界的基础上建立的小样本归纳推理准则 实现新的准则的实际方法 由于s v m 方法具有坚实的理论基础 而且在一些领域中表现出较好的推广性能 因此s v m 算法成为近几年的研究热点 论文从机器学习的角度 利用支持向量机方法 对认知无线电的几个关键技 术进行了尝试性研究 1 7 之o l 经过大量的文献检索和阅读以及充分的可行性论证 选择 基于支持向量机的认知无线电若干关键技术研究 作为博士论文研究课题 本课题的研究 对于解决目前认知无线电关键技术中存在的众多问题 以及推动 基于支持向量机的机器学习在认知无线电网络乃至未来认知网络中的应用 都具 有重要意义 本研究课题受到了国家自然科学基金 基于时域频谱利用概率分布曲线拟合 的频谱检测研究 编号 6 0 7 7 2 11 0 的资助 第5 页 共1 1 7 页 正 北京 i j i j l 1 人学博i j 学位论义第一章绪论 1 2 论文的研究内容和研究成果 本文旨在将支持向量机与认知无线电研究相结合 尝试建立起基于s v m 的 认知无线电关键技术研究方法体系 并对s v m 的应用进行拓广 主要研究内容 如下 1 认知无线电技术的基本问题研究 在本论文研究之初 可获得的参考文献资料较少 为保证后续研究的价值 通过广泛的调研 作者深入学习并研究了认知无线电的一系列基础性问题 l6 1 如认知无线电的基本原理 协议体系 标准草案 确定了本论文各个研究内容所 基于的系统方案 2 认知无线电频谱感知技术中授权用户信号调制方式识别的研究 对于认知无线电频谱感知技术来讲 频谱感知不仅要能够精确检测到授权用 户信号的出现 还应该可以识别其调制类型 进而确定授权用户的业务种类 业 务强度等先验信息 从而利用这些先验信息使c r 用户更有效的发现和使用空闲 频谱 提高频谱利用率 论文提出一种新型的授权用户信号调制方式识别算法 1 7 1 8 利用循环谱理论结合支持向量机方法对调制信号进行识别 提高了c r 用 户对授权用户信号调制方式的j 下确识别率 解决了已有分类算法在低信噪比下无 法有效识别信号调制方式的难题 同时论文还研究了提出的算法的计算复杂度 识别时间以及在不同噪声环境下的有效性等问题 3 认知无线电动态频谱接入技术的研究 当检测到空闲频谱后 c r 用户需要按照一定的接入策略 或技术 接入空 闲频谱 如动态频谱接入 d y n a m i cs p e c t r u ma c c e s s d s a 技术 d s a 可以在 一定频谱使用权限范围内动态地选择工作频谱 并利用在一定时域 空域和频域 上出现的频谱空穴进行通信 论文提出一种基于概率密度估计的动态频谱接入算 法 1 9 1 通过由支持向量机拟合出的授权频段空闲时长的概率密度对信道状态进 行预测评估 c r 用户根据信道状况选择接入 算法可以进行自适应调整 具有 良好的实用性与灵活性 同时论文通过理论分析和仿真对该算法进行验证 结果 表明提出的算法可以有效降低信道的冲撞率同时提高c r 用户的吞吐量和服务质 量 4 无线通信网络中时域频谱利用概率密度拟合研究 就目前来看 适合进行无线通信的频段已经异常拥挤 而传统的固定频谱分 配方式在短期内又难以发生变革 因此 真正在频域上实现基于c r 技术的频谱 共享机制和体系 还需要等待很长的时间 而现阶段 在时域上研究无线频谱的 利用情况 不仅可以为c r 技术研究带来新的创新点和方向 也可向现有的无线 第6 页 共1 1 7 页 北京i l f i i u 人学博i 学位论文 第一章绪论 网络体系提供一定的实际参考价值 论文对时域频谱利用概率分布建模的方法和 步骤进行了深入研究 在此基础上搭建i e e e 8 0 2 1 l gw l a n 物理层仿真平台 按照传统统计学方法对信道空闲时长的概率密度进行拟合分析 同时也使用了基 于支持向量机的密度估计方法与其对比 仿真结果说明论文提出的建模方法切实 有效 并且在统计意义上得出了i e e e 8 0 2 1 l g w l a n 环境下传输u d p 流时 信 道的空闲时长服从p a r e t o 分布的这一重要结论l z 1 3 论文的组织安排 第一章介绍课题的研究背景与意义 说明本文的研究内容与研究成果 第二章是认知无线电技术的研究综述 介绍了认知无线电关键技术的特点和 研究现状 以及认知无线电技术的应用和相关标准化工作 第三章阐述了统计学习理论和支持向量机的基本理论及特点 对它的一些主 要应用进行了简要介绍 并分析了利用支持向量机研究认知无线电关键技术的可 行性和重要意义 她 第四章是支持向量机在认知无线电频谱感知技术中的应用研究 提出一种基 于循环谱分析和h m m s v m 的认知无线电信号识别算法 接着通过理论分析和 仿真实验证明了新算法的可靠性和有效性 第五章是支持向量机在认知无线电动态频谱接入中的应用研究 提出一种基 于概率密度估计的动态频谱接入算法 通过由支持向量机拟合出的授权频段空闲 时长的概率密度 对信道状态进行评估并做出预测 c r 用户根据预测结果完成 动态频谱接入 接着对新算法进行了仿真验证 通过仿真 还分析了该算法的性 能与密度估计样本个数 规划算法等的关系 第六章提出了 无线通信网络中时域频谱利用概率密度拟合研究 这一子课 题的重要意义和研究价值 对时域频谱利用概率分布建模的方法和步骤做了详细 介绍 在此基础上搭建i e e e 8 0 2 1 l gw l a n 物理层仿真平台 按照传统统计学 方法对信道空闲时长的概率密度进行拟合分析 同时也使用了基于支持向量机的 密度估计方法与其对比 最后通过仿真实验说明提出的建模方法切实有效 第七章总结全文并提出了迸一步工作展望 第7 页 共1 1 7 页 北序 f i j l u 人学博i j 学位论文第一章绪论 1 4 参考文献 11k o l o d z yp s p e c t r u mp o l i c yt a s kf o r c e f i n d i n g sa n dr e c o m m e n d a t i o n s i n t e r n a t i o n a l s y m p o s i u mo na d v a n c e dr a d i ot e c h n o l o g i e s i s a r t m a r c h2 0 0 3 2 m a r s h a l lp x g n e x t g e n e r a t i o n c o m m u n i c a t i o n o n l i n e a v a i l a b l e h t t p w w w d a r p a m i l d a r p a t e c h 2 0 0 2 p r e s e n t a t i o n s a t o p d f s p e e c h e s m a r s h a l l p d f 3 h a y k