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认知无线网络中基于非高斯性测度的频谱感知新方法研究——景源
2019-07-05 10:56  

国家自然科学基金/No.61101115

频谱感知技术是认知无线网络实现对有限频谱资源高效利用的前提和关键。然而,时变无线信道和噪声的不确定性、小尺度授权用户的移动性和时变性,多类型授权用户同时存在等因素都极大地增加了频谱感知技术实现的难度。本课题针对时变信道下,多类型授权用户和噪声信号频谱所具有的不同统计分布特性,依据独立分量分析理论,提出一种基于非高斯性测度函数频谱感知新准则。在此基础上,将独立分量分析理论与压缩感知技术相结合,提出新的宽带频谱感知算发,实现对低信噪比多类型授权用户的有效检测和识别。最后,针对协作频谱感知方式,利用非高斯性测度准则和H无穷滤波理论,创新性地提出自适应数据/决策融合策略,以提高协作频谱感知对认知无线网络中Byzantine式恶意攻击的鲁棒性。本课题的研究涉及独立分量分析、压缩感知和信息融合等多个相关领域,具有一定的创新性,丰富了现有的频谱感知理论,具有重要的理论意义和实用价值。

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