哈尔滨工业大学硕士学位论文
摘要
随着社会和科技的发展，通信业务不断增加，导致频谱资源十分紧张。在
认知无线电可动态分配频谱资源的场景下，频谱感知能够感知周围环境中的频
谱空穴，分配给其他用户使用，进而缓解频谱资源短缺的现状。相对单用户感
知技术而言，协作频谱感知技术更可靠，且对各用户的感知能力要求低。然而，
目前关于协作频谱技术的研究大都基于用户的分布确定且保持静止的场景，且
现有的协作频谱感知策略在衰落环境中感知性能较差。因此，本文系统地研究
了静态及动态场景下的协作频谱感知策略，解决多信道协作频谱感知策略的场
景复杂性、感知准确性、实时性等问题。本文主要内容如下：
首先，本文对认知网络的拓扑结构建模。考虑到实际通信环境中，认知网
络中各用户的分布呈现一定的随机性，且相互之间存在一定的距离约束，本文
采用硬核点过程来作为认知网络中各用户的分布模型。此外，为了方便网络拓
扑结构的管理，引入了分簇技术，并将多信道协作频谱感知模型转化成了具有
一定约束条件的分簇问题。
然后，根据建立起来的多信道协作频谱感知模型进行协作频谱感知策略的
具体设计。首先，为了降低系统的检测工作量，先利用协作频谱粗略感知大致
确定主用户信号可能存在的频段范围，接着，为了进一步提高感知性能，本文
利用协作频谱精细感知对主用户信号存在的频段进行准确的感知。传统基于主
次用户距离的协作频谱精细感知容易受到障碍物遮挡等的影响，从而导致整体
感知性能的下降。为了解决此问题，本文提出了基于感知性能的协作频谱感知
算法。在给定目标虚警概率的条件下，以最大化检测概率为优化目标，提出了
基于检测概率的协作频谱感知分簇算法；在给定目标检测概率的条件下，以最
小化虚警概率为约束目标，提出了基于虚警概率的协作频谱感知分簇算法。
最后，考虑到在实际的认知无线电环境中，用户会随机移动，此时如果不
考虑用户移动对分簇算法的影响，仍然保持原有分簇结果，可能会导致感知性
能的下降。此外，本文假设用户不会发生大幅度的移动，即用户移动前后对分
簇结果的影响可能不大，如果用户每次移动都要对认知网络中所有用户进行重
新分簇，将造成资源的浪费。为了解决上述问题，本文借鉴于差分进化算法的
思想，令改动较大的用户重新建立起一个局部优化问题，优化目标与全局优化
保持一致，最后在原有静态分簇结果基础之上进行局部调整即可。综上，本文
结合用户处于静态条件下的协作频谱感知分簇算法和差分算法，分别以主次用
I
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户距离、检测概率和虚警概率为约束目标，提出了基于差分的动态重分簇协作
频谱感知策略。在动态场景下，本文所提算法能够在保证感知效率的前提下，
在认知网络中的用户发生随机移动时，保证移动后分簇结果的感知性能。
关键词；随机几何理论；位置相关性；协作频谱感知分簇算法；检测概率；差
分进化算法；动态分簇；
II
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Abstract
Withthedevelopmentofsocietyandtechnology,communicationservices
continuetoincrease,leadingtoaverytightspectrumresources.Inthescenario
wherecognitiveradiocandynamicallyallocatespectrumresources,spectrum
sensingcansensespectrumholesinthesurroundingenvironmentandallocatethem
tootherusers,thusalleviatingthecurrent