模拟几种数据融合协作频谱感知技术在认知无线电应用中性能研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心价值

1.1 认知无线电与频谱感知的技术背景

随着 5G/6G 通信、物联网等业务爆发式增长，无线频谱资源 “供需矛盾” 日益凸显 —— 传统固定频谱分配模式下，30% 以上的授权频段（如电视广播频段、蜂窝通信频段）实际利用率不足 15%，而免授权频段（如 2.4GHz）则面临严重拥堵。认知无线电（CR）通过 “感知 - 决策 - 接入” 动态频谱共享机制，使非授权用户（SU）可在不干扰授权用户（PU）的前提下，临时接入空闲授权频段，成为提升频谱利用率的核心技术。

频谱感知是 CR 系统的 “眼睛”，其性能直接决定频谱共享的安全性与效率。单一 SU 的本地感知易受阴影衰落、多径效应、噪声不确定性影响，检测概率低（如低信噪比下 < 60%）。数据融合协作频谱感知通过多个 SU 共享感知数据并集中融合决策，可将检测概率提升至 90% 以上，有效克服单节点感知缺陷，成为 CR 系统的关键支撑技术。

1.2 核心研究问题界定

二、典型数据融合协作频谱感知技术原理

2.1 硬判决融合技术

硬判决融合是 SU 将本地感知结果（“1” 表示检测到 PU，“0” 表示未检测到）传输至融合中心，中心基于预设规则输出最终判决，核心优势是带宽开销极小（每 SU 仅需 1bit 数据）。

2.3 分布式数据融合技术

针对集中式融合依赖中心节点、抗毁性差的缺陷，分布式融合通过 SU 间点对点数据交互实现去中心化决策，典型技术为共识机制融合：

1. 每个 SU 基于本地数据与邻居 SU 数据计算临时判决；

1. 通过多轮信息交互（如 gossip 协议）达成全局共识；

1. 当超过 2/3 的 SU 临时判决一致时，输出最终结果。

该技术在融合中心故障场景下仍能保持 85% 以上的检测概率，适配自组织认知无线电网络（如应急通信 CR 系统）。

三、结论

本文通过原理分析与仿真验证，对比了 5 种典型数据融合协作频谱感知技术的性能：

1. 硬判决技术（OR 规则、加权投票）以 “低时延、低开销” 为核心优势，适合窄带低需求认知无线电，但精度与抗干扰性有限；

1. 软判决技术（能量加权、证据理论）以 “高精度、强鲁棒性” 为核心优势，其中证据理论软融合在复杂衰落场景下综合性能最优，适合宽带高可靠认知无线电；

1. 分布式技术（共识融合）以 “抗毁性、无中心依赖” 为核心优势，适合自组织认知无线电网络，但时延略高。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 栾磊.认知无线电中协作频谱感知关键问题的研究[D].吉林大学[2025-10-19].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.196591.

[2] 李伶.认知无线电中的频谱感知技术研究[D].南京邮电大学,2010.DOI:10.7666/d.y1755414.

[3] 罗曼.认知无线电协作频谱感知技术的研究[D].哈尔滨工业大学[2025-10-19].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.980522.

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