基于证据折扣优化DSmT的协同频谱感知器

摘要：

协同频谱感知器通过充分利用多个认知无线电用户的空间分集增益,对抗单用户深度衰落和阴影效应问题,降低了感知系统对本地感知用户的灵敏度要求,减少由于单用户检测不确定性带来的系统误判.利用D-S方法进行协同频谱感知,通过在本地提取置信指派,再上传至融合中心进行证据推理与判决,占用较窄的控制信道带宽,达到优于传统方法的检测性能,如“或”、“与”和“最优融合”感知方法.但低信噪用户带来的冲突数据会限制D-S方法性能,使其信噪鲁棒性较差.本文首先定义感知用户基本置信指派函数,基于DSmT提出证据折扣优化DSmT协同频谱感知器.该感知器根据不同认知用户数据的可靠性,对其置信指派函数进行折扣,加强高可靠性数据对融合结果的贡献,降低不可靠数据对融合结果的干扰,有效解决冲突数据下的协同频谱感知信息融合问题.仿真结果表明,证据折扣优化DSmT协同频谱感知器具有良好的检测性能和信噪比鲁棒性.

关键词：证据折扣优化、Dezert-Smarandache Theory、基本置信指派、协同频谱感知、认知无线电

所属期刊栏目：28

分类号：TN911.23

资助基金：国家自然基金重点项目60634030;国家自然基金面上项目61170134,60775012

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：166-171