（信号与信息处理专业论文）认知无线电中基于族的二次加权合作频谱检测算法研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 频谱检测作为认知无线电的核心技术之一，可以发现没有被主用户占用的空闲频 谱，是认知无线电实现的前提和先决条件。目前，频谱检测已经有很多研究成果，主 要集中在两个方面：单用户本地频谱检测与多用户合作频谱检测。单用户检测由于受 到多径衰落和遮蔽的影响，会产生隐藏终端问题，使得整个认知系统的检测性能降低； 而合作检测虽然可以有效解决隐藏终端问题，显著提高系统的检测性能，但因通信量 增大而增加了系统开销。本文针对上述问题，提出一种基于簇的二次加权合作频谱检 测算法。 本文首先综述了课题的研究背景和国内外研究现状，然后介绍了各种单用户频谱 检测算法并比较分析，着重研究了能量检测算法，并对其在高斯信道和瑞利衰落信道 下的检测性能进行了仿真分析。针对单用户频谱检测的局限性，研究了多用户合作频 谱检测算法。对合作检测中基于软、硬两类数据融合算法的几种常见合并准则进行了 仿真分析，并对传统硬合并数据融合算法提出两种改进方案，以“或”准则为例仿真 分析改进方案的有效性，仿真结果表明改进方案能获得更好的检测性能。 本文在合作检测中引入分簇和加权的思想，提出了一种基于簇的二次加权合作检 测算法。第一次加权是在簇内，采用等权重的软合并数据融合方法；第二次加权是在 簇外，采用动态加权的硬合并数据融合方法。在瑞利衰落信道下，对该算法进行仿真 验证。仿真结果表明，相比传统的合作检测算法和分簇算法，这种基于簇的二次加权 算法检测性能得到了明显提高。而且对那些信噪比( s n r ) 比较低的次用户，可以通 过降低它们的权重因子来减少其对最后判决结果的不利影响，从而节省了系统的开销。 关键词：认知无线电：合作检测；二次加权：簇 a b s t r a c t o n eo fn l ek e yt e c l l i l o i o g i e sf o rc ri s s p e c 饥1 l ns 锄s i n g ，w h i c hc 锄丘n dt 1 1 ev a c a n t 打e q u e l l c yb 锄d 廿l a ti sn o tc w r 吼t l yo c c u p i e db y 也ep r i m a r yu s 懿( p u ) a tp r e s e n t ，t l l e r ei s aj o to tr e s e a r c ha b o u ts p e c t r i l ms 蜘s i n gt e c h l l 0 1 0 9 y ，m a i n l y i 1 1 觚。雒p e c t s ：t l l es i n 西e u s e r j o 测s p e c 饥吼d e t e c t i o n 锄dm u l t i - u s e rc 0 0 p e r a t i v es p e c 觚吼d c t e 嘶o n d u et 0m u l t i p a t l l f 醐_ i n g 锄ds h a d o w i n g ，s i n g l e - u s c rd c t e c t i o nh 弱1 l i d d t 锄n i n 甜p r o b l e m ，w h i c hm a l ( e sn l e p 鲥o m 觚o f 。c 0 鲥t i v es y s t e md e g r a d e ；c 0 0 p 懿l t i v ed e t e c t i o nc 锄s i 盟i f i c 锄t l yi m p v e t l l ed 酏e c t i o np e r f o m l 锄c eo f c 0 印i t i v es y s t e m ，、h i c hc 锄o v c r c o m em u l t i p a mf 酣i n g 锄d s h a d 0 、l i l g ，b u ti ti 1 1 c r e 弱嚣m ec o s to fc 0 弘i t i v es y s t 锄i i l 衄st 1 1 e s i s ，t 0a d d r e s st l l ea b o v e p r o b l e i n s ，a 觚l c e w e i 咖c dc 0 叩蹦陋v es p e c 仃啪s 印s i n g 面9 0 r i n l l l lb 弱e d0 nd u s t e r si s p 1 0 p o s o d i nt h i st h e s i s ，t h er e s e a r c hb a c k g r o u n da n dr e s e a r c hd e v e l o p m 僦a r er e 啊e 、) l ，e d f i r s t t l l 锄s e v 酬t ) i p i c a ld e t e c t i o nm e t l l o d so fs i n g l eu s e ra r ed e s 函b c d 锄dc o m p a 剃州t 1 1e a c h o n l 既t h ec l a s s i c a l 蜘q g yd c t c c t i o ni sr c s e 锄c h c di nd 酏a l i l 锄di ss i m u l a t e du n d 盯a d d i t i v e w h i t eg a u s s i 如n o i s ec h 锄e l 锄dr a y l e i g h c h 锄e 1 s i n g l e u s e rd e t e c t i o ni sc o m p r o m i s c d w 1 1 l te x p 嘶饥c e sm u l t i p a n lf 拍i n g0 rs h a d o 嘶n g i no r d e rt 0d e a lw i n lt 1 1 e 1 i m i t a t i o no f s l n 剖e - u s e rd e t 硎0 n ，c 0 0 p 蹦l t i v es p e c t r l 髓s 锄s i n gi s i n 仃0 d u c c d ，w h i c hc 锄i m p r o v e 缸l e d e t e c t i o np e 0 m 髓c c i n 也i st 1 1 e s i s ，s e v e m lc 0 n v 胁t i o n 出s o j f td e c i s i o nm e m o d s 锄d h a r d d e c l s l o nm e t h o d si nc o o p 饿岖v es p e c 仃啪s s i n ga r ed i s c u s s e d 锄dc o m p 锄鲴b y s i m u l 撕0 n a m dt 1 1 ，铆oi l l l p r o v e ds c h 锄髓a r ep r o p o s e d 姐d e r 朗c hu s 盯州t hd i 侬t e n t s i 皿a 1t 0 n o i s er a t i o0 n “o r c 0 0 p e r a t i v es p e c n l u ns s i n ga l g o r i t l l m s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o w t l l a t t l l ei l n p r 0 v c ds c h e m e sh a v eb c t t 盯d c t e c t i o np e r f 0 珊觚c e i n n l i s 廿l 销i s ，a “纠铮w e i g l l t e dc o o p 啪l t i v es p e c 仃1 l m s s i n ga j g o r i t h n lb a s e do n c l u s 河si sp r o p o s e d ，w h i c ha p p l i e st l l ec l u s t 谢n gm 砒o d 锄d w e i g l l t e d c o l l a b o r a t i v es c h 锄e o c o o p 酬l v es p e c 仉璇 s s i n g t h i sm g o 订咖n a p p l i e se q u a l w e i 出c ds o nd e c i s i o n m e t h o di i l s i d et l l ec l u s t e r s ，锄d 印p l i e sd y i l 锄i c w e i g l l t e dh 砌d e c i s i o nm 劬o d o u t s i d et l l e c l u s t e r s t h e 锄a l y s i so ft l l es i m u l 鲥o nr c s u l t s p r o v 骼廿l a tt 、) l ，i c e w c i g h t 酣c o o p 咖i v e s p e c t r u ms 饥s i n ga l g o r i t l l n lb a u s e d0 nc l u s t c r s i l i l p r 0 v e ss 饥s i n gp e 响肋粕c e0 b v i o u s l y c o m p a r e dw l t l lc o n v t i o n a ls e i l s i n gs c h 锄e 锄dc l u s t e f - a l g o t l 瑚m e 锄w h i l e ，廿1 ec r s 西南交通大学硕士研究生学位论文第l ll 页 w i t l ll o ws n rc 锄d e c r e 嬲em ew e i g h tf a c t o rt or e d u c et l l eb a di n n u e n c eo nt l l ef i n a l c o l l a b o r a t i v ed e c i s i o n ，s a v i n gm ec o s to f 也es y s t e m k e y w o r d s ：c o 鲥t i v er a d i o ；c 0 0 p e r a t i v es p e c 臼m ms s i n g ；t 州c e w e i 曲t e d ； c l u s t e 瑙 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 第1 章绪论 1 1 课题的研究背景及意义 认知无线电( c o g m t i v er a d i o ) 是矛盾激化的产物，这一矛盾就是：频谱资源的匮乏 和频谱资源利用率极低。 随着无线通信技术在军事、科学、医疗、工业及日常生活等各个领域的广泛应用， 现代社会人们对无线频谱资源的依赖性越来越大。就像土地对于农业时代、能源对于 工业时代的重要性一样，频谱资源已经成为如今信息时代的重要资源。尤其是随着近 年来无线通信新兴技术的快速发展，不断有新的无线通信设备需要接入无线频谱，有 限的频谱资源越来越紧缺。 而现有的频谱资源利用率却极低，极不平衡。为了避免不同通信设备间的干扰， 无线频谱资源一直以来都是由专门的政府部门统一管理与分配。目前主要是按照不同 的通信业务或不同的通信系统类型，采取固定的频谱分配政策，将频谱分为授权频段 与非授权频段，被授权的个人或团体可以长期合法使用相应的频段。授权频段占频谱 的绝大部分，而非授权频段只被分配了很小的一部分。由于新兴的无线通信技术与日 俱增，开放性的非授权频段中用户数目激增，已经趋于饱和。那授权频段的情况又怎 样呢? 美国联邦通信委员会( f e d e r a lc o m m u i l i c a t i o 璐c o m m i s s i o n ，f c c ) 的调查表明 【l 】，授权频段的利用率从1 5 8 5 不等，时域、频域及空域上的频谱总体利用率不到 3 0 。美国伯克利无线电研究中心对信号强度进行了测试，o 6 g h z 的频谱利用情况 如图1 1 所示【2 】。可以看出，只有少部分频段利用率比较高，部分频段利用率比较低， 而大部分频段未被利用或者利用率极低。由此可见，频谱利用率总体比较低，存在大 量可利用的空闲频谱。 星 掣 霉 斗o ；毒：( m h ：j 图】10 6 g h z 频段的频谱利用图【2 】 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 无线频谱资源是不可再生资源，而且现有的固定频谱分配政策在过去频谱的分配 和规范化管理等方面发挥过很好的作用，而且由于经济及政治因素，短时间内改变这 种固定频谱分配政策是不现实的。所以面对频谱资源紧缺问题我们只能通过提高原有 频谱资源的利用率来解决。认知无线电作为一种智能的频谱共享技术能有效解决这一 问题。 认知无线电的主要任务就是发现空闲频谱并重新分配利用。它通过对无线频谱环 境的动态感知，检测并利用时间、空间及频率等多维空间上的空闲频谱，同时根据一 定的学习规则，实时、自适应地调整系统工作参数，从而实现动态频谱分配及资源共 享。这样就可以实现对不可再生的频谱资源的二次利用，使得非授权用户能在不经授 权用户同意的情况下使用通信条件更好的频段，从根本上解决了固定频谱分配政策导 致的频谱紧缺问题。以广播电视频段为例，如果认知无线电在广播电视频段采用认知 无线电技术的话，就有大约3 5 0 m g h z 的可用频带供非授权用户使用，这是一个极具吸 引力的数字。因此，认知无线电的研究对未来无线通信业的发展具有深远影响。 频谱检测技术是认知无线电的关键技术之一，是其实现的前提和先决条件。频谱 检测的任务就是发现空闲频谱，并不能对授权用户造成干扰。为了避免对授权用户的 正常通信造成干扰，认知用户必须在利用空闲频谱通信的同时进行实时频谱检测，一 旦发现授权用户回来必须快速让道。这就对频谱检测算法的检测时间、实时性及复杂 度等性能要求非常苛刻，从而增加了研究频谱检测算法的难度。因此频谱检测算法的 研究对于推动认知无线电技术的发展具有重大意义。 1 2 认知无线电的概念及研究现状 1 2 1 认知无线电的定义 认知无线电这一概念最初是由j o s e p hm i t o l a 博士在1 9 9 9 年提出的，是软件定义无 线电的升级版本【3 】，增加了推理与学习能力。认知无线电的定义可以分为两大类：一种 是“全认知无线电”( m i t o l a 版本) ；另一种是仅具有频谱检测能力的认知无线电。前 种是理想的认知无线电，具有像人类一样的学习与适应环境的能力。换句话说，这 种认知无线电是一种会“思考”的无线电，它可以自适应的调整传输参数。然而这种 具有先进认知功能的认知无线电是难以实现的；后一种被定义为能够进行频谱检测和 调整传输参数的认知无线电，认知功能没有前一种那么完善，但是更容易实现。 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 j o s e p hm i t o l a 博士在1 9 9 9 年发表的一篇论文中，描述了认知无线电如何通过一种 称为“无线电知识表示语言( r k r i ，) ”的新语言来提高个人无线业务的灵活性【4 l 。在 2 0 0 0 年博士答辩时，m i t o l a 博士阐述了r k r i 这一概念，并在软件无线电模型基础上 提出了认知无线电概念模型。m i t o l a 认为：“认知无线电这个术语确定了这样一个观点， 即无线个人数字助理( p e r s o n a ld i g i t a la s s i s t a n t ，p d a ) 和相关的网络具有对于无线资源 和相关的计算机与计算机之间通信足够的计算智能，包括：作为用户环境的函数，检测 用户的通信需求，并且提供满足这些需求的最适当的无线资源和服务 【5 1 。m i t o l a 提出 的认知无线电被称为“全认知无线电”，是一种理想情况，到目前还未被实现过，但为 未来无线电的发展指出了方向。 经过几年的研究，无线通信界对认知无线电有了更深入的理解。2 0 0 3 年1 2 月，f c c ( f e d e m lc o m m u l l i c a t i o n sc o i n m i s s i o n ，美国联邦通信委员会) 对认知无线电做了这样 的定义：“认知无线电是能够基于对其工作环境的交互来改变发射机参数的无线电”【6 】。 相比m i t o l a 博士对认知无线电的描述，f c c 这一定义更能被业界所接受。 s i m o nh a y k i i l 教授在j o s e p hm i t o l a 和f c c 所做研究的基础上，对认知无线电做了 更加具体而全面的定义。他从通信的角度阐述了这一概念，他认为：“认知无线电是一 种智能无线通信系统，它能够感知外界环境，通过理解一构建方法从环境中学习，并实 时改变某些操作参数( 比如传输速率、载波频率和调制技术等) ，使其内部状态适应接 收到的无线信号的统计性变化，以达到以下两个主要目的：一、任何时间任何地点的 高度可靠通信；二、对频谱资源的有效利用 【7 j 。这一定义可以用六个词语来概括：感 知、智能、学习、调整、可靠、高效。 从上述定义可以看出认知无线电有两个重要特征： ( 一) 认知能力 认知能力是指无线电技术能够从无线环境中检测信息的能力。但这种能力不是简 单的对感兴趣的频段进行功率检测就能办到的，它需要更加复杂的技术来应对无线电 环境的变化以避免对授权用户造成干扰。有了这种能力，某一特定时间或空间的空闲 频谱就能被识别，接下来就可以选择最合适的频段和操作参数。 认知无线电的认知能力表现在它可以与所处的无线电环境进行实时的交互。这一 自适应操作过程可以由一个认知环1 3 】( 如图1 2 所示) 来说明，包括三个状态： ( 1 ) 频谱检测：检测时域、频域及空域的空闲频谱，并收集空闲频谱信息； 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 ( 2 ) 频谱分析：分析通过频谱检测得到的空闲频谱信息； ( 3 ) 频谱决策：根据频谱分析得出的频段特性、信道容量等，为非授权用户选择 合适的传输频段。然后自适应调整操作参数，为信号传输做好准备工作。 图1 - 2 认知环示意图 ( 二) 重配置能力 重配置能力是指认知无线电能够在不改变硬件组件的情况下，自适应的调整操作 参数( 传输功率、工作频谱、通信技术及调制方式等) 的能力。重配置的最终目的就 是：在不干扰授权用户正常通信的前提下，利用空闲频谱为非授权用户提供可靠的通 信服务。当检测到授权用户再次出现时，有两种应对策略：一、切换到其它空闲频段， 避开授权用户；二、与授权用户共享频段，但需要调整操作参数( 如传输功率及调制 方式等) 以避免对授权用户造成干扰。 1 2 2 认知无线电的研究现状 由于其广阔的应用前景，认知无线电受到越来越多的关注，频谱管理部门、标准 化工作组、研究机构及国内外高校等都陆续加入到研究队伍当中。 虽然认知无线电对授权式的固定频谱分配政策提出了挑战，但是频谱管理部门( 如 f c c ) 仍给予积极的支持，为了使频谱管理机制更加灵活采取了一些重要举措。2 0 0 2 年1 1 月，f c c 发布了其频谱政策特别工作组( s p e c t n 珊p o l i c yt a s kf o r c e ，s p 盯) 递交的 报告【9 】。报告显示，北美5 4 舭到8 6 2 m h z 的广播电视频段，无论在时间、空间及频 率域内频谱利用率都非常低，存在大量空闲频谱。据此，f c c 考虑采取措施来改变原 有的固定频谱分配政策，以缓解频谱资源短缺与频谱利用率低下这一矛盾。在2 0 0 2 年， f c c 批准认知无线电技术为未来无线接入的一种新型技术【l o 】。f c c 于2 0 0 2 年1 2 月提 出了非授权设备应具备识别未占用频谱的能力，又在2 0 0 3 年提出了干扰的度量指标一 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 干扰温度的概念【1 l 】。2 0 0 3 年1 2 月，f c c 正式成立工作组修正了f c cr u l ep a n l 5 【1 2 1 。 这一修正案明确指出，只要具备认知能力，非授权的无线通信设备就可以合法的接入 并使用已授权的无线电频段。2 0 0 4 年5 月，f c c 发布了一项通告，建议开放广播电视 频段( 6 m h z ) 作为认知无线电技术研究的试验频段，为其提供有利的研究条件。非授 权用户可以基于认知无线电技术，机会式的接入并使用授权频度( 电视广播频段) 的 空闲频谱。这一建议通告为认知无线电技术的发展提供了政策上的有力支持。2 0 0 5 年 1 0 月，正式批准了关于认知无线电技术和使用认知无线电设备的法规【1 3 】。 在频谱管理部门的带领下，一些标准化工作组也展开了对认知无线电技术的研究， 并制定了一系列标准来推动其发展。i e e e ( 美国电气电子工程师学会) 积极的参与了 标准化的推进工作，目前制定的认知无线电相关标准有：正e e 8 0 2 2 2 标准工作组、 i e e e 8 0 2 1 6 h 及i e e e l 9 0 0 工作组等。m e e 8 0 2 2 2 是世界范围内第一个制定认知无线电 标准的工作组，主要任务是利用认知无线电技术对5 4 8 6 2 m h z 玎脚广播电视频 段进行二次利用。该组织又叫“无线区域网( w r a n ，w l e s sr e 西o n a i 觚a n e 咖r k ) 工作组，采用点到多点的工作模式。在w r a n 中，非授权的无线通信设备可以伺机接 入广播电视频段，在不增加干扰的前提下与授权用户( 电视用户等) 共享频段。当出 现空闲频段时，w r a n 非授权用户就接入授权频段并传输信号，一旦检测到主用户再 次出现在该频段就立刻切换到其它频段，为授权用户让道。正e e 8 0 2 2 2 是认知无线电 的物理层与媒体访问控制( m a c ) 层的标准，并已形成最终的合并提案作为编写标准的 基础i l4 。除了匝e e 8 0 2 2 2 标准工作组，其它标准组织也先后加入到认知无线电研究的 队伍中。正e e8 0 2 1 6 成立了8 0 2 1 6 h 工作组，致力于通过认知无线电技术使全球微波 互联接入( w 6 订dh n e r o p e r a b i l 时f o rm i c r 0 、v a v ea c c e s s ，w i m a x ) 适用于切缸电视频段。 8 0 2 2 2 和8 0 2 1 6 h 都只是认知无线电的简单应用，为了进一步研究认知无线电，i e e e 于2 0 0 5 年成立了正e e1 9 0 0 标准组，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。该工作组对认知无线电的长远发展和无线通信系统间的和谐共 存有着极其重大的意义。2 0 0 6 年3 月，之前一直致力于软件无线电的研究的i t u ( 国 际电信联盟) ，建议将认知无线电作为一个单独课题进行研究。由此可见，i t u 已经认 识到了认知无线电研究的重要性。2 0 0 4 年1 0 月，s d 盯( 软件无线电论坛) 也成立了 认知无线电研究组，主要从事“认知无线电平台的分析和多模式调整功能的研究。 很多研究机构和高校也加入了对认知无线电的研究中，启动了很多基于认知无线 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 电的重要项目。美国国防高等研究计划局启动称之为“下一代无线通信 的计划，开 发提供伺机频谱接入的技术，并开发灵活的动态频谱管理标准i ”】。b w r c ( 美国加州 大学伯克利分校的无线电研究中心) 建立了一个c o r v u s 系统，虚拟未使用授权频谱 系统来进行研究，并建立了仿真平台，对各种频谱检测技术和算法进行了实验仿真和 性能分析掣”】。乔治理工大学和贝尔实验室提出：认知用户通过协调接入频段来实现 频谱统计复用的网络体系结构，并联合开发认知无线电实验平台【1 6 】。此外，c w t ( 维 吉尼亚工学院的无线通信技术中心) 、荷兰的代尔夫特大学、美国r u t g e r s 大学的 w i n l a b 研究中心也对认知无线电技术进行了相关研究。 除此之外，因特尔、爱立信、诺基亚及t i 等公司也参与了认知无线电技术的研究。 认知无线电技术已经在基本理论、频谱检测、数据传输、网络架构和协议等领域取得 了一些成果f 1 7 1 。 在国际大形势的影响下，国内一些高校和研究机构也在近几年展开了对认知无线 电的研究。从2 0 0 5 年开始，在国家“8 6 3 计划基金”的支持下，国内多所知名高校( 如 北京邮电大学和电子科技大学等) 陆续对认知无线电展开了研究，并取得了一些成果。 目前的研究课题主要集中在认知无线电系统中的合作及跨层设计技术、空间信号检测 及分析和q o s 机制掣1 8 】。此外，国内像中兴、华为等知名通信公司还参与了正e e 8 0 2 2 2 标准的制定工作。近几年，国内发表的与认知无线电相关的论文逐年递增，主要是从 信号处理和通信的角度来研究。但就目前的研究成果来看，对认知无线电的研究还只 是停留在理论分析和计算机仿真的层面，还没有形成统一的系统架构。 1 3 频谱检测技术的研究现状 作为认知无线电关键技术之一的频谱检测技术，负责检测频谱空洞与探测授权信 道的使用情况。为了保证检测的可靠性，认知用户必须实时的连续的检测频谱空洞， 以确保不对主用户造成干扰。从检测的认知用户数量可以将频谱检测技术分为单用户 本地频谱检测与多用户合作频谱检测。而单用户的本地频谱检测又可分为主用户发射 机频谱检测与主用户接收机频谱检测。其中主用户发射机频谱检测主要包括能量检测， 匹配滤波器检测与循环平稳特征检测。主用户接收端频谱检测包括基于干扰温度检测 和本振泄漏功率检测。多用户合作频谱检测又包括集中式与分布式，如图1 3 所示： 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 单用户本地频谱 检测 多用户合作频谱 检测 本警赭频li 枇搿绷1i 集中式j | 分布式谱检测检测 8 。“1 ”“ 匹配li 循环l 基于 滤波ll 能量ll 平稳ll 干扰 器检ii 检测i | 特征li 温度 测il 检测ll 检测 本振 泄漏 功率 检测 图l - 3 频谱检测算法分类示意图 f c c 提出的干扰温度模型，通过对主用户接收机的干扰温度进行量化，来衡量噪 声对主用户的影响。然而，由于一系列技术难题，到目前为止还没有一种切实可行的 测量干扰温度的方法【1 9 1 。除了测量干扰温度以外，另外一种检测主用户接收机存在的 方法是本振泄露功率检测法。文献【2 0 】提出在主用户接收机附近布置大量的传感器，通 过测量接收机的本地振荡器泄漏出来的微弱信号，来确定主用户接收机的工作状态。 除了需要布置大量传感器节点外，本振泄露功率检测法还需要用匹配滤波器进行相干 检测，这些因素都限制了该方法的实际应用。当次用户已知主用户的先验信息( 比如 脉冲整形、数据包格式调制类型等) 时，匹配滤波器检测是最优的检测算法。但出于 信息安全角度的考虑，主用户的先验信息一般是不可获得的，所以匹配滤波器检测是 不实用的。单用户本地频谱检测算法的研究主要集中在能量检测与循环平稳特征检测。 由w a g 锄d n e r 提出的循环平稳特征检测法【2 l l 是一种使用比较广泛的频谱检测方 法。它利用信号的循环平稳特性，在信噪比较小时能有效的将信号与噪声分开。文献 【2 2 】提出了一种基于非参数估计的循环相关频谱检测法，在恒虚警概率的条件下，将这 种方法应用于传统的单用户检测与合作检测中。仿真结果显示，与传统的周期平稳特 征检测相比该检测方法鲁棒性更好，特别是在噪声未知时。文献【2 3 】提出了一种基于空 间分集的多天线合并检测的方法，利用信号的循环平稳特征对信道进行估计，进而对 多天线信号进行合并，并通过合并信号的谱相关函数进行频谱检测。仿真结果证实， 基于循环平稳特征检测法的多天线合并技术可以提高检测性能。在低信噪比时，循环 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 平稳特征检测法检测性能比较好，在区分噪声方面优于能量检测法。但循环平稳特征 检测法计算复杂度高，且检测时间比较长。 目前在本地频谱检测算法方面，最常用的是能量检测法。由于其实现简单，且无 需主用户的先验信息，能量检测算法更受频谱检测研究者的青睐。1 9 6 7 年，u r k o 嘶t z 提出了能量频谱检测算法【2 4 1 ，其出发点是信号与噪声的能量之和大于噪声的能量。之 后，国内外学者对其做了大量研究并陆续提出不少改进算法。文献 2 5 】通过优化本地检 测的门限值来均衡漏检概率与虚警概率，由仿真结果可以看出，通过优化门限值可以 使总的错误检测概率( 漏检概率与虚警概率之和) 达到最小。文献 2 6 】在能量检测方法 中引入双门限，通过在高斯信道中的仿真，可以看出双门限法相对于传统的单门限法 检测性能更优。文献【2 7 】基于能量检测法，借助o f d m 技术对宽带认知无线电系统进 行窄带信号检测。为了降低复杂性，提出一种改进的频谱检测方案来提高次用户的检 测概率，仿真结果验证了这一方案的有效性。文献 2 8 】研究了阴影条件下l o o 分布衰落 信道中的能量检测，仿真结果表明，在合适的信噪比条件下，l o o 衰落信道下的检测 性能要优于瑞利等常见衰落信道。对于广泛使用的能量检测法，很小的噪声波动就可 以使其遭受重大的损失，特别是在低信噪比情况下。为此，文献【2 9 】提出一种“两步走 频谱检测方法。在信噪比值较高的主要频带采用双门限能量检测，而在信噪比值较低 的“边缘地区 采用循环平稳特征检测。这种联合检测在噪声不确定时具有良好的检 测性能，而且比循环平稳检测计算复杂度低。这里仅简要列举，在第二章中将详细介 绍。 由于受无线通信环境中多径、阴影等因素的影响，单个次用户的本地检测性能降 低，不能满足系统要求。尤其当次用户处于深度衰落环境时，会因为接收到的信号微 弱而误以为主用户不存在，进而传输自己的信号，造成对主用户的干扰。所以需要处 于不同位置的检测用户进行合作检测，利用空间分集技术来避免隐藏终端问题。由于 可以克服单用户本地检测中出现的问题，合作检测受到了越来越多的关注，已经成为 频谱检测的研究热点。 合作频谱检测又可分为集中式与分布式。在集中式合作检测中，有一个中心节点 用来收集各次用户的本地检测信息，并做出最终判决；在分布式合作检测中，没有中 心节点，各次用户之间相互交流本地检测信息，共同做出判决结果。对合作检测的研 究其实就是对数据融合算法的研究。而数据融合又分为硬合并与软合并。硬合并【3 0 】是 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 指，各次用户将本地判决结果( 一般是“1 ”或者“o ”) 送至中心节点，中心节点采用硬合 并准则( 最常用的硬合并准则是：“a n d ”准则、“o r 准则和“k ”秩准则) 对这些本地 判决结果进行合并；软合并【3 l 】是指，各次用户无需做本地判决而是直接将本地检测信 息完整的传递给中心节点，中心节点再根据一定算法对这些本地检测信息进行融合。 这两种融合方法各有优缺点，硬合并因为传输的是1 b i t 的判决结果，所以系统开销少 而且实现简单，但由于在本地判决时遗失了大量检测信息，所以检测性能不是很好： 而软合并刚好相反，因为需要融合本地检测的全部信息所以系统开销比较大，但检测 性能比硬合并好。 对基于能量检测的合作频谱检测技术，文献 3 2 】研究了总错误概率( 漏检概率与虚 警概率之和) 与“k ”秩准则中k 的关系，仿真发现最优的融合准则是“半投票准则”， 并推导出最优k 值对应的能量检测最佳门限值。文献【3 3 】研究了基于能量检测的软合 并准则，在低信噪比环境中，最大比合并理论上来说是最优的融合准则。仿真表明， 最大比合并和等权重合并检测性能都优于传统融合准则。该文献还提出一种软化的硬 合并准则，每个次用户向中心节点传递2b i t 的检测信息，以达到对检测性能与计算复 杂度的折中。文献【3 4 】研究了瑞利衰落信道下的合作频谱检测，提出基于分簇机制的合 作检测法，从而节省了系统的传输开销。在此基础上，文献 3 5 】对簇内簇外都进行合作 检测，即所谓的二次合作频谱检测。这种方法可以节省系统开销，代价是增加了复杂 度，有待进一步研究。文献【3 6 】讨论了合作检测中各次用户信噪比不同时，采用加权合 作与传统的“o r 准则进行了对比，仿真得出该文献所提算法性能优于传统合作检测 算法。在各次用户信噪比不同时，传统合作检测性能有时还不如单用户检测性能好， 从而提出改进算法。 综上所述，国内外对频谱检测技术的研究重要集中在单用户本地频谱检测和多用 户合作频谱检测。单用户检测由于受到多径衰落和遮蔽的影响，会产生隐藏终端问题， 使得整个认知系统的检测性能降低；而合作检测虽然可以有效解决隐藏终端问题，显 著提高系统的检测性能，但因通信量增大而增加了系统开销。本文针对上述问题，提 出一种基于簇的二次加权合作频谱检测算法，在第四章中将详细介绍。 1 4 本文的主要内容和结构安排 本文主要研究了认知无线电中主用户发射机的频谱检测技术，分析了各种常见频 谱检测算法，并重点研究了基于能量检测的合作频谱检测算法。当参与合作的各次用 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 0 页 户信噪比不同时，传统合作检测性能有时还不如单用户检测性能好，从而提出本文的 改进算法。传统合作检测算法中，参与合作的每个次用户处于不同的衰落环境却被分 配同样的角色，这样那些处于深度衰落环境、s n r 比较低的次用户就会使系统的检测 性能降低。本文提出了一种基于簇的二次加权合作检测算法，依据贡献的大小，为各 次用户分配动态的权重因子，以达到有效提高合作检测性能和节省系统开销的目的。 本文的章节安排如下： 第1 章，先简要介绍了本文研究的背景与意义，然后阐述了认知无线电技术与频 谱检测技术的国内外研究现状，并概括了本文的主要内容和结构安排。 第2 章，介绍了单用户本地频谱检测各常用算法，重点研究了能量检测算法，并 对其在高斯信道与瑞利信道下的检测性能进行仿真分析。本章所研究的单用户本地检 测算法，是后续章节所要研究的合作频谱检测算法的基础。 第3 章，介绍了多用户合作频谱检测技术，对集中式和分布式两种合作检测模型 进行了对比分析。重点研究了集中式合作频谱检测的两种信息融合算法：软合并和硬 合并，并对其有效性进行了仿真分析。最后对传统的“或”准则提出两种改进算法， 分别为基于加权的“或 合并准则和基于截尾均值法的选择性“或 合并准则，并分 别做了仿真分析来验证其有效性。 第4 章，提出一种基于簇的二次加权合作频谱检测算法。首先，介绍了基于分簇 的合作频谱检测系统，具体包括分簇机制的引入、系统结构、系统流程设计和仿真分 析：然后，提出了一种基于动态加权的合作频谱检测系统，分别对其算法和性能进行 了详细分析，并通过仿真验证其有效性；并将分簇机制和动态加权机制相结合，提出 基于簇的二次加权合作频谱检测系统，对其数据融合方案和系统流程进行了详细分析 和设计，最后通过仿真分析验证其有效性。 西南交通大学硕士研究生学位论文第”页 第2 章认知无线电合作频谱检测基础 目前，认知无线电的研究主要分为两大部分：频谱检测与动态频谱分配【37 1 。从第 一章对认知无线电的定义，可以看出认知无线电最显著的特征就是能够进行频谱检测。 认知无线电的其它关键技术包括动态频谱分配在内，都是以频谱检测为前提的。由此 可见频谱检测的研究，对整个认知无线电系统的发展有着非常重要的意义。因此，本 文对频谱检测技术进行了研究。本章内容主要是对各种常用的单用户本地频谱检测技 术的介绍与分析，并重点研究其中的能量检测技术，为后续章节的展开奠定基础。 2 1 认知无线电中频谱检测技术概述 频谱检测技术简单的说，就是次用户从其所处的无线电环境中获取所需要的观察 信息的能力，比如：主用户的存在与否、频谱空洞( 包括时域、频域和空域内的频谱 空洞) 和噪声的干扰水平等。根据这些检测信息，次用户通过调整自身的发射与接收 的参数( 如传输功率、频率、调制方式等) ，来实现有效的频谱利用。因此，频谱检测 是实现动态频谱管理这一宏伟目标的非常关键的“第一步 。 在第一章“课题的研究背景与意义 中，提到频谱分为授权频段与非授权频段， 所以可以将频谱检测分为授权频段的检测与非授权频段的检测。 对于授权频段的检测，频谱检测主要有两方面的工作： 一方面，检测特定时间和空间中感兴趣的频段，判断是否有主用户( 授权用户) 的 存在，从而判断是否存在可以用于通信的频谱空洞； 另一方面，次用户( s e c o n d a r yu s e r ，s u ) 在借用授权频段进行通信时，需要周期性 的检测主用户( 砸m a r yu s p u ) 是否再次出现在该频段，一旦出现必须立刻腾出信道， 不能对主用户造成干扰，图2 1 为次用户周期性检测的示意图。 前者对频谱检测提出可靠性要求，后者提出灵敏性要求。可见，可靠性和灵敏性 是影响频谱检测性能的两大重要因素。 检测塑频谱空洞检测到主用户出现 检测到额 的频谱空洞 、 ， ， 一 卜道检t 传输信号信道检测 寻找新的空闲频谱传输信号信道检测 、ti 图2 1 周期性检测示意图 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 2 页 对于非授权频段的检测，频谱检测相对简单，只需要检测感兴趣的频段中有无其 它次用户使用，没有则可以接入频谱进行通信，不需要考虑为其它用户腾出信道这一 问题。 本文后续章节主要研究授权频段的频谱检测。频谱检测分为单用户的本地频谱检 测与多用户的合作频谱检测，如图2 2 所示： 图2 - 2 频谱检测分类示意图 2 2 频谱检测系统模型 认知无线电中频谱检测的最终目的就是发现并利用频谱空洞，为此本节对频谱空 洞的概念以及频谱检测的模型进行简要介绍。 2 2 1 频谱空洞 “频谱空洞”就是指在特定时间、空间中没有被主用户利用的授权频段，或者该频 段中只有功率很低的干扰噪声或与噪声功率相当的主用户信号。这样的空闲频段可以 被次用户接入并传输信号，实现频谱的二次利用与频谱资源的动态管理。频谱空洞可 以分为三种【3 8 】： ( 一) 白色空洞：频段内只有环境噪声没有其它干扰，可以用来传输次用户( s u ) 信号； ( 二) 灰色空洞：频段内除了环境噪声外，局部还存在低功率的干扰，一般不被次 用户使用； ( 三) 黑色空洞：频段内除了环境噪声外，大部分时间存在高功率的干扰，绝对不 能用来传输次用户信号。 西南交通大学硕士研究生学位论文第13 页 只有“白色空洞 和很少一部分“灰色空洞”可以用来传输次用户信号，认知无 线电系统的设计与实现必须以快速、准确的检测可用“频谱空洞为前提。 2 2 2 二元假设模型 次用户能否借用授权频段进行通信主要取决于主用户的存在与否，所以频谱检测 系统模型可以用二元假设模型来表示【3 9 】： 川) = 著 p ， 其中，日。与月。分别代表主用户不存在与存在两种假设：，( f ) 是次用户的接收信 号；s ( f ) 是主用户的发射信号；，z ( f ) 是加性高斯白噪声( a w g n ) ；办是无线电信道增 益。 依据数理统计方法，得到，( f ) 的检测统计量r ( ，) ，并按照一定的判决准则与判决 门限值a 做比较，得出判决结果【删： r ( ，) 三a ( 2 2 ) 其中，d l 和d o 分别表示主用户存在与不存在两种判决结果。由频谱检测模型可以 得出衡量认知系统的几个性能参数： ( 一) 检测概率：局= 尸( d l 骂) ，表示在假设主用户存在的情况下正确判决为主 用户存在； ( 二) 漏检概率：己= p ( d o 日。) ，表示在假设主用户存在的情况下错误的判决为 不存在，且尸卅= 1 一易； ( 三) 虚警概率：弓= 尸( d 。风) ，表示在假设主用户不存在的情况下错误的判决 为主用户存在； ( 四) 空洞概率：p = 尸( d o 风) ，表示表示在假设主用户不存在的情况下正确判 决为主用户不存在，且只= 1 一己。 通常用检测概率乃和虚警概率乃来衡量检测性能。一般希望检测概率乃尽量高 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 4 页 一些，这样就可以可靠的检测主用户的存在与否，减少对主用户的干扰；一般希望虚 警概率尸，尽量低一些，这样就不会浪费频谱空洞的接入机会，提高频谱利用率。大多 数文献都用r o c ( r e c e i v e ro p e r a t i n gc h a r a c t e r i s t i c sc u r v e s ，接收机操作特性曲线) ， 即乃与易的关系曲线，来衡量频谱检测性能的好坏。通常情况下，是在限定尸，的情况 下，尽量提高局来提高检测性能。 2 3 单用户频谱检测 单用户频谱检测技术是频谱检测的研究重点之一，是其它频谱检测技术研究的基 础。在更复杂、高级的频谱检测系统中，单用户检测性能的好坏会直接影响到系统的 整体检测性能。因此，本章节对单用户的频谱检测算法进行了详细研究。单用户频谱 检测包括两个步骤：首先，通过对无线电环境的检测，获得主用户发射信号的一些特 征( 如波形、频率等) ；然后，依据这些特征信息，通过一定的判决准则，对主用户存 在与否做出判决。 本节首先对目前最常用的单用户频谱检测算法做了简要介绍，并重点研究了能量 检测算法：然后对各种单用户频谱检测算法做了对比分析；最后就单用户频谱检测的 局限性做了分析。单用户频谱检测算法的分类如图2 3 所示： 苎 。 。 。 单用户频谱检测 二 主用户发射机检 测 匹配滤 波器检 测 能量测 检 循环平 稳特征 检测 主用户接收机检 测 基于干 扰温度 检测 本振泄 漏功率 检测 图2 3 单用户频谱检测算法分类 2 3 1 主用户发射机检测 主用户发射机检测是指次用户通过分析接收到的信号，对主用户发射机是否处于 工作状态做出判断，即判断主用户是否存在。在这种检测算法中，主用户接收机的位 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 5 页 置是不确定的。目前，主用户发射机检测是频谱检测算法研究的