（系统分析与集成专业论文）感知无线电频谱检测技术研究.pdf

南京信息工程大学理学硕士论文 摘要 认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 作为一种革命性智能频谱共享 技术，可显著提高频谱的使用率，近年来受到了人们的广泛关注。而组建 实际的认知无线电网络需要解决的核心问题是：如何准确地识别频谱空穴 并检测授权用户的出现。因此，作为解决这一问题的频谱检测技术是决定 认知无线电能否实现的关键技术之一。 目前，频谱检测技术的研究主要包含两个方面：一是本地频谱检测技 术，即根据单个认知无线电节点接收的信号，检测其所处无线环境的频率 占用状态；二是多点协作频谱检测技术，即通过多个认知用户间的合作， 提高检测灵敏度和检测可靠性，并降低对单节点的性能要求。本论文围绕 这两个方面进行了研究。 针对单用户频谱感知，本文研究了匹配滤波器检测、能量检测和循环 平稳特征检测，分析了各个算法的优缺点。对能量检测算法和循环平稳特 征检测算法分别进行了详细讨论，并在m a t l a b 平台下对两种算法进行了 建模仿真，比较分析了这两种方法的检测性能。针对多用户频谱感知，本 文研究了基于a n d 和o r 融合规则的协作频谱检测，并对算法进行了性能 分析和仿真验证。 为使频谱检测在检测性能和节点复杂度之间有很好的折衷，在分析双 门限合作频谱检测算法的基础上，本文研究了一种基于最优权值的合作频 谱检测算法。用不同的权值来衡量判决输出的可信度，通过“k 规则 进行融合检测，并给出了确定最优权值的方法。通过分析仿真结果可以看 出，该方案与传统的恒定权值的检测算法相比明显提高了认知无线电系统 的检测性能，但由于算法的运算量较大，复杂度较高，检测时间较长。 关键字：认知无线电，频谱检测，能量检测，协作检测，最优权值 南京信息工程大学理学硕士论文 a b s t r a c t a sa r e v o l u t i o n a r ys m a r ts p e c t r u ms h a r i n gt e c h n o l o g y ，c o g n i t i v e r a d i o ( c r ) a d d r e s s e st h ep r o b l e mo ft h ep o o rs p e c t r u mu t i l i z a t i o nw h i c hh a s d r a w ni n c r e a s i n g l yc o n c e r nw i t h i nt h e s ey e a r s t h ec o r ep r o b l e mo f c o n s t r u c t i n gt h ea c t u a lc o g n i t i v er a d i on e t w o r ki sh o wt of i n ds p e c t r u mh o l e a n di d e n t i f yt h el i c e n s eu s e r s s os p e c t r u ms e n s i n g ，a sas o l u t i o nt ot h i s p r o b l e mp l a y sav i t a lr o l ei nc r r e a l i z a t i o n a tp r e s e n t ，t h es p e c t r u ms e n s i n gt e c h n o l o g ym a i n l yi n c l u d e st w oa s p e c t s o n ei st h el o c a ls p e c t r u md e t e c t i o nt e c h n o l o g y , t h a ti s ，as i n g l en o d ed e t e c t s t h ef x e q u e n c yo c c u p a t i o ns t a t eb a s e do ni t sr e c e i v e ds i g n a l t h eo t h e ri s m u l t i p l en o d e ss e n s i n g ，t h a ti s ，c o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n ga m o n gm u l t i p l e n o d e sc a ne n h a n c et h ed e t e c t i o ns e n s i t i v i t ya n dd e t e c t i o na c c u r a c ya n dr e d u c e t h ep e r f o r m a n c er e q u i r e m e n t so fs i n g l en o d e i nt h i sp a p e r , w ef o c u so nt h e s e t w oa s p e c t s a st ot h er e a l i z a t i o no ft h et e c h n o l o g yt a r g e t e da ts i n g l eu s e r , t h ea u t h o r t a p si n t ot h ea l g o r i t h m so fm a t c h e df i l t e r i n gd e t e c t i o n ，e n e r g yd e t e c t i o na n d c y c l o s t a t i o n a r y f e a t u r e d e t e c t i o n ，a n a l y z e s t h e a d v a n t a g e s a n dt h e d i s a d v a n t a g e so ft h e s ea l g o r i t h m s t h ea u t h o rd i s c u s s e se n e r g yd e t e c t i o na n d c y c l o s t a t i o n a yf e a t u r ed e t e c t i o ni nd e t a i l ，a n dt h ed e t a i l e dm o d e l i n ga n d s i m u l a t i o no ft h et w oa l g o r i t h m sa r ec o m p l e t e dw i t hm a t l a ba n dt h e p e r f o r m a n c e so ft h a tt w od e t e c t i o n sa r ec o m p a r e d a st ot h er e a l i z a t i o no ft h e t e c h n o l o g yt a r g e t e da tm u l t i u s e r , t h ea u t h o rf o c u so nc o l l a b o r a t i v ed e t e c t i o n a l g o r i t h m s ，a n da n a l y z e st h ep e r f o r m a n c eo f t h ea l g o r i t h m st h r o u g hc o m p u t e r s i m u l a t i o nu n d e rt h ea n da n d0 rf u s i o nr u l e s n 南京信息工程大学理学硕士论文 i no r d e rt oa c h i e v eag o o dt r a d e o f fb e t w e e ns e n s i n gp e r f o r m a n c ea n d c o m p l e x i t y , w ep r o p o s eam u l t i t h r e s h o l ds c h e m ew i t ho p t i m i z e dw e i g h t d i f f e r e n tw e i g h t sa r ea r r a n g e dt oc o r r e s p o n d i n gd i f f e r e n ti n t e r v a l st oi n d i c a t e t h e i rr e l i a b i l i t y , a n dt h e k r u l ei sc h o o s e na st h ef u s i o nr u l e t h ep a p e ra l s o g i v e st h em e t h o dt oc o m p u t et h eo p t i m a lw e i g h t st h e o r e t i c a l l y t h eo p t i m a l u s e rn u m b e rf o re a c hi n t e r v a li se s t i m a t e db a s e do nm i n i m u me r r o rp r o b a b i l i t y , a n dt h e nt h eo p t i m a lw e i g h t sa r ec o m p u t e d i tc a l lb es e e nt h a tt h i sp r o g r a m i m p r o v e s t h ed e t e c t i o n p e r f o r m a n c e o fc o g n i t i v er a d i o s y s t e m m o r e s i g n i f i c a n t l yc o m p a r e dt ot h ep r o g r a mw i t hc o n s t a n tw e i g h to ft r a d i t i o n a l d e t e c t i o na l g o r i t h m h o w e v e r , b e c a u s eo ft h el a r g ec a l c u l a t i o n ，t h ea l g o r i t h m s i sm o r ec o m p l i c a t e da n dt h ed e t e c t i o nc o s t sm o r et i m e k e y w o r d s ：c o g n i t i v e r a d i o ， s p e c t r u ms e n s i n g ，e n e r g y d e t e c t i o n ， c o l l a b o r a t i v es p e c t r u ms e n s i n g ，o p t i m i z e dw e i g h t i i i 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取 得的研究成果。本论文除了文中特别加以标注和致谢的内容外，不包含 其他人或其他机构已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京 信息工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。其他同志 对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示谢意。 学位论文作者签名：五圣盘廷 签字日期： 丝! ! ：6 ：i 关于论文使用授权的说明 南京信息工程大学、国家图书馆、中国学术期刊( 光盘版) 杂志社、 中国科学技术信息研究所的中国学位论文全文数据库有权保留本人 所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制 手段保存论文，并通过网络向社会提供信息服务。本人电子文档的内容 和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查 阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布 ( 包括刊登) 授权南京信息工程大学研究生部办理。 翻公开口保密(年月) ( 保密的学位沦为在解密后应遵守 此协议) 学位论文作者签 指导教师签名： 签字日期： 签字日期： 南京信息工程大学理学硕士论文 第1 章绪论 1 1 课题研究背景及意义 随着社会的发展和科学技术的不断进步，在最近十几年中，无线通信技术得了 快速发展，被广泛应用于工业、商业、民用、科学等领域。无线通信所提供的业务 也从单一的低速话音业务向宽带多媒体业务发展。作为当前发展最快、应用最广和 最前沿的通信领域之一，实现任何人在任意时间、任何地点与任何人进行任意方式 的通信是其最终的研究目标。 在无线通信的飞速发展中，尤其是无线局域网、无线个域网技术的快速发展中， 我们不得不面临的瓶颈之一就是频谱资源的不足。为了缓解这一矛盾，一方面人们 不断开发新的无线接入技术，利用新的频段来提供各种业务，如链路自适应技术， 多天线技术；另一方面不断改进各种编码调制方式，以提高频谱利用率。但是由于 移动终端天线尺寸和功率的限制，可以用于无线接入的频段十分有限，而且这些新 的无线通信技术仍要受限于香农理论，从而使用各种编码调制方式所提高的频谱利 用率对于人们对带宽的需求增长也是微不足道的，这就促使人们思考是否还有其他 方法提高频谱效率。根据来自美国国家无线电网络研究试验床( n a t i o n a lr a d i o n e t w o r kr e s e a r c ht e s t b e d ，n i t ) 项目的一份测量报告，3 g h z 以下频段的平均频谱 利用率仅有5 2 【l 】，大约有7 0 的空闲频谱可以使用。因此，如何对不可再生的频 谱资源进行有效再利用，从而能够更有效地提高频谱资源的利用率，越来越受到人 们的关注。 认知无线电技术作为一种智能的频谱共享技术可以有效地解决上述问题，它通 过感知频域、时域和空域等多维空间上的频谱环境，自动搜寻并利用已授权频段的 空闲频谱，根据一定的学习和决策算法，实时自适应地改变系统工作参数，动态地 检测和有效地利用空闲频谱，实现不可再生频谱资源的再利用，为解决如何在有限 的频谱资源条件下提高频谱利用率这一无线通信难题开辟了一条新的途径。 认知无线电技术除了作为一种解决频谱资源紧张的方案外，在智能系统、抗干 扰、提高无线通信的可靠性等各个方面也具有很重要的意义，但是它真正走向应用 南京信息工程大学理学硕士论文 尚有许多关键问题未得到有效解决，其中实时的频谱检测能力是限制其快速发展的 主要障碍之一。频谱感知作为认知无线电物理层的一个关键技术，其本质是认知无 线电用户对接收信号进行检测来判断某信道是否存在授权用户，这里的信道是指广 义信道，可代表时隙、频率、码字等。频谱感知与信号解调不同，不需要复原原来 的信号波形，只需判断授权用户信号的有无。在认知无线电网络中，由于授权用户 信号类型和无线信道传播特性的多样性，以及授权用户系统所能承受干扰级别的不 同，对频谱检测的性能要求较高；为了避免对授权用户造成干扰，认知无线电用户 必须在授权用户出现时能快速检测到授权用户并让出频段，这就要求频谱感知算法 的感知时间短，实时性高且复杂度低，这些都加大了频谱感知技术的复杂度。因此， 对认知无线电中频谱感知技术的研究具有重要的意义。 1 2 认知无线电定义及特点 1 2 1 认知无线电的定义 认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 的概念是由m i t r e 公司的顾问、瑞典皇家 技术学院j o s e p h m i t o l a 博士和g e r a l d q m a g u i r e 瓜教授于1 9 9 9 年8 月在m e e p e r s o n a lc o m m u n i c a t i o n s 杂志上明确提出的【2 】，认为无线电技术是一种智能无线通 信系统，它可以感知周围通信环境，通过对周围环境变化的学习，自适应地调整内 部通信机理，来适应外部环境变化，提高通信的稳定性，提高频谱利用率。随后在 2 0 0 0 年瑞典皇家科学院举行的博士论文答辩中，m i t o l a 教授又详细探讨了这一理论 【3 1 。图1 1 所示为m i t o l a 给出的认知圈，该图描述了认知无线电如何与外部环境进 行信息交互，即外界刺激和变化进入认知圈，最终得到响应的这样一个认知无线电 持续的观察环境、自身定位、制定计划、学习、判决并执行的流程，这些阶段都架 置了机器学习能力。认知无线电通过分析接收到的能提供环境辨识信息的信息流观 察它所处的环境，这些信息流主要包括无线电广播、短距无线广播及射频l a n 等。 在观察阶段，认知无线电通过读取测位、温度等传感器来推断用户的前后通信环境。 认知无线电可通过决定外界刺激的优先级来对自己进行定位，比如，动力故障能够 直接引起执行阶段的反应，在图中用“立即”表示；网络中信号不可恢复的丢失可 能引起资源的重新分配，如，通过分析输入信息流搜索另外的射频信道，在图中以 2 南京信息工程大学理学硕士论文 “紧急”表示：通常情况下，认知无线电会对输入信息产生计划，在图中以“一般 图1 1m i t o l a 的认知圈 情况”表示。计划阶段包括对偶然性事件进行推理。在判决阶段，认知无线电将再 从候选计划中做出最合适的选择，在执行阶段触动选中的程序。而学习是观察和决 定阶段的功能函数，比如，将目前和先前的内部状态与期望值进行比较，认知无线 电就能够知道现在通信模型的有效性。 1 2 2 认知无线电的特点 自从m i t o l a 博士首次提出认知无线电的概念并系统的阐述认知无线电的原理 之后，不同的机构和学者从不同的角度给出了认知无线电的定义，其中比较有代表 性的是美国联邦通信委员会( f e d e r a lc o m m u n i c a t i o n sc o m m i s s i o n ，f c c ) 和s i m o n h a y k i i n 教授的定义。f c c 认为“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”【4 】，s i m o n 教授则认为“认知无线电是一个智能无线通信 系统。它能够感知外部环境，并使用人工智能技术从环境中学习，通过实时改变某 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，以达到以下的目的：任何时间任何地点的高度可靠通信 和对频谱资源的有效利用”【5 】。 从认知无线电的定义中，我们可以看出认知无线电最大的特点在于智能性，这 也是它与普通软件定义的无线电最大的不同，认知无线电是一个目标驱动的框架结 构，它对于事件的响应都是按照计划、决定、实施的顺序来执行的。认知无线电的 3 南京信息工程大学理学硕士论文 感知能力涵盖了多个方面，包括波形感知、频谱感知、网络感知、地理位置感知、 本地可用业务感知、用户需求感知、语言感知、状态感知、安全策略感知等等，其 中频谱感知是目前人们最为关注的方面。 由上述的定义及特点，我们可以发现认知无线电首先应该具备认知能力，认知 能力使其能够从其工作的无线环境中捕获或感知信息，从而可以标识特定时间和空 间的未使用频谱资源( 即频谱空洞) ，并选择最适当的频谱和工作参数。这一工作 包括三个主要步骤，即频谱感知、频谱分析和频谱判决。频谱感知的主要功能是监 测可用频段，检测频谱空洞；频谱分析的主要功能是估计频谱感知获取的频谱空洞 特性；频谱判决则根据频谱空洞的特性和用户需求选择合适的频段传输数据。其次， 认知无线电应该具备自适应能力，自适应能力使得无线电设备可以根据无线环境动 态编程，重构认知无线电设备的运行参数，从而允许认知无线电设备采用不同的无 线传输技术收发数据。可以重构的参数包括：工作频率、调制方式、发射功率和通 信协议等。自适应的核心思想是在不对授权用户的用户( p u ) 产生有害干扰的前提 下，利用授权系统的空闲频谱提供可靠的通信服务。一旦该频段被p u 使用，认知 无线电有两种应对方式：一是切换到其他空闲频段通信；二是继续使用该频段，但 改变发射功率或者调制方式以避免对p u 的有害干扰。 1 3 国内外研究现状 1 3 1 认知无线电的国内外研究现状 一、认知无线电的国外研究现状 j o s e p hm i t o l a 在1 9 9 9 年首先提出了认知无线电的概念【6 】，他从应用层的角度提 出用人工智能的方法使通信系统的无线资源及业务能力适应用户需求的变化。2 0 0 3 年，f c c 提出利用认知无线电技术实现动态频谱共享【_ 7 1 ，将认知无线电与提高频谱 利用联系起来，为认知无线电技术找到了最具市场推动力和实现可能性的方向。现 在分布于许多国家的研究机构、大学和公司等都在进行积极的研究和探索。 2 0 0 3 年美国国防部高级研究计划书( d e f e n s ea d v a n c e dr e s e a r c hp r o j e c t s a g e n e y , d a r p a ) 资助的下一代( x g ) 项目的目标是使得美军军用通信设备可以检 测环境变化，并根据所处环境的频谱管理政策选择频谱。该x g 项目主要研究两个 4 南京信息工程大学理学硕士论文 方面：一是开发提供择机频谱接入技术；二是开发通过灵活的政策应用管理无线行 为关键方面的长期管理框架。x g 针对对等结构的点对点( a d - h o e ) 网络的通信采用 的是完全自由的择机频谱接入。 2 0 0 4 年f i e d r i c hj o n d r a l 教授领导的研究组提出了频谱池的概刽引，开发出一个 基于o f d m 技术的中心控制频谱池系统，该系统架构包括基站和移动用户，研究的 应用场景主要集中在o f d m 无线局域网与g s m 网络的频谱资源动态共享。该小组 的研究工作主要集中在物理层的频谱接入检测和干扰抑制、媒体介入控制层的调度 和切换等方面。 c o r v u s l 9 是利用认知无线电方法使用虚拟免执照频谱( ac o g n i t i v er a d i o a p p r o a c hf o ru s a g eo fv t r t u a lu n l i s e n s e ds p e c t r u m ) 。该系统由美国加州大学伯克利分 校的b r o d e r s e n 教授领导的研究组提出的，该系统提出了用户分组的思想，通过组 内控制信道协调组内用户的动态频谱使用；通过通用控制信道协调组间的动态频谱 分配；并提出了在动态频谱接入下的可靠链路维护协议。 欧洲端到端重配置( e n dt oe n dr e c o n f l g u r a b i l i t y , e 2 r ) 研究项目是 d 小僵o v e r d 斑v e 项目的扩展，研究通过端到端重配置网络和软件无线电技术将未 来不同类型的无线网络融合起来，为用户、服务提供商、管理者提供更多可选服务 的系统。设计开发基于系统的可重配置设备是e 2 r 研究的直接目的，其中蜂窝、无 线局域网、数字视频广播等多种无线接入系统的共存是研究的主要内容。e 2 r 具体 定义了动态网络规划管理、高级频谱管理和联合资源管理来实现上述目标。从频谱 管理的角度来看，d r i v e o v e r d r i v e 项目主要研究频谱辨识的主要问题并提出初始 的动态频谱分配方法和技术，而e 2 r 则从几个方面进行扩展，即同时考虑数据和视 频业务，通过考虑干扰和功率的限制最终研究和开发实现循环拍卖的拍卖机制。e 2 r 考虑通过博弈论和微观经济学方法作为频谱协商和动态分配的机制。根据e 2 r 的观 点，频谱和所有无线资源被认为是经济货物，并假定信干比和功率是最重要的货物 界定符，而不仅仅考虑频谱的可用性。 美国w i n l a b 实验室与g e o r g i a 理工和l u c e n tb e l l 实验室联合研发认知无线电 实验平台【1 0 】从物理层到网络层的所有功能，该实验室基于认知无线电技术还进行开 放频谱接入的算法和协议方面的研究，主要研究议题包括共享频谱链接的调度算 法、频谱仲裁和干扰避免机制等。 二、认知无线电的国内研究现状 5 南京信息工程大学理学硕士论文 近几年，国内对c r 技术的关注也开始升温。国内的研究机构、大学、运营商 以及一些厂商都已开始了相关方面的研究。 华为公司从2 0 0 5 年起就关注认知无线电的研究进展，资助相关学术研究，如 在北邮设立一些基金项目，并成为i e e e 8 0 2 2 2 和8 0 2 1 6 h 工作组的成员，并赞助 c r o w n c o m 2 0 0 8 等与c r 有关的会议i 】。 中国移动目前对认知无线电的研究主要包括两个方面：一个方面是对中国的频 谱使用情况的测量，并为理论研究提供数据支持；另一个方面是理论方面的研究， 包括频谱管理策略、系统和协议框架、动态频谱分配机制及频谱感知机制这四个主 要内容。中国移动对中国频谱使用情况的测量是对下列7 个频段的占空比进行测量， 如表1 1 所示。 表1 1 中国频谱使用情况测量表 频带( m h z )服务 4 1 0 4 7 0对讲机 4 7 0 8 0 6 d v b h ( 超高频) 8 0 6 8 2 1 集群通信系统 8 5 1 - 8 6 6 8 8 0 9 1 5 g s m 9 2 5 9 6 0 1 4 5 2 1 4 9 2 5 数字广播 2 3 0 0 2 4 0 0蹦t - a d v a n c e d 2 4 0 0 2 4 8 3 5 i s m ( 工业、科学、医学) 2 0 0 8 年5 月，北京邮电大学主办了中欧认知无线电系统工作会议，旨在为中欧 在认知无线电系统领域提供一个交流平台，推动中欧在此领域的交流合作【l2 1 。与会 的中方代表分别来自政府部门、大学、运营商和一些设备厂商。会议探讨了认知无 线电的发展现状，并对前景进行了展望。会上，北京邮电大学无线新技术研究所已 开发出用于认知网络的认知导频信道演示系统原型。该演示平台成功实现了网络信 息收集、网络信息广播、终端网络选择的全部演示工程。 国家的各种科技计划，如8 6 3 计划和9 7 3 计划都已把认知无线电的相关研究立 为重点科研项目。认知无线网络已成为无线通信领域的研究热点之一，而我国相关 研究正紧跟世界前沿。国家8 6 3 计划在2 0 0 5 年起就支持了认知无线电相关项目， 6 南京信息工程大学理学硕士论文 对关键技术进行研究；国家9 7 3 项目信息领域也设立了认知无线网络研究项目。围 绕认知无线网络，解放军理工大学承担了国家9 7 3 项目“认知无线网络基础理论与 关键技术研究 、8 6 3 项目“无线区域网环境感知与资源捷变研究 和部分军队项目 【1 3 】，【1 4 1 。 1 3 2 认知无线电中频谱感知技术的国内外研究现状 认知无线电技术能够充分的利用频谱资源，但是该技术的应用必须保证对已有 的通信系统不产生干扰，需要在最短时间内感知并分析特定区域的频段，找出适合 通信的频谱空洞，并且时刻检测是否有授权用户的接入，以便能够及时的让出该频 段。因此，频谱检测技术是认知无线电技术需要解决的关键问题之一。 目前，频谱感知的实现方法根据感知用户的多少可以分为单节点频谱感知和多 节点协同感知。 在单节点频谱感知研究方面，文献 1 5 1 、0 6 、【1 7 1 提出了基于信号协方差矩阵 的特征值分解频谱感知算法，其中文献1 1 5 是根据接收信号和噪声的自相关函数不 同这一特点，通过计算接收信号的样本协方差矩阵，并从中分离出两个分别表征信 号和噪声的统计量，通过比较两个统计量的大小进行频谱检测。文献1 1 6 提出了协 方差绝对值频谱感知算法，其主要思想是：根据授权用户信号不存在时协方差矩阵 的非对角线元素均为零，而当授权用户存在时，协方差矩阵的非对角线元素存在非 零值的特性，构造两个统计量，并根据它们的大小来判断授权用户是否存在。文献 【1 7 1 提出了最大最小特征值频谱感知算法，其主要思想是：协方差矩阵的最大特征 值和最小特征值包含了信号和噪声的信息，它们的比值则反映了信号和噪声强度的 比，利用这一特性，将信号协方差矩阵的最大特征值和最小特征值的比值作为检测 的统计量。文献 1 8 】和文献 1 9 】提出了两种对能量检测算法进行改进的方法。其中文 献 1 8 1 的算法假设检测节点的接收端是多天线，检测节点根据最大化接收信号信噪 比的原则对多天线接收到的接收信号进行时间和空间上的合并，再根据合并之后得 到的能量值进行能量判决。文献 1 9 】研究了在噪声不确定情况下的能量检测算法， 提出了在估计的噪声方差情况下的一种新的能量检测的分析模型，并分析了在该模 型中不同参数对该模型检测性能的影响。文献 2 0 提出了一种简单的频谱检测的算 法，通过理论分析得出授权用户检测的似然比检验可以被近似为检测节点的接收信 7 南京信息工程大学理学硕士论文 号的信号熵与一个适当的门限的比值，根据高斯随机变量的熵值最大而当包含有经 过数字调制的信号部分时熵值会降低这一特点检测授权用户信号是否存在。文献 2 1 】 提出了一种基于循环平稳特性的多天线合并频谱检测方法，利用多天线的空间分 集，从各天线接收信号的谱相关函数中提出信道频域响应的信息，在频域合并各天 线的接收信号，然后对合并信号进行频谱检测，提高了频谱检测的性能。文献1 2 2 】 提出了多分辨率频谱分析的频谱感知算法，提出了实现频谱空域检测的动态门限选 取方法，详细分析了频谱参数分析对频谱感知的影响。 在协同频谱感知研究方面，目前的研究主要集中在数据融合算法上。数据融合 算法可以分为硬合并和软合并两种类型，文献 2 3 1 、 2 4 、 2 5 1 提出的“或”、“与” 和“k 秩”等融合算法属于硬合并，在这些算法中，各本地节点首先根据自身的检 测结果做出授权用户信号是否存在的判决，之后将判决结果发送到中心节点，中心 节点采用一定的规则对上述判决结果进行合并，并得出最终判决。文献 2 6 1 给出了 使得虚警概率和漏检概率之和最小的“k 秩”合并规则中最优的k 值，并在此基础 上推导出在该最优的k 值情况下单个节点的能量检测的判决门限的最优值，提出了 对大型网络进行频谱检测的快速检测算法。与硬合并想对应的是软合并的算法，文 献 2 6 】提出的融合算法就属于这一类，在这类软合并算法中，本地节点不做出判决 而是将检测数据发送给中心节点，中心节点采用适当的算法对这些信息进行融合。 文献 2 7 提出了一种基于内曼一皮尔逊理论的软合并准则，中心节点在进行检测数 据的合并时，各个节点采用不相同的权重系数，其中权重系数是根据检测节点的瞬 时s n r 值来确定的，另外针对软合并传输开销大的问题，该文献提出了一种简单的 量化方案，将能量检测的统计量量化为两个比特传送到中心节点，中心节点在此基 础上进行加权融合。文献 2 8 1 提出了一种基于模糊逻辑的协作频谱感知算法，选取 检测节点的检测概率、虚警概率和漏检概率作为模糊逻辑的输入量，根据模糊逻辑 得到检测节点的检测可信度，中心节点在得到检测节点的检测数据和检测可信度后 根据模糊合并准则进行融合。文献 2 9 】提出了一种基于可信度的协作频谱感知算法， 各个检测节点运行本地的能量检测算法，根据单节点能量检测的结果计算自身的检 测可信度，并将信度函数值发送到中心节点处，中心节点根据证据理论的合成规则 对各节点的检测结果进行合并，在一定程度上改进了频谱检测算法的性能。 综上所述国内外频谱检测算法的研究现状，我们可以看出国内外学者一直都在 潜心研究检测性能高且易实现的频谱感检测算法。在单节点频谱感知算法的研究方 8 南京信息工程大学理学硕士论文 面，研究内容主要集中在对能量检测算法及循环平稳特征检测算法的改进和基于接 收信号统计特性的频谱检测算法的研究等方面，而在协作频谱感知算法的研究方 面，研究点主要集中在对中心节点的合并规则和融合算法的研究上。 1 4 论文内容安排 论文围绕认知无线电的频谱检测技术，采用理论分析和计算机仿真实现相结合 的方法，研究几种重要的频谱感知算法，从而在实践中验证了研究的正确性和可行 性。论文主要结构安排如下： 第1 章，绪论。认知无线电技术的研究背景及意义、认知无线电的定义及特点 介绍、认知无线电以及频谱检测技术的国内外研究现状。 第2 章，认知无线电检测技术。介绍几种常用的频谱感知算法，包括匹配滤波 器检测、能量检测以及循环平稳特征检测等，并分析其各自的优缺点，研究了合作 频谱检测技术以及其他检测技术的实现原理，为后续研究奠定基础。 第3 章，频谱检测算法仿真及分析。在删t t _ , a b 环境下进行了频谱感知算法 的仿真，对能量检测算法和循环平稳特征检测算法进行了检测性能的比较，并仿真 比较了单节点检测和合作检测的检测性能。 第4 章，基于最优权值的协作检测。在分析双门限合作检测算法的基础上，研 究了种基于最优权值的频谱合作检测算法，通过仿真验证了该算法与传统的恒定 比值检测算法相比很好地改善了检测性能。 第5 章，总结与展望。总结本论文的主要工作，并对本课题的进一步研究方向 和和未来发展进行展望。 9 南京信息工程大学理学硕士论文 第2 章认知无线电频谱检测技术 认知无线电能够灵敏感知周围环境的变化，通过频谱感知功能发现频谱空洞， 使得认知无线电能与周围通信环境相适应。由于授权用户没有义务改变它的结构来 与认知无线电网络共享频谱，因此，认知无线电只能独立地、可靠地、通过连续的 频谱感知对授权用户进行探测。这是认知无线电的一项核心功能。最有效的探测频 谱空洞的方式就是探测在认知无线电通信范围内、正在接受数据的授权用户 3 0 o 在进行探测时，各种探测算法都基于两个基本前提假设： ( 1 ) 物理层以上层的协议必须保证认知无线电用户在探测这段时间内保持沉 默，这样才能保证在空中仅有的频谱功率是由授权用户发射出的； ( 2 ) 必须假设出现最坏的情况，即在认知用户的接收机和授权用户的发射机 是非视距的。对授权用户的探测必须达到9 9 9 的成功率，否则，授权用户是不愿 意与别人分享频谱的。研究表明，对探测概率的这种高要求，认知无线电只有采用 多样性技术才能实现。比如，多认知节点同时进行探测，并合作进行频谱管理。 从检测授权是发射机还是接收机的角度，频谱感知技术可以分为主用户发射机 探测、合作探测和主用户接收机探测，如图2 1 所示。 2 1 单节点用户检测 固2 ，l 频谱感知技术的分类 认知用户需要能够准确地判断某个频段是否可用，必须对是否有授权用户存在 做出正确的判决。若在某个频段内没有授权用户，则认知用户可以使用该频段，否 1 0 南京信息工程大学理学硕士论文 则寻找别的可用频段。因此频谱检测模型可以定义为如下简单的二元假设检验问 题： 加，= 鼢m l 玺 亿， 其中z ( f ) 是认知用户接收的信号，s ( f ) 为授权用户发射机发送的信号，l ( f ) 表示环 境噪声，在文中考虑的是加性高斯白噪声，h 是信道的增益。假设h o 表示某个频 段内没有授权用户存在，认知用户可以使用该频段：且则表示某个频段内有授权 用户，认知用户不能使用该频段。 随后将要阐述的匹配滤波器检测、能量检测以及循环平稳特征检测等均是在这 一假设框架下进行推导的。 2 1 1 匹配滤波器检测 当认知无线电获悉了第一用户的信号后，静态高斯噪声理想探测器就是匹配滤 波器，它是信号检测中的一种比较常用的方法，也是理论上的最优检测器，原因在 于它能使接收到的信号的信噪比( s n r ) 最大化【3 l 】。在认知无线电设备中使用匹配 滤波器，实际上完成的是解调授权用户信号的过程。一般来说，感知接收机是无法 得到授权用户信号的全部信息的，在授权用户信号的部分重要信息( 如引导信息、 同步码或扩频码等) 已知的情况下，可以采用匹配滤波器来进行感知。一个典型的 匹配滤波检测器如图2 2 所示。与信号s ( f ) 相对应的匹配滤波器的冲击响应 ( f ) 可 以由式( 2 2 ) 来表示。 ( f ) = f ”船( 门g 川柙叫矽 ( 2 2 ) 其中k 为常数，t 为抽样延迟，s ( 厂) 为信号的频谱函数s ( f ) 的共轭。 南京信息工程大学理学硕士论文 、一 s l ( f ) 选择 和 判决 s 2 ( f ) 、 7 斗 图2 2 匹配滤波器工作原理图 算法过程如图2 2 所示，此时的输出信噪比s n r 为最大，最大信噪比s n r 为： f s n r = 竺垒( 2 3 ) o 其中e 为观测时间间隔内信号的能量，o 为噪声的功率谱密度。 匹配滤波检测具有相关信号的处理过程，并且处理增益与样本数目成线性关 系：s n r o 埘= n 嘁。但它有一个很大的缺点，那就是对于每一种类型的授权 信号，需要设计不同的专用滤波器。然而在现实认知无线电环境中，极有可能存在 多种类型信号共存的情况。一般情况下，不可能预先获知信号的参数，甚至连信号 的类型也不可能知道。因此，匹配滤波器在认知无线电的检测环境中总体实用性不 高，必须寻找一些更实用的次优化检测方法。 2 1 2 能量检测 如果接收机不能够收集到授权用户信号的足够信息，此时的最佳探测器就是能 量探测器。能量检测算法是一种比较简单的信号非相干检测方法，又被称为基于功 率的检测算法【3 2 】，【3 3 1 。为了测量接收信号的能量，需要对带宽为矿的带通滤波器的 输出信号进行平方运算并在观测时间段t 内进行积分并将积分器的输出】厂与门限 值允进行比较，从而判定授权用户是否出现1 3 4 j 。图2 3 所示为能量检测算法框图。 图2 3 能量检测算法原理图 能量检测算法的判决统计量为 南京信息工程大学理学硕士论文 】，：孰z n = 0 该判决统计量服从卡方分布【3 5 】 】，：i x ! r r ( 2 y ) e 【压聊凰 ( 2 4 ) ( 2 5 ) 其中，y 是能量检测门限，形是授权用户带宽，r 是周期，y 是信噪比，南( 2 y ) 是以2 7 为参数的非中心卡方分布，z 嬲是中心卡方分布，两者的自由度均为 2 卵矿。 在a w g n 信道下，能量检测的检测概率局和虚警概率p ，则为 另= 尸( 1 ， 名f 且) = 缔( 万，打) ( 2 6 ) 弓= 以】， 兄i 风) = ! 辫 ( 2 7 ) 其中鳓是普遍m a r c u mq 函数，r ( ) 和r ( ，- ) 是完全和不完全伽马函数。 但在衰落信道中，能量检测的性能将受到影响。文献 3 6 】给出了衰落信道下能 量检测的平均检测概率另的计算方法及表达式。文献【3 7 】进一步推导了瑞利、莱斯 及n a k a g a m m i 三种信道环境下平均检测概率的表达式。 能量检测算法的优点是不需要知道信号的先验知识，实现是非常简单， 但它的缺点是：首先判决门限比较难确定，门限很大程度上受到未知噪声的影响： 其次，在低信噪比的情况下，信号淹没在噪声中，检测性能很差；最后，能量检测 只是计算信号的能量，不能区分出调制信号、噪声和干扰，因此就无法判断出是噪 声还是其他的认知用户。 2 1 3 循环平稳特征检测 众所周知，通信中大多数实际应用场合，由于信号受人工周期信号的调制，调 1 3 南京信息工程大学理学硕士论文 制信号一般都经过了载波、脉冲序列、重复性扩展、调频及循环前缀等耦合性处理， 已调信号具有了内在的周期性，而噪声却没有这个特性。为此，文献 3 8 】、文献 3 9 】 和文献 4 0 】中提出了一种循环平稳特征检测。认知无线电中授权用户的信号具有循 环平稳性，它们的谱相关函数在循环频率不为零处有较大的非零值，而平稳噪声或 近似为平稳噪声的循环谱能量主要集中在零循环处，而在非零循环频率处为零值或 值很小。因此我们可以通过分析信号谱相关函数中循环频率的特性来确定授权用户 信号是否存在。图2 4 所示为循环平稳特征检测算法的原理流程图。 输入信号 图2 4 循环平稳特征检测算法流程图 该方法引入循环频率口，不同信号的谱相关函数( 厂) 在“频率( 厂) 循环频 率口一幅值( 厂) ”三维空间上具有不同的特征4 1 1 。特征检测是通过对( 厂) 分 析实现的。 ( 厂) 2 姆古上：专辱( 厶厂+ 口2 ) 耳( 厶一叫2 ) 以 ( 2 - 8 ) 其中f 定义如下 t + r i 2 辱( f ，d = - f x ( “) e - j 2 n v u 如 ( 2 9 ) t - r 2 对于不同的授权用户，其( 门会在不同的口和厂处出现峰值；而对于噪声， 因其不具有循环平稳特性，仅在倪= 0h z 频率处出现峰值。其判决方法如下式所 一鼢趴m 跟“三：纂 泣 、l0口0 无信号 ( 厂卜1 日( + 叫2 ) 日( 厂一口2 ) 鬈u ) 口o ；器善 q _ d 其中日( 厂) 是信道的冲激响应，s o ( f ) 是口= 0 时信道中仅有噪声没有信号时的功 1 4 南京信息工程大学理学硕士论文 率谱密度，( 厂) 是待检测输入信号的功率谱密度。 循环平稳特征检测算法可以不需要了解授权用户的先验信息，在低s n r 情况下 能体现很好的检测性能。但它实现需要进行两次傅里叶变换，运算复杂度高，而且 实际认知无线电系统中一般不知道信道的冲激响应，所以 h ( f + a 2 ) h ( 厂一叫2 ) ( 厂) 不容易求得。 2 1 4 单节点检测方法比较 综上所述，我们对匹配滤波器检测、能量检测以及循环平稳特征检测这三种最 基本的单节点频谱检测算法进行比较，得到下表。 表2 1 单节点频谱检测技术的比较 检测算法适用范围优点缺点 认知节点知道授 需要知道先验 匹配滤波器检测权用户信号的参 检测时间短 信息 数信息 认知节点不知道 实现简单，不需 受噪声不确定性 能量检测授权用户信号的 要先验信息 影响，不能区别 信息信号类型 循环平稳特征 授权用户信号具 有周期自相关