（通信与信息系统专业论文）认知无线电功率控制算法研究.pdf

摘要 作为无线通信领域的最新进展，认知无线电技术是无线通信发展的一个里程 碑，本文首先介绍了认知无线电技术的概念以及发展概况，阐述了本文研究的目 的和意义。然后介绍了认知无线电的系统结构，基于其技术特点构建了一个基本 的仿真模型，并对认知无线电的一些关键技术如频谱感知、频谱分配、发射功率 控制等进行了介绍。针对目前作为认知无线电关键技术之一的功率控制算法研究 还比较少的现状，本文主要研究了基于博弈论的认知无线电分布式功率控制算法。 对原有的非合作功率控制博弈模型的算法进行了化简，给出了一种易于实现的算 法以及具体的算法流程。介绍和分析了博弈论的基本原理和功率控制博弈模型， 分析了收益函数和代价函数的设计问题，并在基于代价函数的非合作功率控制博 弈的基础上重新设计了链路增益代价函数，给出了一种新的基于代价函数机制的 功率控制博弈模型，通过仿真分析可以看出，新的博弈模型在收益函数和发射功 率方面比原有的博弈模型都有了明显的改善。 关键词：认知无线电 功率控制博弈论 a b s t r a c t a s 血en e w e s td e v e l o p m e n to ft h ew i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n s c o g n i t i v er a d i oi sa l a n d m a r k i t sc o n c e p t sa n dd e v e l o p m e n ta r ei n t r o d u c e da tt h eb e g i n n i n go ft h i sp a p e r t h ep u r p o s ea n ds i g n i f i c a n c eo f r e s e a r c ha l ea l s os h o w n t h e n , t h es y s t e ms t r u c t u r eo f c o g n i t i v er a d i oi sg i v e n ，ab a s i cs i m u l a t i o nm o d e li sc o n s t r u c t e d , a n dt h ec r u c i a l t e c h n i q u e so fc o g n i t i v er a d i o ，s u c ha ss l m m ns e n s i n g , s p e c t r u ma l l o c a t i o na n d t r a n s m i tp o w e rc o n t r o la r eb r i e f l yd i s c u s s e d b e c a u s et h et r a n s m i tp o w e rc o n t r o l ，o n eo f t h ek e yt e c h n i q u e so fc o g a i t i v er a d i o ，h a sn o tb e e nf u l l yi n v c m i g a t e dy e t t h i sp a p e r r e s e a r c h e st h ed i s t r i b u t e dp o w e rc o n t z o la l g o r i t h mo f c o g n i t i v er a d i ob a s e d0 1 1t h eg a m e t h e o r y a l t e ri n t r o d u c i n gt h eb a s i cp r i n c i p l eo fg a m et h e o r ya n dt h en o n c o o p e r a t i v e p o w e rc o n t r o lg a 1 n em o d e l , t h i sp a p e rt a k et h ea n a l y s e so nt h eu t i l i t ya n dp r i c i n g f u n c t i o n s t h r o u g ht h ed e t a i l e da n a l y s e so i lt h ep r e s e n t1 1 0 1 1 一c o o p e r a t i v ep o w e rc o n t r o l g a m ea l g o r i t h m ，as i m p l i f i e da l g o r i t h mi sp r o p o s e d f t l r t h e r m o r e ) an e wp r i c i n g m e c h a n i s mc a l l e dp a t hg a i np r i c i n gi sp r o p o s e d , a n dan c , w1 1 0 1 1 一c o o p e r a t i v ep o w e r c o n t r o lg a m eb a s e d0 1 1t h el l e e 冉, p r i c i n gi se s t a b l i s h e d t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a t t h en e wg a m em o d e li m p r o v e st h ep e r f o r m a n c eo ft h ep r e s e n tm o d e li nu t i l i t yf u n c t i o n a n dt r a n s m i tp o w e r k e y w o r d ：c o g n i t i v er a d i o p o w e rc o n t r o lg a m et h e o r y 西安电子科技大学 学位论文创新性声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，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。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果：也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名：筮盗叠 日期塑丝：圭! ! 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 ( 保密的论文在解密后遵守此规定) 本学位论文属于保密，在一年解密后适用本授权书。 本人签名： 导师签名： 日期 日期 枷2 ； ，口蕾p 2 一 第一章绪论 第一章绪论 传统的无线电频谱分配是以一种静态的授权方式分配给各种通信系统。这种 分配方式比较简单，但是频谱的利用率比较低。经调查研究显示，在这些独占的 授权频段内部存在有大量的“频谱空洞”。为此人们提出了认知无线电的概念，认 知无线电技术被普遍认为是解决目前无线频谱资源利用率低问题的最佳解决方 案。它是能够使非授权用户与授权用户共享频谱、且保证不会干扰授权用户正常 通信的关键技术。在认知无线电中利用已有授权频谱资源的一个很重要的前提就 是不影响授权用户的正常通信。然而每个认知用户的发射功率是造成其它用户干 扰的主要原因，因此功率控制是认知无线电系统的关键技术之一。博弈论是一种 用于分析决策过程中参与者交互作用的数学工具，它可以预测这些参与者交互作 用的结果，并为参与者制定最佳决策。多用户的认知无线电系统的功率控制问题 可以看作是一个非合作的博弈论问题。 l l 认知无线电技术的发展概况 认知无线电的概念首先是f l j j o s e p hm i t o l a 博士于1 9 9 9 年在其发表的一篇论文【l 】 中提出的。他描述了认知无线电怎样通过一种叫做“无线电知识表达语言”( r k r l ， r a d i ok n o w l e d g er e p r e s e n t - a c t i o nl a n g u a g e ) 新语言来提高个人无线业务的灵活 性，并给出了由r k r l 语言支持的认知推理模型。如图1 1 所示。该模型描述了认知 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模型，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。所有这些阶段都设置了机器学习( m a c h i n el e a r n i n g ) 的能力。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。在 观察阶段，认知无线电也通过读取测位、温度等传感器来推断用户的前后通信环 境。2 0 0 0 年，m i t o l a 博士又在其博士论文 2 1 中迸一步阐述了认知无线电的概念和相 关方法。并通过数学分析和仿真论证了认知无线电的这些相关原理。同时在这篇 博士论文中，m i t o l a 博士还首次给出了认知无线电的定义：认知无线电是一种智能 的无线通信技术，它能够连续不断地感知周围的通信环境，通过对环境信息的分 析、理解和判断，然后通过无线电知识表达语言( r k r i ，) 自适应地调整其内部通信 参数( 如发射功率、工作频率、编码方式等) 以适应环境的交化。其核心思想是通过 检测那些处于空闲状态的频谱，在不影响授权用户的前提下智能地选择和利用这 些频谱。作为认知无线电领域的开拓者，m i t o l a 博士提出了一个较为理想化的认知 无线电定义和认知系统模型。在这个认知模型中，人工智能扮演了重要的角色。 美国联邦通信委员会( f c c ) 在2 0 0 3 年5 月召开的认知无线电研讨会上讨论了利 用认知无线电技术实现灵活频谱利用的相关技术问题，并给出了认知无线电相对 2 认知无线电功率控制算法研究 狭隘的定义：认知无线电技术是无线终端利用与周围无线环境进行交互所获得的 无线背景知识，调整传输参数，实现无线传输的能力。即只要具备环境探测，并 且能够调整传输频点和相关传输参数的设备就是认知无线电设备。主要是关注如 何提高频谱的利用效率。 图1 1j o s e p hm i t o l a 博士的认知推理模型 著名学者s i m o nh a y k i n 根据前人的相关研究和自己的理解，于2 0 0 5 年发表的 一篇论文【3 】中又对认知无线电作了如下定义：认知无线电是一种智能的无线通信系 统。它能够感知外界环境，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( 比如发射功率、载波频率、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，以达到以下两个目的： ( 1 ) 任何时间任何地点的高度可靠通信； ( 2 ) 对频谱资源的高度有效利用。 在这篇论文中，s i m o nh a y k i n 还从信号处理的角度全面总结了认知无线电技 术的三个关键问题：外部无线环境分析( o u t s i d er a d i o ，s 咖ea n a l y s i s ) 、信道状态估 计与预测建模( c h a n n e l t i m a f i o na n dp r e d i c t i v em o d e l i n g ) 、发射功率控制与动态频 谱管理( t r a n s m i t - p o w e rc o n 虹 o la n dd y n a m i cs p e c t r u mm a n a g 朗n c n o ，并针对这些关键 问题提出了一些解决的方法和可能的研究方向，给出了由以上三个关键问题构成 的认知模型，如图1 2 所示。 s h n o nh a y k m 教授将认知无线电定义为一个智能的无线通信系统，并描述了 这一系统应具备的功能和应该达到的目标，由此为认知无线电的概念与含义作了 更为明确的描述和解释。而在这一定义基础上所提出的认知模型也较好的反映了 第一章绪论 认知无线电系统的实现机制。 发射机 接收机 图1 2s i m o n s a y k i n 的认知推理模型 综上我们可以得出一个认知无线电的比较清晰的概念：认知无线电可以在各 个频段连续不断的检测是否有授权用户在发射信号，如果检测到有授权用户在使 用该频段，则认为在该频段上存在授权用户，认知用户暂时不使用该频段，否则， 认知用户使用该频段进行信息传输，认知用户在信息传输过程中，一旦发现有授 权用户开始使用该频段，则立即停止对该频段的使用而切换到其它的频段继续工 作或者降低认知用户的发射功率以避免对授权用户造成干扰。 近几年来，认知无线电已经成为无线通信领域的一个研究熟点，国内外多个 研究机构都对这一新兴的无线通信技术展开了广泛的研究。 德国k a r l s r u h e 大学的研究 为解决认知无线电中频谱分配的问题，j o s e p hm i t o l a 博士在1 9 9 9 年发表的一 篇论文中提出了频谱池共享( s p e c t r u mp 0 0 l i l 坞) 这一策略【4 】。此后，德国k a r l s r u h e 大学的f i e d r i c hj o n d r a l 教授及其领导的研究组在德国联邦研究和技术部移动通信 项目的资助下开展了对频谱池共享相关技术的研究。所谓频谱池共享，其基本思 想就是将一部分分配给不同业务的频谱合并成为一个公共的频谱池，并将整个频 谱池划分为若干个子信道，子信道成为频谱分配的最基本单位。频谱池共享策略 实质上是一个受限信道的分配问题，以最大化信道利用率为目标兼顾接入的公平 性并考虑干扰的最小化。 美国u cb e r l d e y 大学的研究 4 认知无线电功率控制算法研究 u c b e r k l e y 大学的b r o d e r s e n 教授领导的研究小组提出了一个基于认知无线电 方式使用虚拟非授权频谱的c o r v u s 体系结构【5 】，并给出了这一体系结构基本的 应用场景，描述了评估系统性能的参数和粗略的系统协议功能体系。 此外，a n a n ts a h a i 等人还进行了关于认知无线电技术可行性的研究，并试图 解决决定认知无线电技术应用的理论问趔6 】。 美国r u t g e r s 大学w i n l a b 实验室的研究 w i n l a b 实验室在美国国家自然科学基金的资助下，与g e o r g i ai n s t i m t eo f t e c h n o l o g y 和l u c e n t b d l 实验室联合研发了一个认知无线电试验平台。这个计划 在2 0 0 6 年完成的平台涵盖了从物理层到网络层的所有功斛”。此外他们还提到了 通过认知无线电技术进行开放的频谱接入的算法和协议，以及相关技术的研究【酊， 但是目前尚未发现有相关研究结果公开发表。 i e e e 8 0 2 2 2 工作组的研究一】 i e e e 于2 0 0 4 年成立了8 0 2 2 2 工作组，以开发无线区域网络( w i r e l e s sr 晒o n a l a r e a n e t w o r k , w r a n ) 的物理层和m a c 层技术标准。目的是使用认知无线电技术， 将分配给电视广播的v i - 1 f u h f 频带( 北美为5 4 m h z 到8 6 2 m h z ) 的频率用作宽带无 线接入。现在e t r i 、s a m s u n g 、飞利浦、摩托罗拉以及华为等多家公司都加入 了i e e e 8 0 2 2 2 工作组的标准化制定过程，并提出了物理和m a c 层的初步技术提 案。 端到端可重配置( e n dt oe n dr e c o n f i g u r a b i l i t y , e 2 r 1 e 2 r 是一个由法国电信、西门子、摩托罗拉、英国几所大学联合开发的研究 项目。e 2 r 系统可以为多种空中接口、协议和应用提供通用的平台和相关的工作 环境，通过基于认知算法的可升级和可重配置的架构来优化资源利用，同时可重 配置性可以灵活的修改相关设备的软件配置，提高网络和设备的性能。 e 2 r 系统要求实现1 2 个系统功能：服务级协议、安全、干扰、下载、设备重 配置、重配置管理、服务适应、垂直移交、服务供应、系统检测、动态资源管理、 频谱转移。其中，动态资源管理主要集中于对频谱分配策略的研究。 国家高科技技术研究发展计划( 8 6 3 计划) 在国内，国家高科技技术研究发展计划( 8 6 3 计划) 于2 0 0 5 年7 月设立课题研究 认知无线电技术，西安电子科技大学、电子科技大学、西安交通大学参与了本课 题，对认知无线电物理层和媒体控制接入层( m e d i u ma c c e s sc o n t r o l ，m a c ) 层关键 技术、协议体系结构、应用场景分析等方面做了具体深入的研究。 从以上叙述可以看出，国内外对于认知无线电的研究正在从概念和基本理论 研究以及需求分析，逐渐的迈向应用于具体实现的关键算法研究。这些研究将涵 盖从物理层到m a c 层和无线资源管理层直到网络体系架构的整个无线通信领域， 并将最终走向具体应用。 第一章绪论 1 2 认知无线电功率控制技术发展现状 认知无线电的关键技术之一就是实现频谱共享，但是其前提条件是在认知用 户和授权用户共享频谱时，必须保证不对授权用户的正常通信造成干扰，而每个 认知用户的发射功率是造成干扰的一个主要原因，因此我们需要考虑适用于认知 无线电技术的功率控制方法。 从本质上讲，多用户的认知无线电环境中的发射功率控制问题可以描述为： 在有限的可用频谱资源以及不违反干扰温度限的条件下，选择n 个用户的发射功 率，从而使得所有认知用户的联合数据传输速率最大化。基于一个简单想法可知， 我们只要通过提高每个用户的发射功率，就可以达到要求。然而提高任何一个认 知用户的发射功率都将不可避免的增加其它所有认知用户所受到的干扰，由此可 知，系统的总体性能的提高不能仅仅只靠提高每个认知用户的发射功率，要从全 局进行考虑。一个最理想的情况是能够得到联合数据传输速率的受约束最大化问 题的一个全局性的解。然而要得到解的计算量太大了，其复杂度也难以承受。 首先考虑两个用户( 认知用户和授权用户) 共享频谱时的功率控制问题。一种比 较可行的方法是将测量到的授权用户接收机信号的本地信噪比( s i g n a lt on o i s er a t i o ， s n r ) 近似为认知用户与授权用户之间的距离，从而相应的调整认知用户的发射功 率。此外，c l e m e n s 等人还提出了一种相对智能的功率分配策略【l “，可以将博弈论 和遗传算法相结合即采用两用户重复博弈建立模型，借助于遗传算法来搜索策略 空问。这些方法可实现在保证授权用户不受有害干扰的前提下“贪婪”的增加认 知用户的发射功率。 对于既存在合作又存在竞争的多用户认知无线电系统，为了避免多个认知用 户之间的冲突和干扰，分布式功率控制的研究更为重要。多用户的认知无线电系 统的功率控制问题可以看作是一个非合作的博弈，如何在不违反干扰温度限制的 条件下，在考虑其它认知用户对当前认知用户的干扰的前提下，使每一个收发机 的性能达到最优化。博弈论是研究决策主体的行为发生直接相互作用时的决策以 及这种决策的均衡，也就是说，当一个主体的选择受到其它主体选择的影响，而 且反过来影响到其它主体选择时的决策问题和均衡问题。博弈的目的是分布式的 最优。 对于多认知用户的情形，文献 1 l 】提出了一种发射功率控制的内外双层迭代循 环灌水算法。内迭代用来给每个认知用户分配信道，外层迭代用来寻找满足认知 用户目标速率要求的最小发射功率水平。文献 1 2 】和文献【1 3 】应用博弈的理论提出 了两种基于用户信干比( s 己) 的线性成本函数的功率控制算法。文献0 4 提出了一种 基于非合作功率控制博弈的认知无线电功率控制算法，根据各个认知用户的q o s 需求和系统的总吞吐量来调节各个认知用户的发射功率，实现了对不同认知用户 6 认知无线电功率控制算法研究 的发射功率的有效控制。d g o o d m a n 等人提出了一种非合作功率控制博弈模型【1 5 1 ， 对模型做了分析。并在文献【1 6 】中研究了基于代价( i n i c i n g ) i 承i 数的博弈功率控* r j l a 7 题，证明了这种博弈具有更好的性能( 得到了帕累托改善) 。文献 1 7 】提出了一种基 于系统吞吐量最大化的功率控制博弈模型。文献 1 8 】提出了一种考虑链路增益的功 率控制博弈模型，对于增益不同的用户给出不同的代价函数。 从这些功率控制博弈模型可以看出，收益函数的设计是关键，而代价函数又 在其中扮演了一个很重要的角色。 1 3 本文主要工作和安排 作为无线通信领域的最新进展，认知无线电技术是无线通信发展的一个里程 碑，目前在关于认知无线电的频谱检测、频谱管理、频谱分配、功率控制等方面 都在进行研究，但是作为一个新兴的无线通信技术，对于这方面的研究尤其是认 知无线电功率控制的研究还比较少，研究也不是很深入。针对认知无线电系统中 的分布式功率控制，本文着重研究了基于博弈论的认知无线电功率控制算法，对 于原有的一些算法进行简化，给出了一种易于实现的算法以及具体的算法流程， 针对认知无线电的非合作功率控制模型，本文从考虑各个认知用户发射功率的公 平性方面设计了新的代价函数，给出了一种新的认知无线电非合作功率控制博弈 模型。 第二章介绍了认知无线电的系统结构，分析和构建了一个基本的认知无线电 的仿真模型，并对认知无线电的一些关键技术如频谱感知、频谱分配、发射功率 控制等进行了介绍。 第三章介绍了博弈论的基础知识，分析了如何将博弈论应用于认知无线电技 术，对两个基于博弈论的非合作功率控制算法进行仿真，并对算法进行改进，给 出了一种易于实现的算法以及具体的算法流程。 第四章首先介绍了认知无线电系统非合作功率控制博弈模型中代价函数的设 计，并设计出一种简单并易于实现的代价函数，给出了一种考虑认知用户链路增 益公平性的认知无线电非合作功率控制博弈模型。 第五章总结了全文的工作，并对今后的工作进行展望，提出下一步的研究思 路。 第二章认知无线电关键技术分析 第二章认知无线电关键技术分析 7 认知无线电是一种新的智能无线电技术，它能够通过检测周围无线环境中在 不同时间不同空间上的空闲频谱并利用这部分频谱进行传输，以极大的提高频谱 利用率并避免对其它的用户造成干扰。认知无线电系统通过在接收端分析无线传 输场景、检测出空闲频谱和估计一些传输参数统计量，然后将这些参数反馈到发 射端，用于控制认知用户的发射功率分配和频谱管理。本章重点介绍和分析了认 知无线电的系统功能结构、仿真平台及关键技术。 2 1 认知无线电的系统结构 对于传统的模拟无线电系统，其射频部分、上下变频、滤波以及基带处理全 部采用模拟方式，某个频段、某种调制方式的通信系统都对应有专门的硬件结构。 与传统的无线电系统相比，软件无线电系统的a d 、d a 变化移到了中频并尽可 能的靠近射频端，对整个系统频带进行采样，也即从中频( 甚至射频) 开始就进行数 字化处理，这是软件无线电的一个突出特点。认知无线电是在软件无线电基础之 上采用了随时变化的通讯协议的技术，同时认知无线电还增加了一个新的元素， 就是依靠人工智能的支持，能够感知并检测到其周围无线环境的频谱使用状况， 并在此基础上改变其发射功率、频率、调制方式以及一些其它的参数以寻求更高 的频带利用率。三种无线通信系统在结构上的差别如图2 1 、图2 2 、图2 3 所示。 i 竺h 调制解调h 竺! 竺r - 1 繇h 她 硬件软件 图2 1 传统无线电框架 射频f - _ 1 删解调h 竺竺竺h 竺竺h 竺兰i i 硬件软件 图2 2 软件无线电框架 射频卜_ - 1 鳓懈调h 獬码h 麒r l 三 i 硬件 i 智能模块c 感知、学习、优化，i 软件 图2 3 认知无线电框架 图中的框架主要是指信号经由信道的处理过程。 认知无线电功率控制算法研究 软件无线d g ( s d r ) 是一种多波段多模式个人通信系统平台，其通过射频带宽、 空气介质、协议、空阈和实时模式的灵活变化来缓解无线频谱的紧缺情况。认知 无线电通过在无线域建模来扩展软件无线电的功能，通过无线知识描述语言 僻k r i ，) 来加强个人服务的灵活性。r k r l 语言描述的内容包括了无线方式、设备、 软件模块、传输、网络、用户需求和根据用户的需要而自动配置的应用方式。r k r l 语言可以在软件无线电平台上实现，这样的平台将无线节点从仅仅执行事先确定 好的协议转变成无线域的智能代理，实现了原先固定功能和通信模式的系统转变 成为智能通信系统的变革。 软件无线电平台硬件包括天线、无线射频转换模块、调制解调器、基带处理 器、用户接口等硬件模块。基带处理器包括基带调制解调器和一个终端控制协议 栈，此外还包括一个感知装置和一个算法模块。算法模块包括用来描述无线电本 身的r k r l 结构、均衡器以及其中的所有本体，用r k r l 语言来写，即以软件来 代替硬件功能。 实现上述功能，高端内存、计算算法和通信的带宽对认知无线电都是必须的。 根据外部环境变化调整通信系统的配置不会花费很长时间，一般认知无线电也不 需要人为地来干涉其工作过程。如果要对认知无线电进行干涉，主要目的也是为 了保证无线电网络的稳定性。很显然，这种认知无线电网络是复杂的自适应系统， 具有适应外界环境变化的能力。 作为一种。智能”的无线通信技术，认知无线电应具有以下六大特点： ( 1 ) 对环境的感知能力； ( 2 ) 对环境变化的学习能力； ( 3 ) 对环境变化的自适应能力； ( 4 ) 通信质量的高可靠性； ( 5 ) 对频谱资源的充分利用； ( 6 ) 系统功能模块的可重构性。 认知无线电具有对环境的感知以及学习和分析适应能力。设想一下，如果网 络想知道某个手机的所在位置有多少个可用频道，那么在这里有两个问题： 第一，网络没有标准的语言去提出这种问题； 第二，即使手机知道答案也不知道通过什么样的途径去传递答案跟网络进行 沟通。因此具有“认知”能力的无线电必须有自我的认知能力，也即分析环境、 自我学习等能力。认知无线电除了具有自我的“认知”能力，还要能与外界沟通， 比如认知用户在检测到空闲频谱并用该频谱进行通信时，必须具有实时监测频谱 的能力，一旦发现有授权用户要使用该频谱。则认知用户要立即退出使用该频谱。 这就需要认知用户与外界环境有一套沟通的机制，以免对授权用户造成干扰。 第二章认知无线电关键技术分析 2 2 1 空闲频谱检测 2 2 认知无线电关键技术 9 认知无线电技术的关键是利用空闲频带进行信息传输，因此空闲频谱的检测 就显得尤为重要。 认知无线电在进行空闲频谱检测时，各种检测算法都是基于两个基本的前提 假设： ( 1 ) 物理层以上的协议必须保证认知无线电用户在检测空闲频谱这段时间内 保持沉默，这样才能保证在周围的无线环境中仅有的频谱功率是由授权用户发射 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之 间是非视距( n l o s ) 的。对授权用户的探测必须达到9 9 9 的成功率闭】，否则的话， 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( d i v e r s i t y ) 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。 由于无线电环境是随时变化的，同时也由于授权用户种类的不同、传播损失 的不同以及干扰等因素，频谱感知功能的实现也需要高度的灵活性。总的来讲， 频谱感知技术可以分为对发射机探钡i ( t r a n s m i t t e r d e t e c t i o n ) 、合作探测( c o o p e r a t i v e d e t e c t i o n ) 和基于干扰的探测( i n t e r f e r e n c e - b a s e dd e t e c t i o n ) 。 发射机探测又被称为非合作探测。认知无线电应该能够识别被使用的和未被 使用的频段。因此，如果授权用户的信号在某一确定频段内出现的话，认知无线 电应该具有探测出这个信号的能力。发射机探测正是基于认知无线电对授权用户 发射机发出的微弱信号进行探测。发射机探测的基本假设模型可以用式( 2 1 ) 描述。 x ( ) ：f 州m 。 、7 l h s ( t ) + ( t ) ，h 1 ( 2 - 1 ) 其中x ( t ) 是认知无线电接收到的信号，s ( t ) 是授权用户传输的信号，n ( t ) 是加性 白高斯噪声，h 是信道的增益。h o 是未被占用的假设，表示目前在该频段上没有 授权用户：h l 是另外一种假设，表示目前该频段存在授权用户。传统通信系统中 用到的信号处理技术，如匹配滤波器检测、能量检测和静态循环特征检测均可用 于频谱感知中。 1 匹配滤波器检测 匹配滤波器是信号检测中的一种比较常用的方法，当认知无线电获得授权用 户的信号后，静态高斯噪声理想探测器就是匹配滤波器，原因在于它能使接收到 的信号的信噪比( s n r ) 最大化【2 “。在认知无线电中使用匹配滤波器，实际上完成的 认知无线电功率控制算法研究 是解调授权用户的信号，这样认知用户就必须要知道授权用户物理层和媒体控制 层的信息：调制方式、时序、脉冲形式等，利用这些信息来实现与待检测信号在 时域和频域上的同步，从而解调信号。这些信息可以预存于认知无线电的内存中。 匹配滤波器探测的优点是可以在很短的对周内完成同步而提高信号的处理增益。 缺点一是要求认知用户掌握授权用户的先验信息，比如调制方式、脉冲波形、数 据包格式等，如果信息不准确，检测性能会受到很大影响。二是认知无线电对于 每一个类型的授权用户都要有一个专门的接收器。 2 静态循环特征检测 文献 2 4 1 、文献 2 5 1 、以及文献 2 6 1 中提出了一种叫做静态循环特征探测的方 法。由于调制信号一般都经过了载波、脉冲序列、重复性扩展、调频以及循环前 缀等藕合处理，使得已调信号具有内在的周期性。虽然数据是静态随机的，但是 这些调制后的信号的均值和自相关函数都具有周期性，因而称其具有静态循环性 ( c y e l o s t a t i o n a r i t y ) 。通过分析频谱自相关函数可以探测出这些特征。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【2 7 1 。检测模 型如图2 4 所示。 图2 4 谱相关函数检测模型 设信号为循环平稳且功率有限，则在时间【- t 2 ，t 2 1 上谱相关函数为： 肜( r ) = 。1 i i n 。 1 1 ，2 ：s o + 争x s o 一争r j 2 “d t ( 2 - 2 ) 谱相关函数定义为： 霹= r ：( k ) e - j 2 班 ( 2 - 3 ) 模型判决方式为： ”4 = 影， g o ，授权用户信号存在 o o 2 三盂羔黯暑塞善柔纂 c z 柳 0 ， 口0 ，授权用户信号不存在 s ：( 力， 口= o ，授权用户信号不存在 其中，a 是循环频率，霹( 厂) 是口= o 时只有噪声情况下的功率谱密度，是 最终检测到的授权用户的循环功率谱密度。 频谱自相关函数的最主要的优点是它能够把噪声能量和已调信号的能量区分 开来，这是因为噪声是一个宽带的、静态的、没有相关性的信号，而己调信号具 有频谱相关性和周期性。在谱相关函数中，零循环频率处体现信号的平稳特性， 非零循环频率处体现信号的循环平稳特性。由于噪声是平稳的，在非零循环频率 处不呈现频谱相关性，而授权用户信号是循环平稳的，在非零循环频率处呈现频 第二章认知无线电关键技术分析 谱相关性。因此如果非零循环频率处呈现频谱相关性，则说明存在授权用户信号； 若只在零循环频率处呈现频谱相关性，则说明只有噪声，不存在授权用户信号。 循环特征检测与频谱分析相结合，并结合了基于神经网络的模式识别技术可 以提高探测的性能和效率。文献【2 5 在此方面做了一些尝试，通过采用循环频谱分 析提取接收信号的特征，并通过频谱相关函数和频谱相关密度函数来重现这些特 征，然后，神经网络将信号分入不同的调制方式类别。 静态循环特征检测具有更强的抵抗噪声功率中不确定性的能力，因而能够比 能量探测更好地分辨出噪声信号，具有较高的信号辨识能力。其局限性在于算法 要进行两次付立叶变换对信号进行处理，此外它的计算量很大，约为d f t 的两倍。 3 能量检测 如果认知用户的接收机不能收集到授权用户的足够的信息，此时可以考虑采 用能量探测方法来感知空闲频谱吲。能量探测是一种非相干检测，为了测量接收 信号的能量，需要对带宽为w 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y 与门限值 进行比较，从而判定合法用 户是否出现【川。能量检测的模型如图2 5 所示。 t 二二- 叫带通滤波器卜叫平方运算卜_ 叫时间内积分p 叫判决l 图2 5 能量检测模型 如果能量探测应用于非衰落环境中，即信道增益如公式( 2 1 ) 中h 所示，那么 探测到授权用户信号的概率和错误判断警告的概率分别是【2 笼： b = e r a i 蜀 = q ( x 2 r ，a ) ( 2 5 ) 弓2 p 】， a l 风) = 竽 ( 2 - 6 ) 其中t 是信噪比；r ( ) 和r ( ，) 是完整和不完整g a m m a 函数；q 。o 是普遍m a r c u mq 函 数。由上述公式可知，一个较低的探测概率p d 将会导致有很大的概率丢失授权用户 信号，这会增加对授权用户的干扰；而如果p f 过高的话，由于错误的警报会使本来 可用的空闲频谱利用机会丢失，导致频谱利用率的低下。如果能量探测考虑多径 因素，在这种情况下，由于信道衰落的原因，信道增益h 是变化的，此时探测概率 p d 与瞬时信噪比有关，即 蜀= lq ( 、j 2 y ，4 ；o y , ( x ) a x( 2 - 7 ) 其中，工( 工) 是在衰落情况下的信噪比的概率分布函数。 能量探测的优点是算法相对简单、易于实施，由于是非相干检测，对相位同 步的要求不高。其缺点一是检测门限值的设定比较困难，在低信噪比的情况下， 检测性能不佳。为解决门限设定易受噪声功率变化的影响这一问题，文献 2 1 】提出 1 2 认知无线电功率控制算法研究 了通过利用授权用户发射机的导频音( p i l o tt o n e ) 来提高认知无线电能量探测器的 准确性。能量探测的另外一个缺点是它只能探测有无授权用户的信号出现，而不 能区分信号类型，即它不能区别已调信号、噪声以及干扰。因此，能量探测易于 被不明信号误导而产生错误判决。 4 合作探测 对授权用户进行发射机探测的原因是认知用户和授权用户之问没有信令交 互，无法知道授权用户的位置，因而认知用户只能对授权用户的微弱信号进行探 测。在多数情况下，认知用户的网络与授权用户的网络在物理上是分隔开的，因 此在发射机探测中，认知用户不能避免由于不知道授权用户接收机的位置和信息 而造成的干扰。认知无线电的发射机和接收机可能是视g 喱( l i n e o f - s i g h t , l o s ) 的， 但是由于遮蔽等原因，它或许不能探测到授权用户的发射机，这就造成“隐蔽终 端”的问题。在这种情况下，认知用户就需要从其它认知用户那里得到信息并进 行准确探测，也就是需要与其它用户进行合作探测。 在非合作探测中，认知用户独立地探测授权用户的的发射信号。而在合作探 测中，多个认知无线电用户探测到的信息相互合并，用来探测授权用户。合作探 测的结构可以是集中式的，也可以是分散式的【2 8 】【2 9 1 。在集中模式中，认知无线电 的基站( b s ) 负责收集各认知无线电用户感知到的信息，并探测空闲频谱。相应的， 分散模式则要求认知无线电用户交互各自的感知信息。 认知无线电用户之间的合作探测可以大大减少单个认知用户探测所具有的不 确定性，因此在理论上来说合作探测更具准确性。通常多径衰落和“隐蔽终端” 问题是造成探测授权用户的方法性能下降的主要原因，合作探测能够在很大程度 上消减多径衰落和“隐蔽终端”问题，从而大大提高即使是在严重的遮蔽环境下 的探测成功概率。 合作探测能够产生更加准确的感知性能。然而在资源受限的网络中，合作探 测方式会对网络产生负面影响。因为在这种方式下，节点汇集了大量的信息，这 些信息需要传递给基站或者在节点间进行相互交换。而且，由于不知道授权用户 接收机的位置信息，合作探测方式有可能造成探测结果的不确定性。另外，在合 作探测中，由于不同节点的灵敏度和探测时间的不同，在结合这些节点所探知的 信息的时候要采取加权结合的方式。 5 基于干扰的探测 通常情况下，干扰是属于发射机范围内的问题，这意味着可以通过控制发射 机的发射功率、带外辐射、发射机的位置等在一定范围内控制干扰水平。然而， 由于不可预料的新干扰源的出现，干扰实际上也可能发生在接收机范围内。 基于此，美国联邦通信委员会( f c c ) 于2 0 0 3 年底推出了一种新的量化和管理 干扰源的模型，即干扰温度( h t 盯f b 廊t e m p e r a t u r e ) 模型，如图2 6 所示。这个模 第二章认知无线电关键技术分析 型使得人们把评价干扰的方式从大量的发射机中的操作转向了发射机和接收机之 间的以自适应方式进行的实时性交互活动。接收天线的干扰温度提供了在某一地 理位置上的某一感兴趣的频带上接收机能够顺利工作的最差环境的特征描述，也 就是可以接受的射频干扰的准确测度。在这个频带内，任何噪声基底上升并超出 干扰温度界限的发射都将被视为是有害的。 接 收 功 窒 、孓孓予曩 熊。胡。8 1 一属，氛赫渤i l 狲。震l 霎耘。疏扇自i 爨l ：i 蘸爨二b l 渤岛p | _ 戮憨囊霪豢黧蕤豢绷鬻黼黉隧霪震缀缓耄隧溺 接收机与发射机之间的距离 图2 6 干扰温度模型 干扰温度模型揭示了认知无线电的发射端需设计成在它的射频信号被授权用 户接收机收到的时候要接近噪声的水准。由于这些额外噪声的出现，噪声基底在 服务范围内的不同点上有所增加，在图2 6 中用初始噪声基底( o r i g i n a l n o i s e f l o o r l 上的不同尖峰来表示。 在干扰温度机制中，干扰温度用来表征认知用户在共享频段内对授权用户接 收机产生的干扰功率和授权用户接收机处系统噪声功率之和，类似于热噪声功率， 可用等效噪声温度来进行描述。其计算公式为： 乃( z ，曰) ：掣攀( 2 - 8 ) 其中0 旺，曰) 为在带宽为b 的频带内的干扰功率，正为平均干扰功率，k 为波尔兹 曼常数。干扰温度的准确测量需要认知用户对授权用户系统进行准确地定位。干 扰温度是干扰功率的另一种表示形式。 认知用户造成的干扰温度不应超过。干扰温度门限”( 在最初噪声基准的基础 上授权用户接收端能容忍的由于认知用户加入而带来的新的干扰的总和1 ，该门限 由授权用户系统能够正常工作的最坏信噪比决定。认知用户作为授权用户的干扰， 一旦累积干扰超过了干扰温度门限，授权用户就无法正常工作。因此当认知用户 装置发现自己的发射会导致干扰温度超过干扰门限时，可通过调整自己的参数如 发射功率、调制模式等将认知用户对授权用户的干扰降低到干扰门限以内，此时 认知用户和授权用户可同时正常工作。反之，如果认知用户无法使自己对授权用 户产生的干扰温度降低到干扰门限以内，则认知用户就停止发射直到情况允许。 1 4 认知无线电功率控制算法研究 认知无线电向接收机提供探测干扰温度的信息对于接收机随后的系列工作是 非常重要的。从总体上讲，可以通过两种途径进行干扰温度探测。 第一，采用多窗口方法估计干扰温度的功率谱，干扰温度由内部噪声源和外 部射频源的累积分布构成。根据文献 3 0 】，这种估计方法是近于最优化的。 第二，部署大量的传感器来“探嗅”( s n i 无线射频环境。这是因为无线射频 环境的多变性需要大量的传感器来感知。 虽然干扰温度机制能极大地提高频谱利用率，但是大量的分析干扰温度机制 的实行还存在着一定的问题。现有的无线通信系统普遍具有动态的功率控制功能， 可以根据背景噪声的大小动态调整发射功率，使发射功率维持在一个能够保证通 信质量的最低功率水平上，这样使得授权用户信号和背景噪声之间没有可以被认 知用户依据干扰温度机制使用的信噪比冗余量。再者认知用户的引入会导致授权 系统的噪声水平增加，减小系统的覆盖范围、容量和服务质量。试验数据表明一 个g s m 网络增加l d b 的干扰会损失2 5 的网络容量，相应的要维持现状就要增 加3 3 的小区数；一个e d g e 网络增加l d b 的干扰会损失1 5 的覆盖范围，相应 的要维持现状就要增加1 7 的小区数。而认知用户所能得到的容量要小于授权用 户所丢失的容量，共享的结果是得不偿失。 2 2 2 频谱分配 认知无线电系统的频谱分配必须考虑三方面的问题：一是认知无线电用户对 授权用户的干扰问题，二是认知无线电用户之间的干扰问题，三是认知无线电系 统的效益和用户间的公平性问题。当前研究频谱分配的模型主要有图论着色模型、 拍卖竟价模型以及博弈论模型。 1 图论着色模型 频谱分配数学模型是建立在相应的干扰和约束条件之上的。在认知无线电系 统的频谱分配研究中，将认知用户组成的网络拓扑结构抽象成图。图中的每一个 顶点代表一个无线用户，每一条边表示一对顶点间存在冲突或者干扰。如果图中 的某两个顶点有一条边连接，则假定这两个节点不能同时使用相同的频谱。另外， 将每一个顶点与一个集合相关联，这个集合代表该顶点所在区域位置可以使用的 频谱资源。由于每个顶点地理