（通信与信息系统专业论文）认知无线电中的协同频谱感知技术研究.pdf

摘要 摘要 认知无线电( c o g n i t i v e r a d i o ，c r ) 技术是解决目前频谱资源紧张的有效手段。 它的核心思想是二次利用已分配但却未获得充分利用的频谱，从而提高频谱利用 率。避免干扰主用户( p r i m a r y u s e r , p u ) 的正常通信是认知无线电最重要的限制， 而频谱感知则是保障这一目标的关键技术。为了提高频谱感知的性能，认知无线 电网络中的大量节点可以被用来进行协同频谱感知，协同频谱感知可以有效地克 服单节点频谱感知的局限性。 本文的主要研究方向为协同频谱感知技术，按研究内容的不同可以分为三个 部分： 本文第一部分介绍了协同频谱感知的技术基础。本文首先介绍了单节点频谱 感知的几种算法，并分析了它们的优缺点。由于i e e e 8 0 2 2 2 无线区域网( w i r e l e s s r e g i o n a l a r e a n e t w o r k s ，w r a n ) 致力于开发未获得充分利用的广播电视频段，因 此检测电视信号是频谱感知的任务之一。本文以陆地数字广播电视( d i 西t a lv i d e o b r o a d e a s t i n g - t e r r e s t r i a l ，d v b t ) 为例进行了应用场景分析，并且利用d v b t 信 号的特性提出了三种检测方案，仿真表明这些算法具有良好的性能。 本文第二部分研究了协同频谱感知中的检测数据量化方案。在协同频谱感知 中，本地节点的检测数据需要首先经过量化后才能传送至中心节点。本文针对认 知无线电中主用户的先验信息比较缺乏的特点提出了两种量化方案，分别是局部 最优量化和基于动态范围的均匀量化。前者在主用户信号比较微弱的时候是最优 的量化方案，在信号相对较强时虽然不是最优方案，但仍然有较好的性能。而基 于动态范围的均匀量化则不需要任何先验信息，因此更加实用。 本文最后一个部分研究了协同频谱感知中的数据融合技术。根据本地节点传 送的检测数据类型的不同，将数据融合分为本地判决结果的融合和本地检测数据 的融合两种类型。针对前者，本文提出了一种通过权值估计实现最优数据融合的 方案。针对后者，本文分析推导了多比特判决结果的最优融合方案，并提出了一 种最优融合方案中未知部分的估计算法。仿真表明，本文提出的方案与现有方案 相比具有性能优势，同时又可以逼近最优性能。 关键词：认知无线电，频谱感知，协同频谱感知，量化，数据融合 i a b s t r a c t a b s t r a c t c o g n i t i v er a d i o ( c r ) t e c h n i q u ei sc o n s i d e r e da so n eo ft h es o l u t i o n so fc u r r e n t s p e c t r u mr e s o u r c es c a r c i t y t h ec o r ei d e ao fc o g n i t i v er a d i oi st oe x p l o i tt h el i c e n s e db u t u n d e r u t i l i z e ds p e c t r u m ，i no r d e rt oi m p r o v et h es p e c t r u me f f i c i e n c y i nc o g n i t i v er a d i o s y s t e m s ，a v o i d i n gi n t e r f e r e n c et op r i m a r yu s e r si st h em o s ti m p o r t a n tc o n s t r a i n t a n d s p e c t r u ms e n s i n gi st h ek e yt e c h n i q u et oa c h i e v et h i sg o a l i no r d e rt oi m p r o v et h e p e r f o r m a n c eo fs p e c t r u ms e n s i n g , c o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n gi sp r o p o s e d ，w h i c hc a l l r e c o v e rt h el i m i t so fs p e c t r u ms e n s i n gb y o n l yo n en o d e t h i st h e s i sm a i n l y i n v e s t i g a t e s t h ec o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n gt e c h n i q u e a c c o r d i n gt ot h ed i f f e r e n tr e s e a r c hd i r e c t i o n ，i tc a nb ed i v i d e di n t ot h r e ep a r t s ： t h ef i r s tp a r to ft h i st h e s i si n t r o d u c e ss e v e r a ll o c a ls e n s i n ga l g o r i t h m sa n da n a l y s e t h e i ra d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e sr e s p e c t i v e l y a st h ef i r s tc rs y s t e m 。i e e e 8 0 2 2 2w i r e l e s sr e g i o n a la r e an e t w o r k s ( w r a n ) a i m sa te x p l o i t i n gt h es p e c t r u mb a n d w h i c ht h et vs y s t e m so p e r a t eo n ，t h e r e f o r e , t vs i g n a li so n eo ft h em a i np us i g n a l s t h i st h e s i s p r o p o s e s t h r e e d e t e c t i o n a l g o r i t h m s o ft h e d i g i t a l v i d e o b r o a d c a s t i n g - t e r r e s t r i a l ( d v b t ) s i g n a l t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h e s e a l g o r i t h m sh a v eg o o dp e r f o r m a n c e i nc o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n g ，t h el o c a ls e n s i n gd a t an e e dt r a n s m i tt ot h ec e n t r a l n o d e i no r d e rt or e d u c et h et r a n s m i t t i n go v e r h e a d , t h el o c a ls e n s i n gd a t as h o u l db e q u a n t i z e di n t of i n i t eb i t s t h es e c o n dp a r to ft h i st h e s i si n v e s t i g a t e st h eq u a n t i z a t i o n s c h e m e si nc o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n g f o rt h ep r i o rk n o w l e d g eo ft h ep us i g n a li s n o ta l r e a d yk n o w nb yt h ec e n t r a ln o d e ，t h ec l a s s i c a lq u a n t i z a t i o ns c h e m e sa r en o tf i tt h e c o g n i t i v er a d i oc o n t e x t t h e r e f o r e t h i st h e s i sp r o p o s e st w ok i n d so fq u a n t i z a t i o n s c h e m e st os o l v et h i sp r o b l e m t h ef i r s to n ec a l l e dl o c a l l yo p t i m a lq u a n t i z a t i o ns c h e m e h a so p t i m a lp e r f o r m a n c ei nt h el o ws n r e n v i r o n m e n t ，a n dp e r f o r m sw e l li nh i 曲s n r e n v i r o n m e n ta l t h o u g hi ti sn o to p t i m a l a n o t h e rs c h e m ei sn o to p t i m a l ，b u ti td o e sn o t n e e da n yp r i o r k n o w l e d g e t h el a s t p a r to ft h i st h e s i si n v e s t i g a t e st h es e n s i n gd a t af u s i o nt e c h n i q u eo f c o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n g a c c o r d i n gt ot h ed i f f e r e n tt y p eo fl o c a ls e n s i n gd a t a ，t h e i i a b s 拓a c t d a t af u s i o nc a nb ec l a s s i f i e di n t ot w ot y p e s ：t h el o c a ls e n s i n gd e c i s i o nf u s i o na n dt h e l o c a ls e n s i n gd a t af u s i o n i nt h ed e c i s i o nf u s i o n ，t h i st h e s i sp r o p o s e sad e c i s i o nf u s i o n s c h e m eb a s e do i lt h eo p t i m a lr u l e i nt h es e n s i n gd a t af u s i o n , t h i st h e s i sd e r i v e dt h e o p t i m a lf u s i o nr u l ea n dp r o p o s e da l le s t i m a t i o na l g o r i t h mt oe s t i m a t et h eu n k n o w np a r t o ft h eo p t i m a lr u l e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e ds c h e m e sp e r f o r mb e t t e r t h a nt h ee x i s t i n gs c h e m e s m e a n w h i l e ，i tc o u l da p p r o a c ht h eo p t i m a lp e r f o r m a n c ei f m o r eb i t s s e n s i n gd a t aa t eu s e di nt h ef u s i o n k e y w o r d s ：c o g n i t i v er a d i o ，s p e c t r u ms e n s i n g ，c o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n g ， q u a n t i z a t i o n , d a t af u s i o n i i i 缩略词表 k n g r b e r b s c d m a c r d s p d v b t f c c i d f t i f f t i t u 1 2 r l o m a c m s n p r m o f d m s d r s m s p t f s u i 脚 v h f 厂l ，h f 缩略词表 a d d i t i v e 、7 l m i t eg a u s s i a nn o i s e b i te r r o rr a t e b a s es t a t i o n c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s c o g n i t i v er a d i o d i s t a ls i g n a lp r o c e s s o r d i g i t a lv i d e ob r o a d c a s t i n g - t e r r e s t r i a l 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 i n v e r s ed i s c r e t ef o u r i e rt r a n s f o r i l l i n v e r s ef a s tf o u r i e rt r a n s f o r 1 i n t e r n a t i o n a lt e l e c o m m u n i c a t i o nu n i o n i n s t i t u t ef o ri n f o c o m mr e s e a r c h l o c a lo s c i l l a t o r m e d i u ma c c e s sc o n t r o l m o b i l es t a t i o n n o t i c eo fp r o p o s e dr u l e m a k i n g o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g s o f t w a r ed e f i n e dr a d i o s p e c t r u mm a n a g e r s p e c t r u mp o l i c yt a s kf o r c e s e c o n d a r yu s e r u l t r a w i d eb a n d v e r yh i g hf r e q u e n c y u l t r ah i 9 1 lf r e q u e n c y w i m a xw o r l di n t e r o p e r a b i l i t yf o rm i c r o w a v ea c c e s s w r a nw i r e l e s sr e g i o n a la r e an e t w o r k 加性白高斯噪声 误码率 基站 码分多址 认知无线电 数字信号处理器 陆地数字广播电视 联邦通信委员会 离散傅立叶逆变换 快速傅立叶逆变换 国际电联 新加坡电信研究院 本地振荡器 媒体接入控制 移动台 建议规则制定通告 正交频分复用 软件无线电 频谱管理器 频谱政策特别工作组 次用户 超宽带 甚高频超高频 微波接入全球互操作 性 无线区域网 符号表 符号表 符号类别 示例 变量口 矢量a 转置 ( ) 1 共轭 ( ) 转置共轭 ( ) 日 矢量循环卷积x y 序列最大值对应的自变量参量a r gm a x 当且仅当i f r i x 字体和说明 小写斜体 小写粗体 图目录 图目录 图2 1 频谱感知功能实现过程7 图2 2 频谱感知算法的分类8 图2 3 匹配滤波检测器9 图2 4 能量检测器1 0 图2 5 噪声不确定度下的能量检测性能曲线1 1 图2 - 6 周期特性检测器1 2 图2 7d v b t 符号示意图1 4 图2 8 基于循环前缀的滑动相关算法实现框图1 5 图2 - 9 基于循环前缀内的导引信号的滑动相关算法1 6 图2 1 0d v b t 检测算法的性能比较( 虚警概率为0 1 ) 1 6 图2 1 1d v b t 检测算法的性能比较( 虚警概率为o 0 1 ) 1 7 图2 1 2 隐藏终端问题18 图2 1 3 协同频谱感知网络结构1 9 图3 1 量化特征2 3 图3 2 本地检测判决过程2 4 图4 - 1协同频谱感知系统结构31 图4 _ 2c h a i r - v a r s h e n y 准则实现框图3 6 图4 _ 3 最优合并、“与”和“或”合并的性能比较4 0 图4 _ 4 权值变化示意图4 0 图4 5 采用限定记忆法的算法适应性4 1 图4 6 采用遗忘因子法的算法适应性4 2 图4 - 7 估计算法和最优算法的平均风险比较4 3 图4 8 协同感知方案的性能比较( 采用局部最优量化器) 4 7 图4 _ 9 协同感知方案的性能比较( 采用基于动态范围的均匀量化) 4 8 v i 表目录 一 一_ 表目录 表2 - 1 节点数与感知灵敏度的关系示意图1 9 表3 - 1 能量检测的局部最优量化结果2 9 表3 - 2 c a v 检测算法的局部最优量化结果2 9 v i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，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已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名： 菡参日期：2 。豸年箩月暑日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 日期：2 0 裼年多月留e l 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 随着社会的发展，人们对无线通信的需求日益迫切，对通信质量的要求也越 来越高，这推动了无线通信技术的快速发展。经过几十年的技术发展，无线通信 系统从模拟发展到数字，从窄带发展到宽带，从单纯的语音服务发展到形形色色 的数据服务，越来越多的无线通信系统被部署，新的无线业务不断展开。宽带化， 高速化的无线通信服务给了用户前所未有的通信体验，也创造了一个超过二十亿 用户的巨大市场。但是，随之而来的问题是，越来越多的无线通信服务占据了大 量的频谱资源，导致无线频谱越来越拥挤，可用于新业务的频谱越来越少，于是 有人开始怀疑，我们是不是要用光所有的可用频谱( 受无线电尺寸和功率的限制， 实际上可用的频谱是有限的) 了? 无线频谱是一种宝贵的国家公共资源，通常由国家成立的专门机构进行授权 和管理。在欧洲，电信运营商为了获得2 0 m h z 的3 g 频段的使用权，要付出数十 亿美元的代价，这更进一步加深了人们对频谱资源耗尽的担忧。但是频谱真的是 被“耗尽了吗? 实际情况并非如此，根据美国联邦通信委员会( f e d e r a l c 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 ) 的测量结果【l 】，在任何一个时间和任何一个地 点，都有大量已分配的频谱处于空闲状态。这个事实告诉我们，频谱资源的紧张 在很大程度上并不是因为物理上的可用频谱缺少所造成的，而是不合理的频谱管 理政策造成的。现行的频谱分配政策是固定的和排它的，用户一旦获得使用频谱 的授权( 我们称这种用户为主用户) ，将享有专用该频段的特权，即便它处于空闲 状态，其它的用户也不能使用该频段，这种情况极大地浪费了频谱的效率。 为了解决上述矛盾，认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 被提了出来，并引起 了业界的极大关注。通过不问断的监视和检测目标频段，未被主用户占用的频段 被检测出来。在不对主用户造成干扰的前提下，非授权的用户可以“伺机”接入 这些空闲频谱。而一旦主用户重新出现在该频段，认知无线电用户必须在规定的 时间内退出该频段，以避免产生干扰。通过这套频谱二次利用的机制，认知无线 电可以有效的提高频谱利用率，它已经被广泛看作是解决目前频谱资源紧张的一 个非常有前景的技术。 电子科技大学硕士学位论文 1 2 研究背景及意义 1 2 1 认知无线电研究背景 认知无线电的概念起源于j o s e p hm i t o l ai i i 博士的开创性研究【2 】【3 1 。通过对软件 无线电的研究，m i t o l a 博士认识到，一个可以知道其用户、网络和无线电环境的智 能无线电系统是可行的。实际上，这样的无线电系统可以具有很强的适应性，最 终将可能发展成为具有学习能力的，能够适应不同的环境，并且满足用户、网络、 运营商、频谱拥有者和管理者等各方面的要求的无线电系统。m i t o l a 博士引入术语 “有意识的 ( a w a r e ) 、“适应性 ( a d a p t i v e ) 和“理想的认知无线电 ( i d e a lc o g n i t i v e r a d i o ) 来分别表示这三种不同层次的认知能力。 m i t o l a 博士的“理想的认知无线电 指出了无线电的发展方向，但是到目前为 止，认知无线电最吸引人的地方还是其解决频谱资源紧张的能力。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 r u mp o l i c yt a s kf o r c e ，s p t f ) 递交的报 剖1 1 ，报告显示，当前广播电视频段( 北美为5 4 m h z - - 一8 6 2 m h z ) 无论是空间上还 是时间上的利用率都很低下，这就促使f c c 重新审视其传统的频谱管理政策，并 开始寻求解决频谱资源紧张和频谱利用率低下之间的矛盾的方法。而认知无线电 正是解决这一难题的最好方案。2 0 0 4 年5 月，f c c 正式发布一项建议规则制定通 告( n o t i c eo f p r o p o s e dr u l e m a k i n g , n p r m ) ，允许未授权用户在不影响授权用户( 如 电视接收机) 业务的前提下，通过基于认知无线电的技术使用电视广播频段中的 空闲无线资源。这一规则为认知无线电的发展扫清了政策上的障碍，在频谱管理 部门的政策推动下，认知无线电开始了研究的热潮。 2 0 0 4 年1 1 月，美国电气电子工程师学会( i n s t i t u t eo fe l e c t r i c a la n de l e c t r o n i c s e n g i n e e r s ，i e e e ) 正式成立i e e e8 0 2 2 2 工作组，它是世界上第一个基于认知无线 电技术的空中接口标准化组织，其目标是开发和建立一套基于认知无线电技术的 包括物理层( p h y s i c a ll a y e r , p h y ) 和媒体接入控制层( m e d i a a c c e s sc o n t r o ll a y e r , m a c ) 的无线区域网( w i r e l e s s r e g i o n a l a r e a n e t w o r k s ，w r a n ) 的空中接口标准， 该w r a n 系统作为次用户( s e c o n d a r yu s e r , s u ) 系统运行在目前的广播电视所在 的v h f 和u h f 频段，在不对广播电视用户造成干扰的前提下，充分提高频谱利 用率。众多的公司和研究机构参与到了i e e e8 0 2 2 2 的制定工作中，本文的部分研 究成果也基于i e e e8 0 2 2 2 的框架。 其它的标准化组织也积极参与到认知无线电技术研究和标准化进程当中， 2 第一章绪论 i e 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w i m a x ( w o r l d i n t e r o p e r a b i l i t yf o rm i c r o w a v ea c c e s s ，微波接入全球互操作性) 适用于u h f 电视 频段，从而使其可以工作在免授权频段。于2 0 0 5 年成立的i e e ep 1 9 0 0 标准组则 致力于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发展同样具有重要意义。此外，国际电信联盟( i n t e r n a t i o n a l t e l e c o m m u n i c a t i o n su n i o n ，i t u ) 和软件无线电论坛( s d rf o r u m ) 等组织也分别 成立了认知无线电工作组或者通过了发展认知无线电的议案。 学术界同样认识到了认知无线电的巨大潜力，2 0 0 5 年2 月，国际知名学者 s i m o nh a k i n 在j s a ci nc o m m u n i c a t i o n s 上发表了关于认知无线电的综述性文章 “c o g n i t i v er a d i o ：b r m n e m p o w e r e dw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n s t 4 1 ，引起了广泛关注， 促进了学术界的研究。加州大学伯克利分校，弗吉尼亚理工大学等国外著名高校 和研究机构都对认知无线电展开了研究。 近年来，国际上成功召开了几届有关认知无线电技术和动态频谱分配的两个 国际学术会议，分别是：自2 0 0 4 年1 0 月召开第一届会议并已成功举办两届会议 的“i n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c eo nc o g n i t i v er a d i oo r i e n t e dw i r e l e s sn e t w o r k sa n d c o m m u n i c a t i o n s ( c r o w n c o m ) 和自2 0 0 5 年1 1 月召开第一届会议并同样已成功举 办两届会议的“i e e es y m p o s i ao nn e wf r o n t i e r si nd y n a m i cs p e c t r u ma c c e s s n e t w o r k s ( d y s p a n ) 。会议研究了认知无线电和动态频谱分配和接入技术，并累 计发表了数百篇论文。其他的有影响的国际会议，例如i c c ，w c n c ，v t c 等， 也都开辟了认知无线电专题，发表了大量高质量的论文。 可以说，认知无线电已经成为了一个非常热门的研究领域，并被广泛看作是 无线电领域的“下一件大事情 。 1 2 2 协同频谱感知的研究背景 频谱感知是认知无线电物理层的一个关键技术，是认知无线电研究领域的热 点问题。频谱感知的目的是监视和检测特定频段上的主用户信号的活动情况，当 检测到空闲频谱存在的时候，认知无线电系统可以使用该频谱；而当主用户信号 再次出现时，认知无线电系统必须在规定的时间内退出该频段。可见，频谱感知 在认知无线电系统中起着重要的作用，通过频谱感知，认知无线电才能够避免干 扰和提高频谱利用率频谱。 频谱感知可以通过检测主用户的发射机或者接收机来实现【5 1 。检测主用户接收 3 电子科技大学硕士学位论文 机是频谱感知的最理想实现方法，如果可以检测到主用户接收机，则只需要控制 认知无线电的发射功率以避免对主用户产生不可接受的干扰就可以了，该方法既 不浪费接入机会，也不易造成干扰。文献 6 提出了一种利用电视接收机内部的本 地振荡器( l o c a lo s c i l l a t o r , l o ) 产生的反向泄漏进行检测的方法，但是该方法检 测性能较差，而且需要将检测器安装在距离电视接收机很近的地方，通常难以实 现。实际上，检测主用户的接收机在不改变主用户设备的前提下是很难做到的， 因此，众多的研究者都把目光转向了检测主用户的发射机。 发射机检测是一种保守的频谱感知方式，它将导致很大的主用户保护区和很 低的检测门限。以i e e e 8 0 2 2 2 对d t v 信号的检测为例，a t s c 的保护区半径高达 1 6 6 4 千米【7 】，而d t v 信号的检测门限为1 1 6 d b m ，对应的信噪比( s i g n a l - t o n o i s e r a t i o ，s n r ) 约为2 2 2 d b 8 1 。在如此低的信噪比下，如何精确地检测到主用户信号 是一个巨大的挑战。在传统的检测理论中，可以找到一些现有的算法来进行频谱 感知，具有代表性的是匹配滤波、能量检测和周期特性检测等【9 】- 【1 1 】，这些算法经 过几十年的发展，已经相当成熟，但是这些算法在实现中也面临各种问题，本文 第二章将对其进行具体介绍。 为了解决单节点检测性能不高，避免隐藏终端问题，多节点协同频谱感知被 提了出来。协同频谱感知利用c r 网络内不同地理位置的感知节点构成的空间分 集，大大提高了全局检测性能，并且解决了隐藏终端问题。目前对协同频谱感知 的研究主要集中在检测数据融合算法上，数据融合可以分作硬合并和软合并两种 类型，文献 9 】- 1 1 中提出的“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主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，并做出最终判决。这些方法实现简单，且传输开销小，但是性能一 般。与硬合并对应的是软合并算法，文献 1 2 - 1 5 】提出的融合算法就属于这一类， 在这些算法中，本地节点并不做出判决，而是直接将检测数据或者其它一些有用 的信息传送至中心节点，中心节点采用适当的算法对这些信息进行融合。这些融 合算法由于综合了大量信息，因此具有较好的性能，但是过大的传输开销却是一 个严重的问题。文献【1 6 】注意到了这个问题，提出了减小系统开销的办法。文献【1 7 1 则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并传送至中 心节点，中心节点在此基础上进行融合，上文提到的其他算法相比，该算法在传 输开销和检测性能方面都有所改进。 4 第一章绪论 1 3 主要研究内容和贡献 本文的主要研究方向为协同频谱感知技术，主要贡献如下： ( 1 ) 在i e e e 8 0 2 2 2 的框架内提出了目前主流的数字电视标准之一的陆地数字 广播电视( d i g i t a lv i d e ob r o a d c a s t i n g t e r r e s t r i a l ，d v b t ) 信号的三种检测 方法，这些方法分别利用d v b t 信号的循环前缀和导引信号进行匹配滤 波检测，与已有的频谱感知算法相比具有性能上的优势。 ( 2 ) 针对认知无线电场景中的协同频谱感知的特点，研究了本地检测节点的检 测数据的量化问题，并提出了两种量化方案。这两种量化方案不需要过多 的先验信息，同时又尽量避免造成过多的整体检测性能的损失，因此更适 用于协同频谱感知的应用环境。 ( 3 ) 研究了协同频谱感知中的检测数据融合方案。给出了最优数据融合准则在 协同频谱感知中的表达形式，针对表达式中部分先验知识未知的缺点，提 出了估计这部分先验知识的方法，从而使最优融合准则得以实现。 1 4 本论文的结构安排 本章对认知无线电的概念进行了简单阐述，介绍了认知无线电和频谱感知的 研究背景。 在第二章中，本文将介绍协同频谱感知的技术基础。首先介绍几种重要的单 节点频谱感知算法，包括能量检测、周期特性检测、匹配滤波检测和基于协方差 矩阵的检测。然后以d v b t 信号的检测为例进行了应用场景分析，并且根据 d v b t 信号的特点，提出了三种匹配滤波检测算法，进行了算法仿真并与其它几 种算法进行了性能比较。最后分析了单节点频谱感知在认知无线电系统中所受的 限制，在此基础上引出了协同频谱感知的概念，并介绍了协同频谱感知系统的结 构及实现方法。 在第三章中，本文将介绍协同频谱感知中的量化方案。首先介绍了传统的量 化问题和信号检测中的量化问题。在此基础上，分析了认知无线电场景中的量化 问题的特点，并提出了两种量化方案，分别是：局部最优量化和基于动态范围的 均匀量化，最后以能量检测和基于协方差矩阵的检测两种本地检测算法为例，进 行了量化方案的设计。 在第四章中，本文将介绍协同频谱感知中的数据融合方案。首先给出了认知 5 电子科技大学硕士学位论文 无线电中的数据融合的系统模型。然后分别介绍了单比特判决结果下的融合准则 和多比特判决结果下的融合准则。在单比特判决结果的融合准则部分，首先给出 了几种传统的融合算法，包括“与 准则、“或”准则、“k 秩 准则以及理论上 最优的c h a i r - v a r s h n e y 准则。在此基础上，提出了一种通过权值估计实现最优数据 融合准则的方案并进行了仿真和分析。在多比特判决结果的融合部分，首先推导 出了最优的数据融合方案，然后提出一种估计最优融合方案中未知部分的算法， 最后进行了仿真和性能分析。 最后一章对全文做了总结，给出了一些待研究的方向。 在全文的研究工作中，所有的算法验证仿真都基于m a t l a b 仿真平台。 6 第二章协同频谱感知技术基础 2 1 引言 第二章协同频谱感知技术基础 频谱感知可以定义为【l8 】：通过对特定频段的监视和检测来确定可供次用户 ( s e c o n d a r yu s e r , s u ) 系统使用的信道的过程。以集中式网络结构为例，一个完 整的频谱感知过程应当包括两个部分：本地的频谱检测和中心节点的信道选择。 所有的感知节点都应当执行频谱感知功能，中心节点同时应当执行信道选择功能。 频谱感知的完整过程如图2 1 所示，中心节点和本地节点在频谱管理器( s p e c t r u m m a n a g e r , s m ) 的控制下共同对目标频段进行检测，感知结果被送入中心节点并由 中心节点进行感知信息的融合，最终产生可用信道和不可用信道的列表并送入频 谱管理器，m a c 将通过这些列表和其它一些信息，选择出可供认知无线电系统使 用的信道。 卜 中心节点 卜、 卜本地节点卜、 可用信道卜 1 少 频谱 中心节点频谱 管理器 卜 本地节点卜、 ( 信道选择) 管理器 ； 不可用信道 卜 少 卜本地节点 卜、 n 图2 1 频谱感知功能实现过程 由于认知无线电系统需要最大限度的避免对主用户造成干扰，所以如何在复 杂的无线环境中提高频谱感知的灵敏度和感知结果的准确性就成了频谱感知核心 问题。要解决这个问题，除了改进射频前端的灵敏性外，通常还可以从两个方面 7 电子科技大学硕士学位论文 入手：研究具有较好性能的本地感知算法和采用协同频谱感知。因此，目前频谱 感知的研究主要集中在这两个领域。 频谱感知算法的分类可由图2 2 表示。根据参与感知的节点数的不同，频谱感 知算法可以分为单节点感知和多节点协同感知两大类。其中，单节点频谱感知又 可分为盲检测和匹配滤波两种方法。盲检测不需要主用户信号的先验信息，常用 的方法有能量检测、周期特性检测和基于协方差矩阵的检测等算法。匹配滤波则 需要主用户的先验信息。本章将首先介绍图2 2 中所示的三种盲检测算法以及匹配 滤波算法，并以d v b t 信号的检测为例分析了上述算法的优缺点。然后分析了单 节点感知算法的局限性，最后引出协同频谱感知的概念，分析了其结构和实现方 法。 2 2 单节点频谱感知算法 图2 2 频谱感知算法的分类 本地频谱感知的目的检测目标频段是否有主用户信号存在，这个问题可以归 结为下面的二元假设： u 。0 ：h 搿裂圆加 亿t ， 【。：x ( f ) = 矗( f ) 圆s ( f ) + n ( f ) 卜v 其中，甩( f ) 表示加性高斯白噪声；j ( f ) 为被检测的主用户信号：矗( f ) 表示乘性信道； o 表示卷积；h 。和h 。分别表示信号s ( f ) 不存在和存在两种假设。 在传统的检测理论中，我们可以找到一些对频谱感知有用的算法，具有代表 性的是匹配滤波、能量检测和周期特性检测等【9 】- 【】，下面将分别阐述。 8 第二章协同频谱感知技术基础 2 2 1 匹配滤波检测 一般来说，感知接收机是无法得到p u 信号的全部信息的，所幸的是，p u 信 号的部分重要信息，例如导引信号、同步码或扩频码等信息是可以事先得到的。 利用这些信息，我们可用采用匹配滤波来进行频谱感知。 一个典型的匹配滤波检测器如图2 3 所示，其中z ( f ) 表示被检测的信号，表 示已知的导引信号，同步码或者扩频码等。 图2 3 匹配滤波检测器 匹配滤波是理论上的最优检测器，与其它的检测算法相比，检测同一个信号， 在相同的虚警概率和检测概率条件下，它需要的采样数最少，为【2 0 】： = lq _ i ( p ，) - q 1 ( 名) s n r 一 ( 2 2 ) 其中0 和尼分别表示虚警概率和检测概率。 但是，匹配滤波的限制也是显而易见的，由于需要采用己知的先验信号与接 收信号对应的部分进行相关产生检测统计量，所以只有当二者达到完全同步才能 发挥作用【3 0 1 。一个解决的办法是让信号在一个固定长度的窗内滑动并与已知的先 验信号做相关运算，选取最大值作为同步时的相关值。虽然这样做可以消除不同 步对检测结果的影响，但是却大大增加了信号处理的复杂度。 另外，由于匹配滤波只能针对某种特定的信号，所以在不能预先知道信号的 类型的情况下将无法采用该检测方法。 2 2 2 能量检测 1 9 6 7 年，h u r k o w i t z 提出了一种根据接收信号的能量或功率大小来判断信号 是否存在的检测方法( 即能量检测) 1 9 1 ，并且分析了该方法的检测统计量的分布 模型，给出了检测概率和虚警概率的计算方法。能量检测是一种对未知参数的确 定性信号存在性检测的有效方法。由于能量检测对信号类型不作限制，因此它不 需要被检测信号的先验信息，但是同时也无法分辨出信号的类型。几十年来，能 9 电子科技大学硕士学位论文 量检测获得了广泛的应用，在频谱感知中，能量检测也具有一定的实用价值。 能量检测利用一段时间内的信号的平均功率作为检测统计量，假设主用户信 号为“动，则检测统计量为 p ( 尼) = i 1 + 卵 ( 2 - 3 ) 将p ( 幼与预设的门限进行比较，如果超过门限则判定该频段内存在主用户信号，整 个算法过程如图2 4 所示。 图2 _ 4 能量检测器 能量检测实现简单，适用范围广，在信号的先验信息未知的条件下，能量检 测是最优的检测算法【2 0 1 。但是能量检测也有致命的限制，那就是噪声不确定度， 众多文献研究了这个问题【2 0 h 2 4 】。在实际环境中，噪声功率通常会在一定范围内变 化，而不是为一定值，这种噪声的不确定性通常是由于校准误差，热噪声的改变 等原因产生的【2 2 1 。由于检测器通常采用固定的判决门限，而噪声功率却在一定范 围内变化，这就造成了漏检概率和虚警概率的增加。更为严重的是，在噪声功