頻譜感知中的協(xié)作檢測(cè)方法分析

孫志國(guó),徐松毅,劉玉濤

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所,河北石家莊050081)

0 引言

認(rèn)知無線電通過動(dòng)態(tài)的頻譜接入使得頻譜資源得到有效地利用,因此這是一項(xiàng)具有很好前景的技術(shù),可以用來改進(jìn)無線通信中的頻譜缺乏問題[1]。目前比較普遍的感知方法主要有4種：能量檢測(cè)法、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)法、匹配濾波檢測(cè)法和協(xié)作檢測(cè)法[2,3]。單用戶檢測(cè),在實(shí)際通信過程中,由于陰影衰落、隱藏終端的影響,檢測(cè)準(zhǔn)確率下降,因此多用戶的協(xié)作檢測(cè)成為研究的主要方向[4]。提出了一種多門限協(xié)作檢測(cè)方式,以提高感知用戶的檢測(cè)概率,相對(duì)于傳統(tǒng)協(xié)作檢測(cè)方式能明顯提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。

1 協(xié)作檢測(cè)結(jié)構(gòu)

協(xié)作頻譜感知過程通常包括單用戶感知、感知信息傳遞和感知信息融合3個(gè)階段,圖1為協(xié)作檢測(cè)的基本結(jié)構(gòu)圖。其中CR表示單個(gè)感知用戶,通過對(duì)目標(biāo)頻帶的檢測(cè)得到感知信息,感知信息可以是1 bit的判決結(jié)果,也可以是本地的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量;將得到的感知信息傳遞到信息融合中心就是感知信息傳遞的過程;信息中心得到數(shù)據(jù)后進(jìn)行數(shù)據(jù)融合然后做出判決,即為協(xié)作檢測(cè)的檢測(cè)結(jié)果。

圖1 協(xié)作檢測(cè)的基本結(jié)構(gòu)圖

1.1 單用戶能量檢測(cè)

協(xié)作檢測(cè)中的單個(gè)感知用戶的檢測(cè)方式是最基本的能量檢測(cè)法[5,6]。能量檢測(cè)就是對(duì)接收到的信號(hào)經(jīng)過濾波、平方采樣、求能量值和比較判決,其檢測(cè)框圖如圖2所示。單個(gè)感知用戶對(duì)授權(quán)用戶進(jìn)行檢測(cè),對(duì)于其是否出現(xiàn)做出2種判斷,即：

式中,x(t)表示感知用戶接收到的信號(hào);s(t)是授權(quán)用戶信號(hào);w(t)為加性高斯白噪聲;h(t)是信道傳輸增益。設(shè)定判決門限 λ,H0說明授權(quán)信號(hào)不存在,H1則表示授權(quán)用戶存在。

圖2 能量檢測(cè)框圖

取M點(diǎn)的采樣值求能量均值,單個(gè)感知用戶接收到的能量值是：

因?yàn)閤(t)服從高斯分布,所以能量值 T(x)服從自由度為M的χ2分布：

在M足夠大時(shí)T(x)近似于高斯分布。在給定的圖3的模型中,設(shè)定能量門限λ后,用戶的檢測(cè)概率和虛警概率都可以得到,因此在給定的門限下可以觀測(cè)檢測(cè)概率、虛警概率和信噪比 γ()之間的關(guān)系。

其中,虛警概率 Pf(λ)和檢測(cè)概率 Pd(λ)分別如下：

按照上面的介紹,推導(dǎo)出：

1.2 信息融合方式

每個(gè)單用戶感知后將得到的信息傳遞到融合中心,融合中心對(duì)數(shù)據(jù)處理后做出最終的判決,也就是協(xié)作的檢測(cè)結(jié)果,比較常用的協(xié)作方式是“或”規(guī)則和“與”規(guī)則。

“或”規(guī)則判決方式如下：

這種檢測(cè)方式隨著檢測(cè)用戶的增加檢測(cè)概率會(huì)不斷的提高,在指定的虛警概率下,提高協(xié)作用戶數(shù)就能提高檢測(cè)性能。

“與”規(guī)則判決方式如下：

在“與”規(guī)則中,隨著協(xié)作用戶的增加,雖然虛警概率在減小,但是檢測(cè)概率也會(huì)不斷地降低,這是我們不想要的結(jié)果,所以這種方式在實(shí)際中是很少用的。

2 多門限檢測(cè)

上一節(jié)中提到的判決方式,在不同的信道下檢測(cè)的準(zhǔn)確性會(huì)有很大不同,為了提高各種環(huán)境下的檢測(cè)概率,提出了一種軟性的多門限檢測(cè)判決方式。

2.1 多門限檢測(cè)模型

在多門限軟判決中,定義了3個(gè)判決門限分別為 λ1,λ2,λ3,其中3個(gè)門限把能量值分為4個(gè)區(qū)域,每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)著不同的權(quán)系數(shù)wi,當(dāng)有一個(gè)能量的檢測(cè)值落在區(qū)域3時(shí)或者L個(gè)落入?yún)^(qū)域2時(shí),或者L2個(gè)落入?yún)^(qū)域 3時(shí),授權(quán)用戶將會(huì)被檢測(cè)出存在[7],多門限的檢測(cè)模型如圖4所示。

圖4 多門限檢測(cè)模型

每個(gè)門限對(duì)應(yīng)的虛警概率和檢測(cè)概率分別為Pf1、Pf2、Pf3和 Pd1、Pd2、Pd3,定 義的 權(quán)系 數(shù)為：w0=0,w1=1,w2=L,w3=L2,能量加權(quán)和為[8]：

式中,Ni表示檢測(cè)的能量值落入?yún)^(qū)域i的個(gè)數(shù)。將加權(quán)和 N與判決門限NT=L2相比較。如果Ns≥NT則判決授權(quán)用戶存在,反之則不存在。

2.2 多門限檢測(cè)過程

所以通過相加所有可能取值的j和i,得到對(duì)H0檢測(cè)的虛警概率為Qf：

當(dāng)N、Qf和L給定的情況下,ρ可以通過式(14)得到,這樣就能得到 Pf1,再由 β1、β2得到Pf2和 Pf3,3個(gè)虛警概率。由式(6)就能得到3個(gè)門限,然后通過式(7)進(jìn)一步得到檢測(cè)概率 Pd1、Pd2和 Pd3;然后利用式(15)就可以得到最終的檢測(cè)概率。

3 仿真分析

綜上所述,對(duì)其檢測(cè)性能進(jìn)行仿真對(duì)比,圖5給出的是協(xié)作檢測(cè)和單用戶檢測(cè)的對(duì)比圖。

圖5 單門限檢測(cè)概率與信噪比的關(guān)系

以能量檢測(cè)為基礎(chǔ),單用戶和4個(gè)協(xié)作用戶的檢測(cè)結(jié)果。可以看到在4個(gè)協(xié)作用戶檢測(cè)下,檢測(cè)概率要高于單用戶檢測(cè),這樣可以有效地避免單用戶檢測(cè)時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)的陰影衰落、隱藏終端等問題。

當(dāng)感知用戶都是 N=4時(shí),單門限和多門限的檢測(cè)概率與信噪比的變化曲線如圖6所示。其中單門限的協(xié)作檢測(cè)方式是利用的“或”規(guī)則,即式(8),得到協(xié)作檢測(cè)概率。多門限的協(xié)作檢測(cè)中,額定虛警概率設(shè)定為 Qf=0.05,定義 L=2,β1=0.30,β2=0.15。在同一信道環(huán)境下的檢測(cè)概率變化曲線。多門限檢測(cè)能明顯的提高檢測(cè)概率,在信噪比為10 dB時(shí),單門限的檢測(cè)概率為0.9,多門限的為0.99,性能提高了近10%;信噪比8 dB時(shí)單門限的檢測(cè)概率為0.65,多門限的檢測(cè)概率為0.82,檢測(cè)概率提高了26%。在低信噪比的情況下能明顯地提高檢測(cè)概率。

圖6 單門限和多門限的檢測(cè)概率與信噪比關(guān)系

通過圖5和圖6可以看到多門限的檢測(cè)方式存在很多優(yōu)點(diǎn),在信噪比相同時(shí),盡管多門限檢測(cè)時(shí)增加了傳輸?shù)男畔⒘?但是能明顯提高檢測(cè)概率。而且隨著協(xié)作用戶的增加和初始參數(shù)的改變,多門限的檢測(cè)性能還能進(jìn)一步提高。

4 結(jié)束語

在頻譜感知中的協(xié)作檢測(cè)方式研究的基礎(chǔ)上,提出一種多門限多用戶的協(xié)作檢測(cè)方式,對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。多門限的協(xié)作檢測(cè)方式具有檢測(cè)概率高的優(yōu)點(diǎn),相對(duì)于單門限的檢測(cè)方式,在通信環(huán)境相同時(shí)能明顯提高系統(tǒng)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。這種檢測(cè)方法復(fù)雜度不高,只是增加了傳輸?shù)男畔⒘?對(duì)于今后的硬件實(shí)現(xiàn)提供了新的研究方向。

[1]HAYKINS.Cognitive radio：Brain-empowered wireless communications[J].IEEE Journal Selected Areas in Commun.,2005,23(2)：201-220.

[2]QUAN Zhi,CUI Shu-guang,SAYED A H.Optimal linear cooperation for spectrum sensing in cognitive radio networks[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,2008,2(1)：28-40.

[3]EDWARDP,LIANG Ying-chang.Optimization for cooperative sensing in cognitive radio networks[C]∥Proceedings of WCNC2007,Kowloon,China,2007：27-32.

[4]GANESAN G,LI Y.Cooperative spectrum sensing in cognitive radio.Part I：two user networks[J].IEEE Transactions on W ireless Communications,2007,6(6)：2204-2213.

[5]URKOWITZH.Energy detection of unknown deterministic signals[J].Proc.IEEE,1967(55)：523-531.

[6]DIGHAMF F.ALOUINI M-S.SIMON M K.On the energy detection of unknown signals over fading channels[C]∥Proc.IEEE Int.Conf.on Commun.,2003：3575-3579.

[7]MAJun,ZHAO Guo-dong,LI Ye.Soft Combination and Detection for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks[J].IEEE Transactions Wireless Communications,2008,7(11)：4502-4507.

[8]MAJun.LI Ye.Soft Combinationand Detectionfor Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks[C]∥IEEE GLOBECOM'07,2007：26-30.