一種改進(jìn)的認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)檢測(cè)方法研究

2018-03-21 00:56:10陳通，熊剛

通信技術(shù) 2018年3期

陳通，熊剛

（中國(guó)電子科技集團(tuán)第三十研究所，四川成都 610041）

0 引言

隨著無(wú)線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，可用的頻譜資源日益缺乏。目前，一些固定頻段分配技術(shù)使通信系統(tǒng)的容量和靈活性受到局限，且容易導(dǎo)致干擾。由此，認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)作為一種能夠自動(dòng)感知周圍無(wú)線環(huán)境、實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)信號(hào)參數(shù)的智能通信系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。對(duì)于認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)，在不干擾主用戶的前提下，其他用戶可動(dòng)態(tài)檢測(cè)和利用空閑頻譜信號(hào)，理論上容許進(jìn)行多維復(fù)用，提高了頻率資源的利用效率。認(rèn)知無(wú)線電在民用和軍事領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用前景和重要研究意義[1]，如超寬帶（UWB）通信系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)智能數(shù)據(jù)鏈、物聯(lián)網(wǎng)傳感系統(tǒng)等。從2005年到現(xiàn)在，美國(guó)研究機(jī)構(gòu)通過(guò)國(guó)防部資助，已順利實(shí)現(xiàn)了XG計(jì)劃、GEMSIS、WNaN計(jì)劃等重點(diǎn)項(xiàng)目，奠定了良好的技術(shù)基礎(chǔ)；歐盟在移動(dòng)通信方面成功實(shí)施了DRIVE、OverDRiVE和TRUST等認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目研究，取得一些進(jìn)展；近年來(lái)，我國(guó)在863計(jì)劃和973計(jì)劃的支持下，開始對(duì)認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的空間信號(hào)檢測(cè)和分析、合作和跨層設(shè)計(jì)技術(shù)以及QoS保證機(jī)制等方面進(jìn)行深入研究，受到了研究人員越來(lái)越多的關(guān)注。

認(rèn)知無(wú)線電需要具備頻譜感知能力，從而檢測(cè)并獲取到可用頻段中的頻譜資源，在不影響原授權(quán)用戶的情況下，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知用戶的正確通信。信號(hào)頻譜檢測(cè)技術(shù)是認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，有助于感知周圍電磁環(huán)境中是否存在空閑頻率，并能檢測(cè)出新用戶是否接入該頻段，確保二級(jí)用戶實(shí)時(shí)、合理地使用和退出，提高通信頻譜效率[2]。隨著認(rèn)知無(wú)線電和動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)檢測(cè)已逐步成為研究熱點(diǎn)。學(xué)者們?cè)谶^(guò)去提出了一些認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)的檢測(cè)思路，一般可分為三大類：基于發(fā)射機(jī)的檢測(cè)、基于接收機(jī)的檢測(cè)和基于干擾檢測(cè)的思路。目前，使用較廣泛的是基于發(fā)射機(jī)的檢測(cè)思路，屬于非合作式檢測(cè)，應(yīng)用范圍比其他思路更廣泛。此外，基于匹配濾波器的檢測(cè)算法的缺點(diǎn)在于需要事先取得主用戶信號(hào)特征信息，且對(duì)相位同步要求高，否則性能將受到很大影響。能量檢測(cè)算法雖然無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)，但在低信噪比下的性能較差，且由于噪聲的不確定性，其檢測(cè)門限難以確定?；陟o態(tài)循環(huán)譜特征檢測(cè)的算法缺點(diǎn)是計(jì)算量大、處理時(shí)間長(zhǎng)，滿足實(shí)時(shí)性要求較困難。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了一種適用于認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)檢測(cè)的新改進(jìn)方法。該方法首先采用基于能量檢測(cè)的思路進(jìn)行初判決，其次根據(jù)預(yù)判進(jìn)一步分析信號(hào)的相關(guān)性特征，并通過(guò)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)門限達(dá)到最終正確檢測(cè)的結(jié)果。該算法利用信號(hào)的相關(guān)系數(shù)特征，可以增強(qiáng)算法的抗噪性能；在處理中進(jìn)行優(yōu)化，比過(guò)去一些基于信號(hào)相關(guān)和循環(huán)譜檢測(cè)思路的運(yùn)算量更小，使得算法具有良好的工程實(shí)用性。

仿真結(jié)果表明，本文的改進(jìn)算法在低信噪比條件下能夠達(dá)到較高的正確檢測(cè)概率，相比傳統(tǒng)的能量檢測(cè)算法性能更優(yōu)。

1 傳統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)模型

信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的傳統(tǒng)思路是采取能量檢測(cè)法，這對(duì)于認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)判識(shí)也適用。在非合作情況下，信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)中的一個(gè)難點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)低信噪比條件的準(zhǔn)確判斷。認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)檢測(cè)可表示為如下的二元假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

其中t表示采樣點(diǎn)序號(hào)，M表示觀測(cè)時(shí)間內(nèi)收集的采樣點(diǎn)數(shù)，s(t)表示主用戶發(fā)射信號(hào)，是獨(dú)立同分布的隨機(jī)過(guò)程。n(t)表示高斯白噪聲，是獨(dú)立同分布的高斯隨機(jī)過(guò)程，其方差為σn2，均值為0。h(t)表示待檢測(cè)頻段的信道響應(yīng)，x(t)表示認(rèn)知用戶的接收信號(hào)。假設(shè)頻譜感知時(shí)間小于信道響應(yīng)的持續(xù)時(shí)間，且信道增益在該段時(shí)間內(nèi)基本不變，由此h(t)可視為常量h。

模型假設(shè)H0表示待檢測(cè)頻段中的主用戶信號(hào)不存在，假設(shè)H1代表該頻段中存在有主用戶信號(hào)。設(shè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)收集了M個(gè)接收信號(hào)采樣點(diǎn)，而信號(hào)能量檢測(cè)的計(jì)算式可表示如下：

其中n表示時(shí)間-帶寬乘積，η表示信噪比。在低信噪比情況下，為了滿足一定的性能，M的值通常很大。所以，可以采用中心極限定理將檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量近似為高斯量：

其中P表示主用戶的平均信號(hào)功率，然后預(yù)警概率Pfa和檢測(cè)概率Pd為：

其中Q(·)表示標(biāo)準(zhǔn)的高斯復(fù)數(shù)累積分布函數(shù)，且Pfa表示判決門限。根據(jù)常虛警率（CFAR）定理，在認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中，判決門限應(yīng)設(shè)置為滿足一定的虛警概率Pfa。γ可由式（7）給出：

2 算法分析和改進(jìn)

傳統(tǒng)的能量檢測(cè)算法極易受到噪聲的影響，在低信噪比情況下，一般較難區(qū)分噪聲和主用戶信號(hào)。因此，為了減少信噪比因素對(duì)算法性能的影響，本文算法引入了基于信號(hào)相關(guān)性特征的判斷思路，并采用動(dòng)態(tài)檢測(cè)門限以提高檢測(cè)概率。根據(jù)式（5）和式（6），如果能夠?qū)χ饔脩粜盘?hào)進(jìn)行預(yù)判決，則可以合理調(diào)整門限達(dá)到最優(yōu)，由此提高檢測(cè)概率，減小虛警概率。

本文提出了一種基于能量檢測(cè)與信號(hào)相關(guān)性特征結(jié)合的認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)檢測(cè)算法。因?yàn)槎虝r(shí)間內(nèi)認(rèn)知無(wú)線電主用戶信號(hào)狀態(tài)不會(huì)發(fā)生較大變化，所以在一段連續(xù)時(shí)間內(nèi)統(tǒng)計(jì)的主用戶信號(hào)能量可被劃分為L(zhǎng)部分，且在不同時(shí)間段內(nèi)對(duì)能量Y(x)(i)(1≤i≤L)進(jìn)行計(jì)算。時(shí)長(zhǎng)L內(nèi)的能量均值可表示為：

算法處理中，可對(duì)主用戶信號(hào)存在狀態(tài)進(jìn)行預(yù)判，即如果Y(x)avg≥γ，則判斷H1成立，表示主用戶信號(hào)可能存在；如果Y(x)avg＜γ，則判斷H0成立，結(jié)論相反。

與基于循環(huán)譜的檢測(cè)算法不同，本文改進(jìn)方法綜合考慮了計(jì)算量因素，不需進(jìn)行復(fù)雜的循環(huán)譜計(jì)算求取過(guò)程。由于主用戶信號(hào)之間相關(guān)性與高斯白噪聲的不同，可引入相關(guān)系數(shù)ρ進(jìn)行計(jì)算分析，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)最終的判決。

在時(shí)長(zhǎng)L內(nèi)的不同時(shí)間段，能量可以用式（9）表示：

信號(hào)采樣點(diǎn)相關(guān)運(yùn)算的均方差矩陣可表示為：

接下來(lái)在矩陣S的所有特征值集合內(nèi)進(jìn)行搜索，求出相關(guān)特征值的最大值和均值。相關(guān)系數(shù)可由式（11）進(jìn)行計(jì)算：

若經(jīng)過(guò)預(yù)判決處γ理后認(rèn)為H1假設(shè)成立，動(dòng)態(tài)檢測(cè)門限可用進(jìn)行計(jì)算；若經(jīng)過(guò)預(yù)判決處理后認(rèn)為H0假設(shè)成立，動(dòng)態(tài)檢測(cè)門限可用γdyn2=γρ進(jìn)行計(jì)算，即：

下面對(duì)新改進(jìn)算法處理步驟進(jìn)行歸納說(shuō)明。

（1）將一段時(shí)間內(nèi)的待測(cè)信號(hào)輸入檢測(cè)算法模型，該段觀測(cè)時(shí)間劃分為L(zhǎng)部分，并計(jì)算不同時(shí)間段的信號(hào)能量Y(x)(i)(1≤i≤L)，然后再計(jì)算能量Y(x)(i)的均值 Y(x)avg；

（2）基于能量檢測(cè)思路進(jìn)行預(yù)判決，比較Y(x)avg和門限γ的值，若Y(x)avg≥γ，則H1成立，可初步判斷信號(hào)存在；若Y(x)avg＜γ，則H0成立，結(jié)論相反；

（3）采用動(dòng)態(tài)門限的優(yōu)化思路實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步檢測(cè)。計(jì)算Y(x)(i)的相關(guān)性均方差矩陣，求取特征值

最終，可通過(guò)比較Y(x)L和γdyn，判斷主用戶信號(hào)是否存在，即：從而得出不同情況下的檢測(cè)門限，如式（12）所示。

3 仿真結(jié)果及性能分析

為了驗(yàn)證本文方法的有效性，進(jìn)行了下面的算法仿真實(shí)驗(yàn)。主用戶信號(hào)采用BPSK調(diào)制方式，采樣率為800 kHz，載波頻率為200 kHz，碼速率為50 kb/s，信號(hào)采樣點(diǎn)長(zhǎng)度為4 096，信道為高斯白噪聲信道，Monte-Carlo仿真次數(shù)為1 000次。

仿真實(shí)驗(yàn)1：仿真參數(shù)如前所述，對(duì)不同信號(hào)累積長(zhǎng)度L=10、15、20且不同信噪比情況下的算法性能進(jìn)行分析。如圖1所示，其中橫軸表示檢測(cè)概率Pd，縱軸表示信噪比SNR。

圖1 本文方法對(duì)不同長(zhǎng)度信號(hào)正確檢測(cè)率曲線

從圖1可以看出，信號(hào)的累積長(zhǎng)度L越大，算法的性能越優(yōu)，當(dāng)L=20時(shí)，信號(hào)檢測(cè)正確率最高。但在工程實(shí)際中需綜合考慮計(jì)算復(fù)雜度等因素，所以一般可選取信號(hào)累積長(zhǎng)度L=15，可滿足低信噪比條件下的檢測(cè)需求。

仿真實(shí)驗(yàn)2：仿真參數(shù)如前所述，對(duì)傳統(tǒng)的基于能量檢測(cè)方法和本文新改進(jìn)方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果如圖2所示。

從圖2可以看出，相比傳統(tǒng)的能量檢測(cè)方法，本文的改進(jìn)方法檢測(cè)性能更優(yōu)。

4 結(jié) 語(yǔ)

認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)信號(hào)頻譜的高效利用和自適應(yīng)傳輸，具有巨大的發(fā)展前景。本文提出了一種對(duì)認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)檢測(cè)的改進(jìn)方法，將能量檢測(cè)與基于相關(guān)性特征的算法進(jìn)行融合，從而增強(qiáng)了抗噪性能和門限判決的適應(yīng)性。仿真實(shí)驗(yàn)表明，和過(guò)去傳統(tǒng)的一些方法相比，新方法可以提高檢測(cè)性能，并該方法綜合考慮了計(jì)算量因素，工程實(shí)用性較強(qiáng)。今后可進(jìn)一步優(yōu)化，為解決低信噪比的復(fù)雜環(huán)境中認(rèn)知無(wú)線電信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題提供一種更有效的手段，還可應(yīng)用于電磁環(huán)境監(jiān)測(cè)、通信對(duì)抗等領(lǐng)域。

圖2 各方法的正確檢測(cè)率對(duì)比曲線

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