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    采用最小最大準(zhǔn)則的協(xié)作頻譜感知融合

    2011-07-30 06:48:42趙東峰周賢偉程曾偉杜茹浩
    電波科學(xué)學(xué)報 2011年5期
    關(guān)鍵詞:空閑頻段協(xié)作

    趙東峰 周賢偉 程曾偉 杜茹浩

    (北京科技大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院,北京100083)

    1.引 言

    認知無線電是一種可自動地動態(tài)感知運行電磁環(huán)境,以調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)、提高系統(tǒng)性能的無線電系統(tǒng)[1]。一般情況下,認知無線電系統(tǒng)用于信息傳輸?shù)念l段已固定分配給其它系統(tǒng)使用,該頻段的授權(quán)用戶稱為主用戶,而相對的,認知無線電用戶稱為次用戶。次用戶要檢測主用戶是否出現(xiàn)并避免干擾主用戶通信。而頻譜感知則是認知無線電系統(tǒng)的次用戶檢測主用戶是否出現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)之一[2]。常用的頻譜感知方法包括能量檢測、波形檢測、循環(huán)平穩(wěn)檢測、無線特征檢測、匹配濾波等[3-4]。

    由于受到無線信道中各種衰落影響,次用戶可能無法準(zhǔn)確感知主用戶,從而造成所謂的隱藏主用戶問題[5]。而通過次用戶間的協(xié)作頻譜感知,可緩解隱藏主用戶對感知性能造成的影響[5-6]。按協(xié)作方式和控制方式分,協(xié)作感知通常可分為集中感知、分布感知和外部感知[3]。

    感知信息的融合問題是協(xié)作頻譜感知的研究的熱點和難點之一[3]。理想條件下,最優(yōu)的融合準(zhǔn)則,稱為 Chair-Varshney準(zhǔn)則[7]。然而在實際的認知無線電系統(tǒng)中,融合過程中主要存在主用戶占用授權(quán)頻段的先驗概率難于確定、次用戶感知信息判決和傳輸存在同步和異步兩種情況,以及各個次用戶的感知信息不可靠等問題,因而需要研究更為實用的融合算法。

    為克服次用戶感知信息判決和傳輸存在同步和異步兩種情況的問題,文獻[8]提出了基于貝葉斯準(zhǔn)則的概率計算方法,初步解決了同時實現(xiàn)同步和異步感知信息融合的問題。但文獻[8]并沒有解決主用戶占用授權(quán)頻段的先驗概率難于確定的問題,采用概率計算時仍需要事先確知主用戶占用授權(quán)頻段的先驗概率。

    為解決主用戶出現(xiàn)的先驗概率難于確定的問題,本文提出了采用最小最大準(zhǔn)則的協(xié)作頻譜感知融合算法,并對算法的性能進行了分析與仿真。

    2.系統(tǒng)模型

    主用戶占用授權(quán)頻段的過程可以等價于一個更新過程[9]。當(dāng)主用戶占用授權(quán)頻段時,等價于更新過程處于忙狀態(tài);而當(dāng)授權(quán)頻段未被主用戶占用時,等價于更新過程中處于閑狀態(tài)[9]。進而授權(quán)頻段處于被主用戶占用狀態(tài)的概率密度函數(shù)pO(t)和授權(quán)頻段處于空閑狀態(tài)的概率密度函數(shù)pF(t)可分別表示為

    式 (1,2)中,a為授權(quán)頻段由被占用狀態(tài)變?yōu)榭臻e狀態(tài)的轉(zhuǎn)換速率;b為授權(quán)頻段由空閑狀態(tài)變?yōu)楸徽加脿顟B(tài)的轉(zhuǎn)換速率。由更新理論可知:授權(quán)頻段處于被占用狀態(tài)和空閑狀態(tài)的年齡分布pOA(t)和pFA(t)分別為[10]

    若有K個用戶進行協(xié)作感知,其中第k個用戶的感知信息記為Ik,感知的時刻記為Tk,k=1,2,…,K而融合所得感知信息記為I,融合的時刻記為T,則對任意用戶k,T≥Tk.協(xié)作感知系統(tǒng)模型如圖1所示。

    圖1 協(xié)作感知系統(tǒng)模型圖

    圖1中,感知信息Ik表示用戶k對授權(quán)頻段狀態(tài)的觀察判決結(jié)果。而授權(quán)頻段是否空閑則等價于如下的二元假設(shè)檢驗

    式中:yk(t)表示用戶k的接收信號;nk(t)為用戶k接收機白噪聲;s(t)為主用戶信號;假設(shè)H0k表示授權(quán)頻段空閑,而假設(shè)H1k則表示授權(quán)頻段被占用。

    進一步,用戶k接收信號yk(t)的值域Rky可劃分為兩個子集Rk(0)、Rk(1).當(dāng)yk(t)取值屬于子集Rk(0)時即判決授權(quán)頻段空閑;而當(dāng)yk(t)取值屬于子集Rk(1)時即判決授權(quán)頻段被占用。即Rk(0)和Rk(1)分別為用戶k對授權(quán)頻譜處于空閑狀態(tài)和被占用狀態(tài)的判決域。而Ik即可表示yk(t)屬于子集Rk(0)或Rk(1).

    一般情況下,感知信息Ik可量化為Nk個比特。當(dāng)Nk=1時,即得到硬判決形式的感知信息;當(dāng)Nk→∞時,即為原始的感知信息。

    3.采用最小最大準(zhǔn)則的感知融合

    當(dāng)主用戶的先驗信息與代價函數(shù)確知時,采用Chair-Varshney準(zhǔn)則[7]進行概率計算得到感知融合方法可提高協(xié)作頻譜感知的性能[8]。但計算過程中需要確知主用戶出現(xiàn)的先驗概率以及轉(zhuǎn)換速率參數(shù)a、b.由于主用戶使用授權(quán)頻段的情況會隨時隨地發(fā)生變化,因此確知其占用情況的先驗概率分布及參數(shù)是不現(xiàn)實的。

    為解決授權(quán)頻段處于被占用狀態(tài)和空閑狀態(tài)的先驗概率無法確知的問題,可引入采用最小最大準(zhǔn)則[11]的感知融合算法。

    感知融合后的產(chǎn)生的判決信息I表示了授權(quán)頻段是否被占用。采用與式(5)類似二元假設(shè)檢驗,判決結(jié)果可用I表示,其中假設(shè)H0表示授權(quán)頻段空閑,而假設(shè)H1表示授權(quán)頻段被占用。而根據(jù)感知信息Ik,k=1,…,K,組成的感知信息向量IK1,判決域可表示為對K維空間的劃分而成的兩個子集RK1(0)、RK1(1).當(dāng)IK1屬于子集RK1(0)時,即判決授權(quán)頻段空閑;當(dāng)IK1屬于子集RK1(1)時,即判決授權(quán)頻段被占用。

    記授權(quán)頻段被占用時,融合后判決正確與錯誤的代價函數(shù)分別為C11、C01;授權(quán)頻段空閑時,融合后判決正確與錯誤的代價函數(shù)分別為C00、C10.對認知無線電系統(tǒng),C01即表示主用戶占用授權(quán)帶寬,而次用戶未正確感知主用戶而產(chǎn)生的代價;C10則表示授權(quán)頻段空閑,而次用戶未能正確感知而產(chǎn)生的代價。一般有|C01|>|C10|.

    則當(dāng)虛警概率記為α,漏失概率記為β時,按照最小最大準(zhǔn)則,等警險方程可表示為

    一般情況下,代價函數(shù)表示由感知判決錯誤造成的損失,而正確感知判決的代價函數(shù)為0,即C11=C00=0。此時,等警險方程可表示為

    而當(dāng)代價函數(shù)無法確知時,可取C01=C10=1,等警險方程可表示為

    而判決域RK1(0)、RK1(1)可由α、β確定,即

    式(9,10)中:pF(IK1)、pO(IK1)分別表示當(dāng)授權(quán)頻段空閑和被占用時感知信息向量IK1的條件分布,其表示式與協(xié)作感知的具體環(huán)境有關(guān)。

    一般可假定各用戶的感知信息是相互獨立的,此時,有

    式(11,12)中:Ok表示用戶k判決授權(quán)頻段被占用,F(xiàn)k表示用戶k判決授權(quán)頻段空閑。按照更新過程理論,有

    文獻[14]給出了次用戶采用能量檢測時p(Ik|Ok)、p(Ik|Fk)的表示式,在加性高斯白噪聲信道條件下,有

    式(15,16)中:γ表示接收信噪比;u表示時間帶寬積;Γ(·)表示伽馬函數(shù);Bm(·)表示第一類m階修正貝塞爾函數(shù)。

    將式(9~14)代入式(6~8)中進行求解,即可解得判決域RK1(0)、RK1(1).

    由上述分析可見,采用最小最大準(zhǔn)則,融合判決域的確定不需要主用戶出現(xiàn)的先驗概率,與基于貝葉斯準(zhǔn)則的概率融合算法[8]相比,采用最小最大準(zhǔn)則具有更為廣泛的適用范圍。

    4.算法性能仿真

    為衡量采用最小最大準(zhǔn)則的頻譜感知融合算法性能,本節(jié)仿真算法的性能,并與基于貝葉斯準(zhǔn)則的概率融合算法[8]的性能進行比較。

    仿真中,選擇次用戶總數(shù)K=10,假設(shè)各用戶感知結(jié)果相互獨立,且感知信息Ik均采用硬判決,即Nk=1。式(1,2)中給出的參數(shù)a=b=0.5,代價函數(shù)C11=C00=0,C01=2,C10=1.各次用戶均采用能量頻譜感知,式(15,16)中的信噪比γ均相等,時間帶寬積u=1,用戶k感知時刻Tk均間隔0.1秒。

    仿真性能如圖2所示。圖2中分別給出了當(dāng)主用戶出現(xiàn)的先驗概率確知時,采用概率計算的融合算法性能[8];以及主用戶出現(xiàn)的先驗概率隨機給出,并利用遍歷性估計主用戶出現(xiàn)的先驗概率時,采用貝葉斯準(zhǔn)則的概率計算的融合算法性能。

    由圖2可見,當(dāng)主用戶出現(xiàn)的先驗概率確知時,采用概率融合算法[8]性能較好;而實際情況無法確知主用戶出現(xiàn)的先驗概率時,采用概率融合算法的性能會顯著下降,而采用最小最大準(zhǔn)則的感知融合算法則具有較好的性能。

    此外,若采用如式(8)中的代價函數(shù),則可進一步分析系統(tǒng)的虛警概率和漏失概率(檢測概率)的性能。圖3給出了每個次用戶信噪比均為-10dB時感知融合算法的施行特性曲線。由圖3可見,與圖2類似,主用戶占用授權(quán)頻段的先驗概率未知時,采用最小最大準(zhǔn)則的感知融合算法性能相對更好。

    5.結(jié) 論

    本文提出了采用最小最大準(zhǔn)則的協(xié)作頻譜感知融合算法,該算法的主要優(yōu)點在于融合過程中不需確知主用戶出現(xiàn)的先驗概率,從而更適用于實際的認知無線電傳播環(huán)境。仿真表明:實際情況下,采用最小最大準(zhǔn)則的協(xié)作頻譜感知融合算法具有更好的融合性能。

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