認(rèn)知無線電中的頻譜感知研究進(jìn)展

張中兆,高玉龍

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 通信技術(shù)研究所,哈爾濱 150001)

0 引 言

隨著無線移動(dòng)通信業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展,固定分配頻譜的方法已經(jīng)無法實(shí)現(xiàn)頻譜資源的高效利用,引起了頻譜利用不平衡的問題。作為解決上述問題的主要技術(shù)手段,認(rèn)知無線電成為近10年最熱門的技術(shù)之一,引起了眾多研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注。認(rèn)知無線電的基本思想由瑞典皇家工學(xué)院Joseph Mitola教授在1999年首次提出[1],這個(gè)概念一經(jīng)出現(xiàn),立刻成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn),人們從各個(gè)角度對認(rèn)知無線電技術(shù)展開研究。隨后,弗吉尼亞理工學(xué)院將其推廣到所有無線網(wǎng)絡(luò)中,導(dǎo)致一個(gè)新的研究熱點(diǎn)——認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)[2]的興起。在研究認(rèn)知無線電和認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的過程中,人們從不同視角給出認(rèn)知無線電的內(nèi)涵,比較著名的有認(rèn)知無線電概念提出者Joseph Mitola教授給出的定義[3],它的主要思想是無線數(shù)字設(shè)備和相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)在無線電資源和通信方面具有充分的計(jì)算智能來檢測用戶通信需求,并根據(jù)這些需求來提供最合適的無線電資源和無線業(yè)務(wù)。這被認(rèn)為最終會(huì)演進(jìn)成一個(gè)擴(kuò)展的軟件無線電平臺(tái)——能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)或用戶要求完全重新配置通信功能、參數(shù)的一個(gè)無線黑盒子[4]。另外一種定義是認(rèn)知無線電研究權(quán)威加拿大麥克馬斯特大學(xué)Haydin教授提出[5],他以信號(hào)處理為基礎(chǔ),提出了認(rèn)知循環(huán)的概念,即認(rèn)知無線電是一種智能無線電系統(tǒng),它能感知無線傳輸環(huán)境,運(yùn)用 “理解——建構(gòu)”的方法學(xué)來從周圍環(huán)境中獲取頻譜利用和信道信息,并通過實(shí)時(shí)改變諸如傳輸功率,載頻、調(diào)制方式等傳輸參數(shù)來適應(yīng)運(yùn)行環(huán)境的變化。而FCC則是從頻譜管理的角度對認(rèn)知無線電進(jìn)行了定義,它指出認(rèn)知無線電能夠通過與工作環(huán)境的交互,改變發(fā)射機(jī)參數(shù)[6]。

認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)則是在認(rèn)知無線電的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,將認(rèn)知無線電中的認(rèn)知功能擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。它不僅要求認(rèn)知無線通信環(huán)境的相關(guān)參數(shù),還要求認(rèn)知其它網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。從上述認(rèn)知無線電的定義可以看出,頻譜感知是認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ),不管哪種認(rèn)知無線電的定義都需要頻譜感知提供當(dāng)前無線通信環(huán)境的頻譜利用情況。

本文以頻譜感知技術(shù)的發(fā)展歷程為主線,給出頻譜感知技術(shù)的主要研究機(jī)構(gòu),總結(jié)頻譜感知的主要理論和方法。敘述了國內(nèi)外頻譜感知的研究進(jìn)展,討論頻譜感知需要進(jìn)一步解決的問題和未來的發(fā)展方向。

1 頻譜感知的二元模型和衡量指標(biāo)

1.1 頻譜感知的二元模型

頻譜感知的主要任務(wù)是判斷某些頻段上授權(quán)信號(hào)的有無,因此頻譜感知可以采用二元假設(shè)模型進(jìn)行處理,如公式 (1)所示[7]：

其中n(t)表示噪聲,可以表示各種復(fù)雜信道條件下的噪聲,可以是高斯噪聲、非高斯噪聲、確定性噪聲以及非確定性噪聲等;表示經(jīng)過多徑和衰落之后的授權(quán)用戶信號(hào);H0表示待檢測信道無授權(quán)用戶;H1表示待檢測信道有授權(quán)用戶。因此該模型能夠表示頻譜檢測中授權(quán)用戶信號(hào)經(jīng)歷高斯信道,萊斯信道,瑞利信道等的各種情況。

1.2 頻譜感知的衡量指標(biāo)

根據(jù)認(rèn)知無線電的定義,認(rèn)知用戶要能在不干擾授權(quán)用戶的情況下,盡可能的利用頻譜機(jī)會(huì)。因此,頻譜感知的總體要求是實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。所謂實(shí)時(shí)性就是要求能用盡可能短的時(shí)間檢測空閑頻譜機(jī)會(huì),眾所周知,認(rèn)知用戶是在利用授權(quán)用戶的空閑進(jìn)行業(yè)務(wù)的傳輸,而授權(quán)用戶隨時(shí)都有可能發(fā)起自己的傳輸,如果認(rèn)知用戶不能盡快地檢測到授權(quán)用戶的頻譜空隙,就會(huì)影響頻譜的利用效率。頻譜檢測的實(shí)時(shí)性主要考察頻譜感知算法計(jì)算復(fù)雜度以及頻譜感知策略。而頻譜感知的準(zhǔn)確性就是要求它能盡可能的正確檢測頻譜機(jī)會(huì),其目的是不影響授權(quán)用戶的正常工作以及提高頻譜利用效率。結(jié)合式(1),衡量頻譜感知準(zhǔn)確性的指標(biāo)有檢測概率,虛警概率,漏檢概率等[8]。檢測概率是指當(dāng)授權(quán)用戶存在時(shí),認(rèn)知用戶正確檢測的概率,反之為漏檢概率。而虛警概率是指本來無授權(quán)用戶,而實(shí)際認(rèn)知卻檢測出授權(quán)用戶。為了提高頻譜的利用率以及系統(tǒng)的吞吐量,應(yīng)該盡可能減少虛警概率的同時(shí)盡可能增大檢測概率。

2 認(rèn)知無線電的研究機(jī)構(gòu)

由于頻譜感知的重要性,因此幾乎所有認(rèn)知無線電的研究機(jī)構(gòu)都對頻譜感知技術(shù)進(jìn)行了研究,圖1給出研究頻譜感知的主要機(jī)構(gòu)及其團(tuán)隊(duì)帶頭人。

隨著認(rèn)知無線電概念的提出,美國加州伯克利分校電子工程系的認(rèn)知無線電小組就對其進(jìn)行了深入研究,他們提出了頻譜感知的諸多方法,為頻譜感知的后續(xù)研究提供了很好的思路[9-13]。此后,國外影響較大的研究機(jī)構(gòu)就是弗吉尼亞理工和加拿大麥克馬斯特大學(xué)等,他們也為頻譜感知技術(shù)的發(fā)展做出了杰出的貢獻(xiàn)[2,5]。而國內(nèi)頻譜感知技術(shù)的研究主要集中在高校,他們得到了國家自然科學(xué)基金委,國家863、973等項(xiàng)目的資助,開展了大量卓有成效的工作[14-15]。2008年在北京郵電大學(xué)舉行了中歐認(rèn)知無線電系統(tǒng)工作會(huì)議,標(biāo)志著中國在認(rèn)知無線電技術(shù)方面的成果得到了大家的公認(rèn)。

圖1 頻譜感知國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)或個(gè)人Fig.1 Persons and institutions for spectrumsensingresearch

3 單節(jié)點(diǎn)頻譜感知

所謂單節(jié)點(diǎn)頻譜感知技術(shù)就是指僅僅利用一個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)對頻譜利用情況進(jìn)行分析,它是整個(gè)頻譜感知技術(shù)的核心和基礎(chǔ),后續(xù)所有合作感知技術(shù)均是以單點(diǎn)感知為基礎(chǔ)推演出來的。綜合認(rèn)知無線電的定義,圖2給出了單節(jié)點(diǎn)頻譜檢測的原理和過程。

圖2 單節(jié)點(diǎn)頻譜感知過程Fig.2 Single node spectrum sensing process

由圖2可知,單節(jié)點(diǎn)頻譜感知技術(shù)主要包括信號(hào)采集、特征提取或能量收集以及頻譜判決3個(gè)主要模塊。信號(hào)采集是把接收信號(hào)數(shù)字化,主要方法有兩種：通常意義的采樣定理方法和最新出現(xiàn)的壓縮感知采樣方法。采樣定理方法就是按照奈奎斯特采樣定理對接收信號(hào)進(jìn)行采樣,此種方法的優(yōu)點(diǎn)是技術(shù)成熟,因此現(xiàn)有的大部分單節(jié)點(diǎn)感知算法都是以此為基礎(chǔ)開展研究。而壓縮感知采樣方法則是根據(jù)最新的壓縮感知理論進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理,它能以遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣定理的頻率對信號(hào)進(jìn)行采樣[16],以較少的數(shù)據(jù)量進(jìn)行頻譜感知,可以大大減少數(shù)據(jù)傳輸和處理的開銷。但此方法目前還不成熟,其中涉及的正交基構(gòu)筑,測量矩陣建立以及恢復(fù)算法等一些問題還有待解決[17]。

在得到采樣數(shù)據(jù)后,為了分辨出是否存在授權(quán)用戶信號(hào),需要提取接收信號(hào)的特征或收集其能量,然后與一定的門限進(jìn)行比較,最后實(shí)現(xiàn)頻譜判決。因此,單節(jié)點(diǎn)頻譜感知算法主要根據(jù)特征提取和能量收集的不同進(jìn)行分類。能量感知算法屬于能量收集方法,而循環(huán)平穩(wěn)感知算法、基于小波變換的頻譜感知、基于熵、高階統(tǒng)計(jì)量的頻譜感知等則屬于特征提取方法。在此僅介紹最重要的兩種單節(jié)點(diǎn)頻譜感知算法。

3.1 能量感知算法

能量感知算法是目前研究最多和最徹底的頻譜感知算法,由于其方法簡單,計(jì)算量小已經(jīng)成為某些國際標(biāo)準(zhǔn)的頻譜感知算法。能量感知算法的主要思想就是在時(shí)域或頻域?qū)邮招盘?hào)進(jìn)行累積,得到信號(hào)能量并與門限進(jìn)行比較,從而得到頻譜感知結(jié)果。

根據(jù)式 (1)確定的系統(tǒng)模型,如果m=1,g1=1,θ1=0,μ=1,n(t)為高斯噪聲,文獻(xiàn)[18]給出累積之后能量的統(tǒng)計(jì)量符合卡方分布,如公式 (2)所示：

其中S表示能量統(tǒng)計(jì)量;γ為信噪比。

為了使能量感知方法能夠?qū)嵱?能量檢測算法在各種衰落信道下的性能被研究。文獻(xiàn) [19]對各種信道模型下的能量感知算法性能進(jìn)行了分析,推導(dǎo)出了虛警、檢測概率的閉合表達(dá)式。影響能量檢測算法性能的另一個(gè)因素為噪聲的不確定性,即系統(tǒng)模型所表示的最普通的情況;文獻(xiàn) [20]給出一個(gè)噪聲不確定性模型,提出了信噪比墻的概念。就是說由于不確定性噪聲的存在,當(dāng)信噪比低于某個(gè)數(shù)值時(shí),無論采樣多少數(shù)據(jù),都不能達(dá)到要求的檢測概率。

對于能量檢測算法,由于噪聲無時(shí)無刻不在變化,因此判決比較門限對檢測性能有很大的影響,因此,門限的選擇也是一個(gè)困難。在最初的文獻(xiàn)中,大部分采用單門限的方式進(jìn)行檢測[18-19]。文獻(xiàn)[21]根據(jù)噪聲不確定性模型以及檢測概率的表達(dá)式推導(dǎo)出計(jì)算雙門限的表達(dá)式,通過雙門限成功消除了噪聲不確定性導(dǎo)致的影響;在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[22]提出一種基于子空間分解的譜估計(jì)算法,利用噪聲和信號(hào)的不相關(guān)性對門限進(jìn)行計(jì)算,此種算法能夠?qū)崟r(shí)、自適應(yīng)的根據(jù)噪聲調(diào)整判決門限,進(jìn)一步提高了能量檢測的性能。

3.2 特征檢測算法

所謂的特征檢測是指利用接收信號(hào)的特征來區(qū)分授權(quán)信號(hào)的有無,主要包括循環(huán)譜檢測算法,高階累積量以及小波變換等。其中研究最多的是循環(huán)平穩(wěn)檢測算法。

W.A.Gardner等人對循環(huán)平穩(wěn)基礎(chǔ)理論和譜相關(guān)理論做了詳細(xì)研究,并運(yùn)用循環(huán)平穩(wěn)理論建立了對弱信號(hào)檢測的統(tǒng)一理論框架[23-24]。該理論廣泛應(yīng)用于信號(hào)檢測和參數(shù)估計(jì)方面,具有分辨率高、抗干擾能力強(qiáng)、分析域豐富、估計(jì)性能良好等優(yōu)點(diǎn)[23]。因此循環(huán)譜提供了比功率譜更全面的信息。譜相關(guān)密度函數(shù)將通常意義上的功率譜由通常的頻率軸擴(kuò)展到譜頻率和循環(huán)頻率的平面,成為復(fù)數(shù)譜,因而含有功率譜所沒有的相位信息。因此,循環(huán)平穩(wěn)檢測方法能在很低信噪比的情況下對授權(quán)用戶進(jìn)行檢測。

通信信號(hào)由于調(diào)制、編碼以及增加循環(huán)前綴等使其具備了循環(huán)平穩(wěn)過程的條件[23]。它們的統(tǒng)計(jì)特性呈周期或多周期 (各周期不能通約)。根據(jù)所呈現(xiàn)的周期性的統(tǒng)計(jì)數(shù)字特性,循環(huán)平穩(wěn)過程還可進(jìn)一步分為一階 (均值)、二階 (相關(guān)函數(shù))和高階 (高階累積量)循環(huán)平穩(wěn)。在此首先給出循環(huán)平穩(wěn)隨機(jī)過程的相關(guān)概念和定理。如果隨機(jī)過程 x(t)是一個(gè)零均值的非平穩(wěn)復(fù)信號(hào),取其相關(guān)函數(shù)[24],如式 (3)所示：

如果相關(guān)函數(shù)Rx(t;τ)是周期信號(hào),則稱x(t)為二階循環(huán)平穩(wěn)過程。按照高階距和高階累積量理論,它應(yīng)被稱為二階時(shí)變距。相關(guān)函數(shù)也可寫成時(shí)間平均的形式,如式 (4)所示：

其中N是數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

由于Rx(t;τ)是周期信號(hào),展開為傅立葉級(jí)數(shù)如式 (5)所示：

對 (5)式作傅立葉變換,得到：

根據(jù)式 (3)和式 (6),循環(huán)平穩(wěn)方法主要包括基于循環(huán)相關(guān)函數(shù)和循環(huán)頻率兩種主要方法。文獻(xiàn) [25]和文獻(xiàn) [26]提出基于循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的方法對授權(quán)用戶進(jìn)行盲檢測,并以BPSK和QPSK信號(hào)為例進(jìn)行了驗(yàn)證,分析了數(shù)據(jù)長度對信號(hào)檢測的影響。通過仿真證明了循環(huán)平穩(wěn)檢測對于低信噪比的信號(hào)是最優(yōu)的;在上述研究的基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[27]分析了非理想信道條件下,采用基于譜相關(guān)的檢測算法的能力,給出了檢測和誤警概率的近似結(jié)果;文獻(xiàn) [28]利用循環(huán)頻率進(jìn)行信號(hào)檢測和信號(hào)分類的預(yù)處理,并從循環(huán)頻率提取信號(hào)特征,研究了不同的數(shù)據(jù)長度對信號(hào)檢測的影響。該算法能在較低的信噪比下取得較好的檢測性能;文獻(xiàn)[29]提出一個(gè)采用多個(gè)循環(huán)頻率的檢測循環(huán)平穩(wěn)存在的一個(gè)廣義的最大似然比率實(shí)驗(yàn),仿真證明了低信噪比下的性能;文獻(xiàn) [30]分析時(shí)變多徑瑞利衰落信道對循環(huán)頻率作為檢測依據(jù)的影響。提出一種檢測時(shí)域和頻域循環(huán)平穩(wěn)特征的新方法。在上述兩種主要方法以外,循環(huán)平穩(wěn)方法還可以和多天線、MIMO、OFDM等技術(shù)相結(jié)合,給出適合特定條件的循環(huán)平穩(wěn)檢測算法。

3.3 其他單節(jié)點(diǎn)檢測算法

除了能量檢測和特征檢測以外,還出現(xiàn)了其它檢測算法。匹配濾波器方法假設(shè)信號(hào)的特征參數(shù)已知,采用匹配濾波的方法對授權(quán)信號(hào)的有無進(jìn)行判斷。此方法需要知道信號(hào)太多先驗(yàn)信息,因此很少有文獻(xiàn)對此專門闡述。文獻(xiàn) [31]提出基于熵的頻譜感知算法,給出了基于熵的頻譜檢測基本模型,同時(shí)也分析了調(diào)制方式對檢測器性能的影響;文獻(xiàn)[32]基于分形盒維數(shù)的檢測方法,論文把分形盒維數(shù)作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,仿真分析了該方法在高斯噪聲下的性能。

3.4 單節(jié)點(diǎn)寬帶頻譜感知算法

前面介紹的方法主要針對窄帶信號(hào),但事實(shí)上,要想真正實(shí)現(xiàn)認(rèn)知無線電的目標(biāo),提高頻譜利用率,頻譜感知應(yīng)該對多個(gè)信道的寬帶信號(hào)進(jìn)行處理感知,盡可能地檢測所有可用的頻譜資源。因此寬度頻譜感知技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。目前主要的寬帶檢測技術(shù)分為兩種：①基于壓縮采樣的頻譜感知技術(shù);②基于濾波器組的方法。

壓縮感知理論利用信號(hào)的稀疏性對信號(hào)進(jìn)行遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率的采樣,利用恢復(fù)算法能夠精確地恢復(fù)出原始信號(hào)。該方法大大降低了采集的數(shù)據(jù)數(shù)量,為寬帶頻譜感知提供了基礎(chǔ)。文獻(xiàn) [33]首次提出基于壓縮感知的頻譜感知算法,結(jié)合小波變換進(jìn)行全頻段感知。但此種方法只適合傅立葉變換為實(shí)數(shù)的特殊信號(hào);文獻(xiàn) [34]對此進(jìn)行了擴(kuò)展,對信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行壓縮采樣,進(jìn)一步提高了性能。

單節(jié)點(diǎn)寬帶檢測的另一種方法為采用濾波器組的方法,通過多個(gè)濾波器同時(shí)對多個(gè)信號(hào)同時(shí)進(jìn)行處理。文獻(xiàn) [35]提出采用FFT變換將信號(hào)的處理放在多個(gè)頻段上,實(shí)現(xiàn)多濾波器的功能,然后根據(jù)門限判斷各個(gè)頻段的頻譜利用情況;在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn) [36]對其性能進(jìn)行了分析,給出感知算法的檢測概率與漏失概率。

4 合作頻譜感知

合作頻譜檢測則是為了克服無線通信衰落和陰影的影響,在單點(diǎn)檢測基礎(chǔ)上提出的。它利用一定的融合算法,對得到的多個(gè)認(rèn)知用戶的頻譜感知結(jié)果、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量或數(shù)據(jù)本身進(jìn)行融合處理,在此基礎(chǔ)上對頻譜的使用情況進(jìn)行估計(jì)判斷。圖3給出合作頻譜感知的框圖。

由圖3可知,合作頻譜感知主要包括認(rèn)知用戶域和融合中心。認(rèn)知用戶域主要實(shí)現(xiàn)各個(gè)認(rèn)知用戶的合作,如參與的認(rèn)知用戶數(shù)量,認(rèn)知用戶之間的通信方式,認(rèn)知用戶的合作方式以及頻譜感知結(jié)果的上報(bào)策略。融合中心主要針對集中式的頻譜感知算法而言,它的主要作用是根據(jù)認(rèn)知用戶域上報(bào)的頻譜結(jié)果按照一定的融合規(guī)則對其進(jìn)行融合,最終給出頻譜的利用情況。

圖3 合作頻譜感知Fig.3 Cooperative spectrum sensing

4.1 認(rèn)知用戶域算法

對于認(rèn)知用戶的每個(gè)用戶都需要單獨(dú)完成自己的頻譜檢測任務(wù)。把得到的檢測結(jié)果上報(bào)給融合中心或認(rèn)知用戶域的其他節(jié)點(diǎn)。檢測結(jié)果可以是二元判決結(jié)果,也可以是判決的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,還可以是原始采集數(shù)據(jù)。此部分的工作和單節(jié)點(diǎn)的頻譜感知工作是相同的,但是大部分文獻(xiàn)選取能量檢測和循環(huán)平穩(wěn)檢測作為合作檢測的單節(jié)點(diǎn)檢測算法。

認(rèn)知用戶的優(yōu)化組合是為了節(jié)約融合信道帶寬,克服融合信道的多徑、衰落等對判決結(jié)果的影響。另外還要考慮認(rèn)知用戶之間信道的影響。最初大部分文獻(xiàn)假設(shè)認(rèn)知用戶和融合中心之間的信道為理想信道,所有的認(rèn)知用戶均把自己的檢測結(jié)果上報(bào)融合中心[5],文獻(xiàn) [37]以能量感知為基礎(chǔ),給出了此種情況下合作檢測用戶的選擇方法以及檢測概率、虛警概率的閉合表達(dá)式。仿真結(jié)果顯示,此方法能降低融合信道帶寬,合作性能也有了較大的改善;隨著研究的深入,文獻(xiàn) [38]考慮了融合信道中的衰落,提出了一種基于分蔟的用戶合作方法。此方法也是以信噪比為衡量標(biāo)準(zhǔn)選取蔟頭,蔟頭和融合中心進(jìn)行通信,其它認(rèn)知用戶均向蔟頭上報(bào)檢測結(jié)果,并且假設(shè)蔟頭用戶和其他用戶之間的信道為理想信道?；诜执氐姆植际絽f(xié)作感知算法將分散的用戶按規(guī)則分簇,簇內(nèi)采用以簇頭為中心的集中式協(xié)作感知,簇頭之間利用通用控制信道交互,也可以通過更高一層的中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。目前分簇算法較少,需要綜合考慮各種信道以及用戶的移動(dòng)性對現(xiàn)有分簇算法進(jìn)行優(yōu)化。在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn) [39]把認(rèn)知用戶之間的信道為衰落信道,提出了一種動(dòng)態(tài)選擇的集中式合作檢測算法,該算法充分利用多用戶的選擇分集來提高系統(tǒng)的檢測性能。另外,該算法還考慮了認(rèn)知用戶間信道無線衰落造成的影響,給出了具體多用戶選擇步驟,并分析了其性能。

另外一種是基于中繼的多用戶合作算法[40],此類方法也可以克服某些融合信道的衰落和多徑的影響。它的主要思想是融合中心根據(jù)接收信號(hào)的信噪比判斷收到的某些認(rèn)知用戶的檢測結(jié)果是否可靠。如果信噪比低于某個(gè)設(shè)定的門限,則此認(rèn)知用戶為不可靠用戶。不可靠用戶無需自己上傳檢測結(jié)果,而是把檢測結(jié)果通過可靠用戶上傳至融合中心。通過該方法,實(shí)現(xiàn)多個(gè)用戶的協(xié)作和分集,提高了檢測性能。

4.2 融合中心相關(guān)算法

融合中心的主要作用是根據(jù)上報(bào)的檢測結(jié)果,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量或其它形式的數(shù)據(jù)等對頻譜的利用情況進(jìn)行最后的判決。

對于集中式頻譜協(xié)作感知,根據(jù)發(fā)送給融合中心的信息類型分為接收數(shù)據(jù)融合、決策硬融合和決策軟融合。接收數(shù)據(jù)融合是指本地用戶直接將數(shù)據(jù)發(fā)送給融合中心進(jìn)行加權(quán)融合。決策硬融合則是對單點(diǎn)的頻譜檢測結(jié)果采用1或0表示,然后按照融合規(guī)則進(jìn)行判斷。常見的融合規(guī)則包括：OR規(guī)則、AND規(guī)則以及K-out-of-N規(guī)則。這些規(guī)則追求的性能是不同的,其最大的問題是要么對授權(quán)用戶有利,要么對認(rèn)知用戶有利。為了克服這些問題,出現(xiàn)了具有附加信息的硬判決方法,如判決信用度、某些先驗(yàn)概率信息以及地理位置等,這些方法都可以提高檢測的性能,但同時(shí)也增加了融合信道的帶寬[41]。決策軟融合則是將檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量送給融合中心,采用加權(quán)求和或者其他規(guī)則對這些信息進(jìn)行融合。比較典型的就是把似然比作為判決統(tǒng)計(jì)量。此方法采用加權(quán)序貫檢測,對于惡意節(jié)點(diǎn)的情況特別適合[42]。3種融合類型中,接收數(shù)據(jù)融合最大限度保留了各用戶的信息,可靠性最高,但融合復(fù)雜度和合作開銷都比較大,很難在實(shí)際中應(yīng)用。決策硬判決實(shí)現(xiàn)方法簡單,開銷最小,但協(xié)作增益十分有限。而決策軟融合是二者的折中。

5 頻譜感知策略

頻譜感知策略是結(jié)合上述物理層的頻譜感知算法,研究數(shù)據(jù)鏈路層的感知策略,完成多個(gè)認(rèn)知用戶的協(xié)作感知,以提高感知的可靠性和效率。主要涉及感知方式、感知周期和感知信道以及感知靜默周期等[43-46]。按照認(rèn)知用戶感知時(shí)機(jī)劃分,感知方式可以分為主動(dòng)感知方式和被動(dòng)感知方式。主動(dòng)感知的思想是不管認(rèn)知用戶是否傳輸數(shù)據(jù),認(rèn)知用戶都需要周期性或非周期地檢測各個(gè)信道,且可以同時(shí)使用多個(gè)子信道。在被動(dòng)感知模式下,認(rèn)知用戶在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)才進(jìn)行信道感知。主動(dòng)感知需要感知多個(gè)信道,感知開銷比被動(dòng)感知要大,但可以提高認(rèn)知用戶的傳輸速率,避免認(rèn)知用戶頻繁地被動(dòng)的轉(zhuǎn)入信道重新搜索。對于感知周期,可以是固定的,也可以不固定[45],文獻(xiàn) [46]提出了一種檢測周期綜合優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)了多個(gè)物理量的折中。在此基礎(chǔ)上又提出了可變檢測周期的檢測機(jī)制。對于感知信道主要研究感知信道集選擇、信道搜索策略以及信道感知順序,典型的方法是采用部分馬爾可夫決策過程對感知和接入策略進(jìn)行建模[47]。對于靜默周期,根據(jù)實(shí)現(xiàn)方式分為同步和異步方式,主要研究靜默周期設(shè)置方法[48],需要結(jié)合網(wǎng)絡(luò)的特征采用不同的設(shè)置方法。

6 頻譜檢測技術(shù)應(yīng)用

目前,頻譜感知技術(shù)主要被IEEE應(yīng)用于各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)中,有IEEE 802.11k,IEEE P1900,802.16h和 IEEE 802.22等[49-50]。其中 IEEE 802.11k,IEEE P1900,802.16h都具備了頻譜檢測的功能,但還沒有明確說明就是認(rèn)知無線電中的頻譜檢測,如IEEE802.11k中需要測量干擾幅度用來改善網(wǎng)絡(luò)的性能,干擾測量可以采用頻譜檢測的某些方法。頻譜感知技術(shù)主要應(yīng)用在IEEE802.22中,它是第一個(gè)明確采用頻譜感知的國際標(biāo)準(zhǔn)[51]。

IEEE 802.22規(guī)定固定無線區(qū)域網(wǎng)絡(luò)和電視工作于相同的頻段。它可自動(dòng)檢測空閑的電視頻段,提高頻譜效率。因此為了保護(hù)同頻段的電視用戶不受干擾,IEEE 802.22必須具備頻譜檢測的能力。在IEEE 802.22協(xié)議中規(guī)定了頻譜檢測的方式方法,信道檢測時(shí)間和授權(quán)用戶感知門限,檢測概率以及虛警概率等主要參數(shù)[52]。IEEE 802.22需要采用兩步檢測算法即粗檢測階段和精細(xì)檢測階段。粗感知階段要求能快速檢測授權(quán)用戶是否存在,而精細(xì)檢測階段則要求獲知授權(quán)用戶更多的參數(shù)。一般來說,粗感知可以采用能量檢測,而精細(xì)感知可以采用基于小波或循環(huán)譜的檢測方法。

7 結(jié)論和展望

作為認(rèn)知無線電技術(shù)的基礎(chǔ)和核心,頻譜感知技術(shù)已經(jīng)取得了較大的進(jìn)展,各個(gè)研究機(jī)構(gòu)或個(gè)人從頻譜感知的各個(gè)方面對其進(jìn)行了深入的研究,初步建立了頻譜感知的理論框架,各種算法的性能被分析和仿真,某些算法已經(jīng)應(yīng)用到實(shí)際的國際標(biāo)準(zhǔn)中。本文對頻譜感知的諸多算法進(jìn)行了歸納總結(jié),由簡單到復(fù)雜,由理想條件到非理想條件,盡可能地接近實(shí)際認(rèn)知無線電的應(yīng)用場景。

雖然頻譜感知算法經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的努力取得了重大進(jìn)展,但仍然存在很多科學(xué)問題需要解決。主要包括以下幾個(gè)方面：

1)單節(jié)點(diǎn)檢測算法在低信噪比下的性能和計(jì)算復(fù)雜度之間的矛盾;

2)寬帶頻譜感知問題。實(shí)際的認(rèn)知無線電系統(tǒng)要求檢測的是寬帶或全頻帶,但目前大部分算法僅僅適合窄帶信號(hào)檢測,現(xiàn)有的寬帶頻譜檢測算法還不能滿足實(shí)際性能需要;

3)多用戶環(huán)境下的頻譜檢測。

未來的認(rèn)知無線電,不僅僅要檢測授權(quán)用戶,還要檢測其他的認(rèn)知用戶,精確的多用戶檢測是未來頻譜檢測發(fā)展的重點(diǎn)。

[1]Joseph Mitola,MAGUIRE G Q Jr.Cognitive radio：making software radios more personal[J].IEEE Personal Communications,1999,6(4)：13-189.

[2]Allen B.M acKenzie,Jeffery H.Reed,Peter Athanas.,et al.Cognitive radio and networking research at Virginia Tech.[J].Proceedings of the IEEE,2009,97(4)：660-688.

[3]J.Mitola.Cognitive radio：an integrated agent architecture for software defined radio[C]// Doctor of Technology,Royal Inst.Technol.(KTH),Stockholm,Sweden,2000.

[4]Joseph Mitola III.and Gerald Maguire Jr.Cognitive radio：making software radio more personal[J].IEEE Personal Communications,1999,6：13-18.

[5]Simon Haykin.Cognitive radio brain-empowered wireless communications[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2005,23(2)：201-220.

[6]FCC-03-322.Facilitating opportunities for flexible,efficient,and reliable spectrum use employing cognitive radio technologies[R].FCC Technologyical Document.

[7]A.Sahai,N.Hoven,R.Tandra.Some fundamental limits on cognitive radio[C]// In Proc.Allerton Conf,.2004：1-11.

[8]Joseph Mitola III.Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications[A].In Sixth International Workshop on Mobile Multimedia Communications[C].1999：3-10.

[9]D.Cabric,S.M.Mishra,D.Willkomm,et al.A cognitive radio approach for usage of virtual unlicensed spectrum[A].14th IST Mobile and Wireless Communications Summit[C].2005.

[10]S.M.Mishra,D.Cabric,C.chang,et al.A real time cognitive radio tested for physical and link layer experiments[C]// In Proc.ofDySPAN' 05,2005：562-567.

[11]R.Tandra,A.Sahai.Fundamental limits on detection in low SNR under noise uncertainty[C]// In Pro.of the WirelessCom 05 Symposium on Signal Processing,2005：464-469.

[12]Danijela Cabric,Artem Tkachenko,Robert.W.,et al.Spectrum sensing measurements of pilot,Energy,and collaborative detection[A].Military Communications Conference[C].2006：1-7.

[13]Danijela Cabric,Robert.W.Brodersen.Physical layer design issues unique to cognitive radio systems[C]//PIM RC,2005：759-763.

[14]郭彩麗,馮春燕,曾志民.認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社,2010：339-353.

[15]張 平,馮志勇.認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò) [M].北京：科學(xué)出版社,2010：50-60.

[16]E Candès,J Romberg,Terence Tao.Robust uncertainty principles：exactsignalreconstruction from highly incomplete frequency information[J].IEEE Trans.on Information Theory,2006,52(2)：489-509.

[17]石光明,劉丹華,高大化,等.壓縮感知理論及其研究進(jìn)展 [J].電子學(xué)報(bào),2009,37(5)：1 070-1 081.

[18]Urkowitz H.Energy detection of unknown deterministic signals[J].Proceeding of the IEEE,1967,55(4)：523-531.

[19]Fadel F.Digham,Mohamed-Slim Alouni,Marvin K.Simon.On the energy detection of unknown signals over fading channels[J].IEEE Trans.Commun.,2007,55(1)：21-24.

[20]Tandra R.,Sahai A.Fundamental limits on detection in low SNR under noise uncertainty[A].2005 International on Wireless Networks,Communications and Mobile Computing[C].2005：464-469.

[21]胡曉寧,仵國鋒,胡捍英.已知噪聲不確定性的雙門限協(xié)作頻譜感知[EB/OL].2010,：http：//www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.tp.20110315.1622.016.html.

[22]Olivier M.P.,Barnett G.,Lackpour A.,et al.A scalable dynamic spectrum allocation system with interference mitigation for teams of spectrally agile software defined radios[C]//DySPAN 2005,2005：170-179.

[23]W.A.Gardner.Spectral correlation of modulated signals：partI-analog modulation[J].IEEE Trans.on Communications,1987,35：584-594.

[24]W.A.Gardner,W.Brown,Chih-Kang Chen.Spectral correlation of modulated signals：part II-digital modulation[J].IEEE Trans.on Communications,1987,35：595-601.

[25]Yan JIN,Hongbing JI.Cyclic statistic based blind parameter estimation ofBPSK and QPSK signals[C]//ICSP2006 Proceedings,2006.

[26]Jian Chen,Andrew Gibson,Junanid Zafar.Cyclostationary spectrum detection in cognitive radios[C]//2008 IET Seminar on Cognitive Radio and Software Defined Radios：Technologies and Techniques,2008：1-5.

[27]Omar A.Yeste-Ojeda,Jes′us Grajal.Limitations of spectral correalation based detection[C]//SSP2007,2007：244-248.

[28]Kyouwoong Kim,Ihsan A.Akbar,Kyung K.Bae,et al.Cyclostationary approaches to signal detection and classification in cognitive radio[A].2nd IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks[C].2007：212-215.

[29]Jarmo Lunden,Visa Koivunen,Anu Huttunen,et al.Spectrum sensing in cognitive radios based on multiple cyclic frequencies[A].2nd international conference on cognitive radio oriented wireless networks and communications[C].2007：37-43.

[30]Yuan Qi,Wenbo Wang,Tao Peng,et al.Spectrum sensing combining time and frequency domain in multipath fadingchannels[C]// Third International Conference on Communications and Networking in China.2008：142-146.

[31]崔麗君.基于熵的頻譜感知研究 [D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)碩士論文,2010.

[32]趙春輝,馬 爽,楊偉超.基于分形盒維數(shù)的頻譜感知技術(shù)研究[J].電子與信息學(xué)報(bào),2011,33(2)：475-478.

[33]Z.Tian,G.B.Giannakis.Compressed sensing for wideband cognitive radios[A].Proc.of the International Conferenceon Acoustics,Speech,and Signal Processing[C].2007：1 357-1 360.

[34]Y.L.Polo,Y.Wang,A.Pandharipande,et al.Compressive wide-band spectrum sensing[C]//In ICASSP'09,2009：2 337–2 340.

[35]Farhang-Boroujeny B.Filter bank spectrum sensing for cognitive radios[J].IEEE T ransactions on Signal Processing,2008,56(5)：1 801-1 811.

[36]趙東峰,劉 濤,周賢偉.濾波器組的多濾波器聯(lián)合能量頻譜感知算法 [J].電波科學(xué)學(xué)報(bào),2009,24(6)：1 146-1 149.

[37]Peh E.,Ying-chang Liang.Optimization for cooperative sensing in cognitive radio networks[A].IEEE Wireless Communications and Networking Conference[C].2007：27-32.

[38]Sun C.,Zhang W.,Letaief K.B.Cluster-based cooperative spectrum sensing in cognitive radios systems[A].InternationalConferenceon Communication[C].ICC'07,2007：2 511-2 515.

[39]Yue Wang,Chunyan Feng,Zhimin Zeng,et al.A robust and energy efficient cooperative spectrum sensing scheme in cognitive radio networks[A].11th International Conference on Advanced Communication Technology[C].2009：640-645.

[40]Gauesan G,Ye L.Cooperative spectrum sensing in the cognitive radio,Part I：Two Users Networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2007,6(6)：2 204-2 213.

[41]Chen L,Wang J,Li S Q.An adaptive cooperative spectrum sensing scheme based on the optimal data fusion rule[A].The 4th International Sysmposium on Wireless Communication Systems,Trondheim,Norway[C].2007：582-586.

[42]Edward C.Y.Peh,Ying-Chang Liang,Yong Liang Guan,et al.Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks with weighted decision fusion schemes[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2010,9(12)：3 838-3 847.

[43]Lee.W,Cho.D.Enhanced spectrum sensing scheme in cognitive radio systems with MIMO antennae[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2011,(99)：1-13.

[44]程世倫,楊 震.一種新型認(rèn)知無線電資源分配跨層技術(shù) [J].南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2008,28(2)：1-5.

[45]Hyoil Kim,Kang Shin.Efficient discovery of spectrum opportunities with MAC-layer sensing in cognitive radio networks[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2008,7(5)：533-545.

[46]郭彩麗,曾志民,馮春燕,等.一種異步頻譜檢測周期優(yōu)化模型及自適應(yīng)模糊調(diào)整算法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2009,31(4)：920-924.

[47]Zhao Q.,Tong L.,Swami A.,et al.Decentralized cognitive MAC for opportunistic access in ADHOC networks：A POM DP framewor[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2007,25(3)：589-600.

[48]陳 東,李建東,龐繼勇,等.認(rèn)知無線電OFDM系統(tǒng)中無靜默期帶內(nèi)感知方法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2008,30(11)：2 638-2 641.

[49]IEEE 802.16's License-Exempt(LE)Task Group[EB/OL].http：//www.ieee802.org/16/le/.

[50]IEEE P1900 Working Group[EB/OL].http：//grouper.ieee.org/groups/emc/emc/1900/index.html.

[51]IEEE 802 LAN/MAN Standards Committee 802.22 WG[EB/OL].http：//www.ieee802.org/22/.

[52]Cordeiro C,Challapali K,Birru D.IEEE 802.22：An introduction to the first wireless standard based on cognitive radios[J].Journal of Communications,2006,1(1)：38-47.