基于農業(yè)物聯(lián)網的改進型雙門限頻譜檢測算法研究

同詩揚， 祁廣云， 衣淑娟

(黑龍江八一農墾大學 信息技術學院,黑龍江 大慶　163000)

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基于農業(yè)物聯(lián)網的改進型雙門限頻譜檢測算法研究

同詩揚， 祁廣云， 衣淑娟

(黑龍江八一農墾大學 信息技術學院,黑龍江 大慶163000)

摘要：農業(yè)物聯(lián)網的出現(xiàn)，對信息化與農業(yè)現(xiàn)代化融合具有積極推動的作用。在農業(yè)物聯(lián)網中信息傳輸是一個至關重要的環(huán)節(jié)，到目前為止，普通的3G和4G通信網絡已經不能提供農業(yè)物聯(lián)網中進行信息傳遞所需要的頻譜資源，而認知無線電網絡恰恰可以滿足農業(yè)物聯(lián)網的需求。它顯著的特點就是可以發(fā)現(xiàn)未被授權用戶利用的頻譜，來供給未授權用戶使用，提高了頻譜資源的利用率。在認知無線電中，最重要的步驟就是進行頻譜檢測，筆者就是在雙門限頻譜檢測算法的基礎上提出一種新型算法。該算法適當?shù)剡x取條件好的認知用戶進行數(shù)據(jù)融合，并不是采納所有認知用戶的本地檢測信息。仿真結果表明：本文提出的算法可有效提高認知無線電系統(tǒng)中頻譜感知的性能，降低虛警概率，以更好地為農業(yè)物聯(lián)網提供可用的頻譜資源。

關鍵詞：農業(yè)物聯(lián)網；認知無線電；雙門限頻譜檢測；協(xié)作檢測

0引言

在農業(yè)物聯(lián)網中，經常會使用各類傳感器來收集數(shù)據(jù)，由于傳感器分布較分散，所以無線傳輸是最恰當?shù)耐ㄓ嵎绞絒1]。與物聯(lián)網的層次類似，農業(yè)物聯(lián)網也分為3層：感知層、傳輸層、應用層。在農業(yè)物聯(lián)網的傳輸層需要解決農業(yè)物聯(lián)網自組織網絡和農業(yè)物聯(lián)網感知節(jié)點合理部署等共性問題[4]。另外，農業(yè)物聯(lián)網的感知層也需要將傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)傳送到網關，因此感知層與傳輸層需要一種更先進的通信網絡，來解決海量的數(shù)據(jù)傳輸問題。例如，通過傳感設備實時采集溫室(大棚)內的空氣溫度、空氣濕度、二氧化碳、光照、土壤水分、土壤溫度、棚外溫度與風速等數(shù)據(jù)；將數(shù)據(jù)通過移動通訊網絡傳輸給服務管理平臺。在這個數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中，如果利用傳統(tǒng)的通信網絡，在數(shù)據(jù)量較大的情況下極易造成網絡癱瘓，此時就需要一種新型的通訊網絡進行數(shù)據(jù)傳遞的過程。

認知無線電(CNR)是一種新的通信網絡，具有如下優(yōu)點：一是CNR可以發(fā)現(xiàn)未被主用戶利用的頻譜空洞；二是CNR可以通過調節(jié)次用戶的參數(shù)從而利用未被占用的頻譜資源。認知無線電技術作為一種智能的頻譜共享技術可以自動地搜尋和利用空閑的頻段，當主用戶出現(xiàn)時退出該頻段，避免對主用戶的干擾。這樣一種利用頻譜空洞的方式，可以有效地提高空閑頻譜的利用率。在某些情況下，頻譜檢測也能夠比較準確地判定射頻信號碰撞事件，使認知無線電系統(tǒng)能夠盡快進行主動退避，避免過多地影響原有授權用戶的通信[2]。目前，已經有大量的學者對認知無線電頻譜檢測的算法進行研究。文獻[3]為了克服傳統(tǒng)能量檢測算法的不足，改進了傳統(tǒng)的算法，采用雙門限特有的兩個門限值作為判決條件；但該算法的判決門限由于受噪聲不確定性的影響，很難以界定。文獻[5]利用兩個門限值將認知用戶檢測到的能量值劃分為不同的區(qū)域，然后對位于兩個門限值之間的認知用戶檢測能量值進行進一步的加權；但該算法的權重因子的確定非常復雜，并且有很強的主觀性。綜上所述，本文在其他學者研究的基礎上，對傳統(tǒng)的雙門限協(xié)作檢測算法進行改進，融合中心根據(jù)認知用戶發(fā)送的檢測結果及本地的信噪比估計，來選擇信噪比條件較好的認知用戶進行數(shù)據(jù)融合。

1基于單點檢測的系統(tǒng)模型

現(xiàn)有的頻譜感知技術可以分為單節(jié)點檢測和協(xié)作檢測。單節(jié)點檢測通常分為匹配濾波器檢測、能量檢測及周期平穩(wěn)特征檢測[6]。在上述的檢測方法中，由于能量檢測不需要知道主用戶的先驗信息，故本算法中的本地檢測采用能量檢測算法。假設H1代表授權用戶存在，H0代表授權用戶不存在，那么本能量檢測的系統(tǒng)模型可以定義為二元假設檢驗問題，有

其中，n= 1,2,…，M，為采樣數(shù)；H0表示主用戶未占用信道；H1表示主用戶占用本信道；y(n)為次用戶的接收信號；s(n)為主用戶發(fā)射的信號。能量檢測的判決統(tǒng)計量為[5]

假設判決統(tǒng)計量的門限為λ，則虛警概率和檢測概率分別為[6]

其中，RSN為能量檢測器接收的信噪比。

雙門限能量檢測就是在傳統(tǒng)的單門限的基礎上增加一個門限，利用兩個門限值將次用戶進行二次判決，以克服單門限檢測時噪聲不確定性對門限值的影響,提高算法的檢測概率。

2一種改進型的雙門限協(xié)作檢測算法

在協(xié)作頻譜檢測中，本地認知用戶的SNR(信噪比)對檢測結果的正確性有著很大的影響。在進行傳統(tǒng)的協(xié)作頻譜檢測時，首先由本地認知用戶把本地檢測的結果發(fā)送至融合中心后，然后融合中心對所有的認知用戶發(fā)送來的結果按照一定的融合準則進行融合。這種融合準則有著各自優(yōu)缺點。在一個實際的認知無線電環(huán)境中，每個認知用戶距離主用戶發(fā)射端的距離也不相同，所以當認知用戶進行頻譜空洞檢測時，信號所經歷的衰落效應和陰影效應對每個認知用戶的SNR都起著決定性的作用。通過上述的分析，可以得知認知用戶本地的信噪比高低對融合中心最后判決的檢測結果有著很大的影響。所以，本文在傳統(tǒng)雙門限協(xié)作檢測的基礎上提出了一種改進型的算法。

首先，預先設定兩個門限λ1和λ2將整個檢測區(qū)間分為3部分。當本地能量檢測的統(tǒng)計量處于λ1和λ2之外的區(qū)域時，認知用戶直接作出本地判決，并把判決結果發(fā)送給融合中心；當本地能量檢測統(tǒng)計量小于λ1時，就判定主用戶不存在；當檢測統(tǒng)計量大于λ2時，判定主用戶存在；當檢測統(tǒng)計量大于λ1小于λ2時，直接把檢測結果發(fā)送到融合中心，融合中心根據(jù)認知用戶的信噪比估計結果，選擇信噪比較高的認知用戶進行判決融合。那么如何選擇擁有較好的信噪比的認知用戶是本算法的核心內容，其算法的流程圖如圖1所示。

圖1　選擇信噪比比較好的認知用戶流程圖

3仿真結果與分析

第1步：每個認知用戶進行本地能量檢測，獲得1個本地檢測結果，并進行信噪比估計(信噪比估計是無線通信中一個常用的技術，現(xiàn)在有很多辦法可以實現(xiàn))。第2步：認知用戶把本地判決結果及信噪比估計的結果發(fā)送到融合中心，由融合中心進行二次判決。第3步：融合中心按照圖1中的算法流程得到最終的判決結果。第4步：融合中心把檢測結果發(fā)送給認知用戶，完成一次頻譜空洞檢測。

圖2為在低信噪比下能量檢測和協(xié)作檢測的ROC曲線。在本次仿真中，信噪比設置為-26db。因為要得到信噪比對檢測性能的影響，所以設置的信噪比較低。由圖2可以看出：當信噪比較低時，單個節(jié)點檢測與協(xié)作檢測在相同的虛警概率下,協(xié)作檢測比單點檢測的檢測概率高，故本算法采用協(xié)作檢測的方式。

圖2　低SNR下單個節(jié)點能量檢測與協(xié)作檢測的ROC比較

由圖3可以看出：基于雙門限的SNR比較的算法比單個高節(jié)點的SNR檢測算法的檢測概率要高，足以說明本文提出的算法在相同的虛警概率下有著較好的檢測性能；通過仿真曲線也可以得出該算法實用可靠。

圖3　基于SNR比較的算法與其他檢測算法的ROC曲線

4結論

在農業(yè)物聯(lián)網中，信息傳輸是至關重要的環(huán)節(jié)，目前的通信技術已經不能滿足海量的信息傳輸。認知無線電正是為了解決海量信息傳輸中頻譜資源匱乏這一問題而應運而生的。在認知無線電頻譜檢測過程中，協(xié)作檢測是一個效果較好的檢測方式。在融合中心如何恰當?shù)剡x擇認知用戶，對頻譜檢測的結果有著很大的影響。本文提出的算法在雙門限檢測的基礎上，在融合中心處對認知用戶的信噪比進行比較，選擇較高的信噪比用戶參與最后的判決。仿真結果表明：本文的算法與傳統(tǒng)的算法進行比較，檢測性能有顯著的提高。

參考文獻：

[1]丁么明,夏洪星.認知無線電在農業(yè)物聯(lián)網中的應用[J].數(shù)學的實踐與認識，2013，43(3):14-15.

[2]楊爽.認知無線電協(xié)作頻譜感知技術的分析與仿真[D].武漢：華中師范大學，2011.

[3]陳長興，符輝.基于雙門限能量檢測的協(xié)作頻譜感知算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術，2013(8)：1742-1746.

[4]張長利,沈維政.物聯(lián)網在農業(yè)中的應用[J].東北農業(yè)大學學報，2011，42(5)：33-35．

[5]楊鐵軍，司春麗.基于混合加權的雙門限能量協(xié)作檢測算法研究[J].計算機仿真，2012(7)：179-183.

[6]姜微，馬惠珠.瑞利信道中雙門限檢測算法性能仿真及研究[J].計算機仿真，2011(1)：127-130.

Detection Limit of the Spectrum Algorithm Based on Improved Agricultural Things Double Doors

Tong Shiyang， Qi Guangyun， Yi Shujuan

( Information Technology College, Heilongjiang Bayi Agricultural University,Daqing 163000, China)

Abstract：Things emergence of agriculture, information technology integration and modernization of agriculture has a positive role in promoting. Things in agricultural information transfer is a vital link. So far, the general's 3G and 4G communications network has been unable to meet the agricultural Things spectrum resources in the transmission of information needed. Cognitive Radio Networks things just to meet agricultural demand. It is notable feature is the ability to discover unauthorized use of the spectrum users to supply unauthorized users. Cognitive radio is generated improves the utilization of spectrum resources. Things agriculture and cognitive radio technology combine these two areas, agriculture spectrum of things facing shortage problem is solved. In cognitive radio, the most important step is to detect the spectrum. The author is in the traditional two-threshold spectrum propose a new algorithm on the basis of the detection algorithm. The algorithm to select the appropriate conditions are good cognitive user data fusion, and not adopt the local detection information for all cognitive users. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the spectrum sensing cognitive radio system performance, reduce the probability of false alarm. Better networking can provide material for agriculture available spectrum resources.

Key words：agricultural things; cognitive radio; dual-threshold spectrum sensing; cooperative detection

文章編號：1003-188X(2016)01-0053-04

中圖分類號：S126

文獻標識碼：A

作者簡介：同詩揚(1991-),女，陜西鳳翔人，碩士研究生，(E-mail) 987427510@qq.com。通訊作者：祁廣云(1963-)，男，黑龍江依安人，教授，碩士生導師，(E-mail)2860605532@qq.com。

基金項目：黑龍江省教育廳項目(12541583)

收稿日期：2015-03-19