超密集網(wǎng)絡(luò)中寬帶頻譜快速感知研究

周雄

為滿足超密集網(wǎng)絡(luò)中基站對寬帶頻譜資源的實時感知要求，提出了一種寬帶頻譜感知算法。本方法根據(jù)信號結(jié)構(gòu)，通過保護邊帶獲得噪聲功率水平，據(jù)此迭代獲得平均信號功率，從而得到信號與噪聲的最佳判決門限，感知空閑頻譜。本方法運算復(fù)雜度低，適用于已知信號結(jié)構(gòu)下的寬帶頻譜感知。仿真結(jié)果表明，該算法有較好的性能且能適應(yīng)較低信噪比的條件。

超密集網(wǎng)絡(luò) 寬帶頻譜感知 快速感知

1 引言

超密集網(wǎng)絡(luò)通過提高接入點密度，提高了區(qū)域頻譜效率，是5G通信的重要發(fā)展方向。在超密集網(wǎng)絡(luò)中，基站與認知無線電的結(jié)合將提升站點的即插即用能力[1]，提供高速率、低耗能的通信服務(wù)。

頻譜感知作為認知無線電技術(shù)的核心功能，受到了廣泛的關(guān)注，主要的頻譜檢測方法有：能量檢測[2-3]、匹配濾波檢測[4]、特征檢測[5]以及波形檢測[6]等。然而對于超密集網(wǎng)絡(luò)，同一資源可能被多個相鄰站點使用，感知信號復(fù)雜。感知基站通常處于鄰居站點有效覆蓋范圍之外，信噪比條件較差，為保證負載的實時通信，須在較短感知周期內(nèi)完成感知。對于寬帶頻譜感知方法，目前的研究成果主要是最優(yōu)化頻譜檢測方法[7]，但是其感知周期長、復(fù)雜度高、可操作性低，其判決門限獲取方法復(fù)雜，在超密集網(wǎng)絡(luò)中不可行。在自組織網(wǎng)絡(luò)中，由于感知信息難以相互共享，多個感知節(jié)點聯(lián)合檢測方法[8]難以在此適用。當前對于超密集網(wǎng)絡(luò)中需要的，快速、準確、低復(fù)雜度的寬帶頻譜感知技術(shù)仍需進一步研究。

本文提出了一種寬帶頻譜檢測技術(shù)，通過前端采樣的子頻帶信息，利用保護邊帶的噪聲信息，估計噪聲功率與信噪比，從而獲得最佳判決門限。在一個符號周期內(nèi)，只需一次FFT運算，快速有效地得到感知帶寬內(nèi)各子頻段的使用情況。本文方法利用保護邊帶的噪聲信息，獲得了最佳判決門限，復(fù)雜度低、可行性高、實時性能好，適合超密集網(wǎng)絡(luò)中實際需要的寬帶頻譜感知。

2 系統(tǒng)模型

2.1 無線感知環(huán)境

在自組織的超密集網(wǎng)絡(luò)中，各基站之間競爭共存，其配置參數(shù)一般各不相同，具體如圖1所示。為滿足用戶的需求，保證網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源能夠被各個基站最優(yōu)化地分配使用，每一個基站都必須實時掌握自己覆蓋范圍內(nèi)的可用頻譜資源信息，從而選擇最佳頻譜使用策略。所以，網(wǎng)絡(luò)中的每一個基站都需要對寬帶頻譜中各個子頻帶進行感知，需要實時地、高效地感知出寬帶頻譜內(nèi)每一個頻點的使用情況。并且通常感知基站不在鄰居節(jié)點覆蓋范圍內(nèi)，信噪比條件較差，因此感知方法還需在低信噪比條件下有較好的性能。

對于頻分復(fù)用的無線通信方式，其頻譜都包含一個特定的工作頻段和相應(yīng)的保護頻帶。工作頻段會被劃分為多個通信子頻帶，每個子頻帶會占據(jù)一定帶寬，保護頻帶則沒有被任何用戶使用。例如在LTE寬帶通信中，頻帶寬達20MHz，等間隔劃分為110個資源塊，每個資源塊包含12個子載波。此外，有寬達數(shù)十兆赫茲的保護頻帶。

2.2 感知信號

在LTE系統(tǒng)中，頻譜資源的分配是以資源塊為單位的。以一個資源塊為單位進行分析，既能滿足頻譜感知精細度的要求，又能避免信號畸變對OFDM信號正交性破壞帶來的影響。綜上所述，感知需求就是正確感知每一單位頻率資源的使用情況。

在自組織超密集網(wǎng)絡(luò)中，各站點可自由加入或退出頻移資源共享系統(tǒng)的，在感知周期內(nèi)，站點之間缺乏協(xié)調(diào)機制。所以，基站接收到的信號往往來自多個基站，令接收信號xmi（t）代表來自編號為m的鄰居節(jié)點第i段頻譜時域檢測信號，則：

其中smi（t）表示發(fā)送信號，vmi（t）表示時域噪聲，M表示鄰居基站個數(shù)，H0代表沒有信號，H1代表有信號。令I(lǐng)表示感知寬帶內(nèi)的頻譜單元總數(shù)，αi，m為相應(yīng)信道增益，那么總的寬帶范圍的接收信號就為：

3 寬帶頻譜感知方法

超密集網(wǎng)絡(luò)中，通常感知信號是來自多個站點信號的疊加，這會使得感知信號特征被破壞。對于某一頻段，選擇能量感知來判斷是否被占用是一種簡單的方法。對于本文討論的場景中全體子頻帶的感知，因為空口信號的結(jié)構(gòu)是已知的，因此可以確定保護帶的位置，保護帶不會被任何站點所使用。因此，可以利用這一先驗知識，獲得噪聲功率的電平值，通過迭代運算，計算出平均信號功率，從而得到最佳判決門限。對所有子載波是否被占用進行最終判決，具體流程如圖2所示：

下文中，詳細分析了從前端采樣獲得的時域信號，并推導出最佳判決門限，詳細敘述了迭代獲取平均信號功率的方法，估計出信噪比參數(shù)，完成了寬帶頻譜的感知。

3.1 寬帶采樣信號分析

對于感知節(jié)點而言，若有任意一個鄰居節(jié)點正在使用某一子頻段，則感知基站應(yīng)避免使用該子頻段，令xi（t）為子頻段i的總感知信號，則有：

令Ei（x）表示子頻段i對應(yīng)的時域感知信號能量，ωi表示某頻點或者該資源塊所對應(yīng)的頻率范圍的中心頻率，△ω表示對應(yīng)頻率單元的頻譜寬度，Tsense為感知周期，F(xiàn)（ω）為感知信號的傅立葉變換。則由帕塞瓦爾定理可知：

可令Tsense=N×Tsample，其中Tsample為基站的信號采樣周期，N則為感知周期內(nèi)的采樣點數(shù)。令為感知信號N點離散傅立葉變換值，于是感知能量估計值為：

其中，服從卡方分布[9]，但是當N足夠大時（一般只需N≥20，在實際通信系統(tǒng)中很容易滿足），可以認為漸進的服從正態(tài)分布，其統(tǒng)計特征模型如下：

其中Ps為信號功率，δ2v為噪聲功率。當選擇一個判決門限γ之后，相應(yīng)的虛警率與檢測率分別可表示為：

若是采用FFT運算進行功率譜估計，則在一個感知周期內(nèi)就可以得到整個寬帶內(nèi)所有子頻帶信號的能量。如果能夠確定合理的判決門限γ，便可判斷每一個子頻帶的使用情況，確定感知向量。FFT快速運算即可滿足感知算法的實時性要求。

3.2 判決門限的選擇

綜上所述，該方法所得的感知結(jié)果主要與判決門限的選擇有關(guān)。從公式（6）可以看出，當接收信號在H0和H1情況下，二者分布的方差不相等，所以判決門限不能簡單地視為二者期望的平均值。為找到綜合考慮虛警率和漏檢率的最佳判決門限γoptimal，記d1=γoptimal-Nδv，d2=Nδ2v+NPS-γoptimal分別為判決門限與H0、H1情況下能量期望的距離。在方差較大的H1時，其期望與判決門限距離應(yīng)該較遠，以平衡虛警率和漏檢率，如圖3所示。于是借助切比雪夫不等式：

根據(jù)公式（10）：

由此可得最佳判決門限γoptimal為：

γoptimal

從上述表達式可以看出最佳判決門限主要取決于信噪比和噪聲功率。在實際系統(tǒng)中，需要估計這兩個參數(shù)，以求得最佳判決門限。

3.3 參數(shù)估計

通過上面的分析，實現(xiàn)寬帶頻譜感知需要估計噪聲功率和信噪比。通過對寬帶采樣信號的分析，可通過FFT運算，獲得寬帶中所有子頻段及其保護頻帶的功率譜信息。那么在高斯信道條件下，可以對該感知周期內(nèi)的信噪比與平均高斯噪聲功率進行估計。

通常保護邊帶只包含了噪聲信息，基站的發(fā)送信號經(jīng)過成型濾波后，旁瓣衰減很快，泄漏到保護帶的能量較小，可以認為是噪聲的一部分。利用保護頻帶內(nèi)的平均功率，可以估計噪聲功率δv2 ，其中ω'代表邊帶頻率，B為保護邊帶寬度，△ω為信號子頻帶寬度。噪聲功率的公式為：

在高斯信道中，估計出噪聲功率之后，可求得信號總功率為：

其中，Ps_sum為有用信號總功率，Psum為感知帶寬內(nèi)感知信號總功率。令lused為實際被占用的子頻帶數(shù)目，Ps為子頻帶上發(fā)射信號的平均功率。雖然鄰居節(jié)點的覆蓋半徑有可能不一樣，但是考慮到功率自適應(yīng)調(diào)整，在各個小區(qū)邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量相同的情況下，可以認為不同節(jié)點的發(fā)送信號傳輸?shù)狡涓采w邊緣時的功率基本相等，則Ps_sum為：

為求得信號平均功率Ps，采用如下迭代方法估計lused，然后代入公式（13）中求解可得Ps。迭代算法步驟如下：

其中，[·]運算代表四舍五入取整，q為迭代次數(shù)。在上述迭代運算中，

是對lused進行的估計值，當時，用對lused進行估計則包含了部分只有噪聲的子載波；反之，則有部分有信號子載波未被包含。令Pextra表示相應(yīng)誤差所對應(yīng)的多余或者遺漏的功率值，可表示為：

可寫為：

于是，求解使用子頻帶使用數(shù)量估計值為：

從公式（18）可以看出，有如下性質(zhì)：

從公式（19）可以看出，經(jīng)過多次迭代運算之后，會使得收斂于lused，并且該方法對初始門限γ0的取值不敏感，仿真結(jié)果也表明了這一點。的迭代運算結(jié)果趨近實際的子頻帶使用數(shù)量lused，從而求得信號平均功率與信噪比如下：

4 仿真結(jié)果

在進行仿真時，采用OFDM調(diào)制方式的LTE寬帶通信系統(tǒng)。在20MHz帶寬的LTE系統(tǒng)中，包含110個資源塊，每一個資源庫包含12個正交子載波[10]。主要仿真結(jié)果如圖4、圖5所示。給出了漏檢率與虛警率仿真曲線，分別同公式（7）、公式（8）中的理論曲線進行對比。

圖4與圖5分別表示漏檢率與虛警率。從仿真結(jié)果來看，仿真曲線與理論曲線基本契合，且在較低信噪比條件下，依然能夠獲得較低的漏檢率與虛警率，從而保證頻譜感知效率。并且，在對lused進行估計時，γ0取值從功率歸一化取值范圍為0.3至0.8，均可以在10次迭代計算以內(nèi)收斂。然而在公式（6）中，將卡方分布近似成正態(tài)分布，存在一定誤差，這也是造成仿真曲線與理論曲線存在誤差的主要因素。

5 結(jié)束語

本文提出了一種快速寬帶頻譜感知方法，該方法能夠在高斯信道下，準確地估計出感知信號信噪比與平均噪聲功率，求得最佳判決門限。進而在一個感知周期內(nèi)分別感知寬帶頻譜內(nèi)每一個資源塊或頻點的使用情況，運算復(fù)雜度較低，有非常強的實時性，針對采用OFDM的LTE寬帶系統(tǒng)有良好的性能。通過仿真驗證可知，在較低信噪比條件時，其仍具有較低的虛警率與漏檢率，仿真結(jié)果曲線與理論曲線有很好的一致性。

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