基于能量檢測的雙門限協(xié)作頻譜感知算法

江曉林

(黑龍江科技大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院， 哈爾濱 150022)

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基于能量檢測的雙門限協(xié)作頻譜感知算法

江曉林

(黑龍江科技大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院， 哈爾濱 150022)

單獨認(rèn)知用戶對頻譜進(jìn)行檢測，由于所在的位置不同，通信信道受到外界各種干擾源、遮蔽效應(yīng)以及多徑衰落等原因，感知結(jié)果不一定準(zhǔn)確；若對多個認(rèn)知用戶檢測到的信息進(jìn)行合并，運用某種規(guī)則進(jìn)行統(tǒng)一處理，將極大提高感知性能。文中考慮一個中心單元或者基站和M個認(rèn)知用戶參與合作頻譜感知，此網(wǎng)絡(luò)中假設(shè)每個認(rèn)知用戶進(jìn)行本地感知的過程是相互獨立的，均采用雙門限能量頻譜感知算法來進(jìn)行判決，通過K秩硬融合和EGC軟融合策略的有效結(jié)合，可以有效節(jié)省系統(tǒng)開銷。通過仿真，驗證了該優(yōu)化算法的有效性、優(yōu)越性。

雙門限; 能量檢測; 融合策略

0　引　言

當(dāng)前，無線通信面臨的現(xiàn)狀是通信用戶在不斷增長，對無線頻譜資源的需求在不斷擴(kuò)大，頻譜資源緊張已經(jīng)成為制約無線通信發(fā)展的瓶頸問題。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在頻譜資源十分有限的情況下，現(xiàn)有用于無線通信的頻譜資源利用率嚴(yán)重不足，在時間和空間上存在較大程度的閑置，造成很大浪費。頻譜感知是認(rèn)知無線系統(tǒng)最為關(guān)鍵的技術(shù)之一，目前各個國家都在積極開展研究工作，頻譜感知的主要任務(wù)是快速識別出信道占用狀況，確定哪些頻段為空閑頻段，從而將其賦給次用戶進(jìn)行通信。頻譜感知能量檢測方法無須知道授權(quán)用戶先驗知識，簡單并且易于實現(xiàn)[1-2]。但是，由于它極易受信道多徑衰落、遮蔽效應(yīng)等干擾的影響，導(dǎo)致正確檢測概率隨信噪比的減弱而快速下降，低信噪比使頻譜感知性能很差。近些年來，有較多研究者開展基于能量檢測的自適應(yīng)雙門限聯(lián)合頻譜感知算法，采用多個認(rèn)知用戶，經(jīng)過雙門限綜合判決，并且門限值隨著信噪比的高低進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，最終將各個SU判決數(shù)據(jù)中心融合后得到頻譜利用信息，完成是否有授權(quán)用戶信號的判決，使得感知性能有效提高[3-6]。筆者在雙門限自適應(yīng)能量感知基礎(chǔ)上，探討協(xié)作感知優(yōu)化策略，希望可以更好的提升整體系統(tǒng)的感知性能。

1　認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)模型

在實際運行的無線通信網(wǎng)絡(luò)中，往往有很多個認(rèn)知用戶和授權(quán)用戶存在。認(rèn)知用戶單獨的對頻譜進(jìn)行檢測，由于所在的位置不同，實際通信信道受到外界各種干擾源的影響、遮蔽效應(yīng)以及多徑衰落均不相同，信道性能好的，衰減小的認(rèn)知用戶能更準(zhǔn)確的檢測授權(quán)用戶是否存在，而信道性能差的處在惡劣條件下認(rèn)知用戶則不能很好的檢測授權(quán)用戶是否存在，會出現(xiàn)隱蔽終端問題。依據(jù)判決結(jié)果強(qiáng)行占用信道，顯然基于單個認(rèn)知用戶頻譜檢測具有一定的局限性，判決結(jié)果具有一定的不確定性。圖1所示是認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)模型，若授權(quán)用戶發(fā)射機(jī)覆蓋范圍半徑為R，認(rèn)知用戶1、2、3在覆蓋區(qū)域內(nèi)，認(rèn)知用戶4落在了區(qū)域外。從圖1中可見，認(rèn)知用戶1和認(rèn)知用戶3由于它們處于不利的位置上，極有可能無法接收到授權(quán)用戶的信號信息；認(rèn)知用戶4由于處于所覆蓋范圍外，可能根本接收不到授權(quán)用戶信息，這些情況都導(dǎo)致認(rèn)知用戶無法判斷出授權(quán)用戶是否存在，從而導(dǎo)致認(rèn)知用戶做出錯誤的頻譜檢測判決。

圖1　認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)模型

2　感知模型的建立

研究中，考慮一個中心單元或者基站和M個認(rèn)知用戶參與合作頻譜感知，見圖2。中心單元負(fù)責(zé)管理認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)和所有的M個合作認(rèn)知用戶。在此網(wǎng)絡(luò)中假設(shè)每個認(rèn)知用戶進(jìn)行本地感知的過程是相互獨立的，均采用雙門限能量頻譜感知算法來進(jìn)行判決，若判決能量統(tǒng)計量Ti小于門限λ0或者大于等于門限λ1，則直接通過硬融合策略進(jìn)行初步判決；若判決能量統(tǒng)計量Ti落在門限λ0和λ1之間，則采用軟融合策略來進(jìn)行初步判決，最終通過中心單元數(shù)據(jù)融合，做出最終判決。

圖2　雙門限能量檢測硬合并和軟合并相結(jié)合結(jié)構(gòu)

Fig. 2Combining structure diagram of double threshold energy detection combination of hard and soft

首先，考慮第i個合作認(rèn)知用戶的感知情況，檢測模型表示如下：

(1)

(2)

其次，基于能量檢測的雙門限的協(xié)作頻譜感知算法將基于硬合并和基于軟合并的有效結(jié)合，實現(xiàn)該過程。具體步驟如下：

(1)每個參與合作頻譜感知的認(rèn)知用戶首先檢查它所接收到的授權(quán)用戶信號的能量。判決能量統(tǒng)計量Ti是否小于門限λ0或者大于等于門限λ1，小于門限λ0則認(rèn)為所感知的授權(quán)信道當(dāng)前空閑，判決為“0”；大于等于門限λ1，則認(rèn)為授權(quán)用戶正在使用當(dāng)前頻段，判決為“1”。用Di表示第i個用戶的本地感知結(jié)果，Di取數(shù)據(jù)“0”或“1”，判決結(jié)果Di將送入融合中心，融合中心根據(jù)本地的感知結(jié)果，采用自適應(yīng)K秩硬融合策略，對頻譜狀態(tài)作出判決，判決結(jié)果用R1來表示：

(3)

若R1為1，表示融合中心判決授權(quán)用戶存在，授權(quán)用戶不可以占用信道；若R1為0，判決授權(quán)用戶不存在，授權(quán)用戶可以接入信道進(jìn)行通信。

(2)如果Ti落入由門限λ0和λ1構(gòu)成的不可靠區(qū)間，即λ0≤Ti<λ1，則第i個合作認(rèn)知用戶將自己接收到的信號直接上傳到融合中心，在融合中心采用EGC軟融合策略數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和，并與軟融合門限值進(jìn)行比較，并作出判決，將判決結(jié)果傳送給用戶，若判決結(jié)果用R2來表示，表達(dá)式可寫為判決規(guī)則如下。

(4)

在該算法中，參與合作的認(rèn)知用戶可以根據(jù)不同的規(guī)則向中心單元發(fā)送相應(yīng)的本地信息，融合中心通過一定的規(guī)則作出最終判決，并將最終的判決結(jié)果反饋到認(rèn)知用戶，感知過程結(jié)束。

3　融合策略分析

(1)對K秩硬融合準(zhǔn)則判決進(jìn)行分析，假設(shè)一共有M個認(rèn)知用戶參與協(xié)作感知，基于能量感知的雙門限算法的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中，其K秩融合策略聯(lián)合檢測概率和虛警概率表達(dá)式為：

(5)

(6)

k=1即為“或”融合，k=M即為“與”融合。傳統(tǒng)的K秩融合投票門限值固定，一般為k=「M/2?，其中「·?為ceiling函數(shù)，此時稱為Majority準(zhǔn)則。

(7)

采用EGC準(zhǔn)則的融合中心的檢測過程可以表示為：

(8)

其中，λEGC為預(yù)設(shè)門限值。文獻(xiàn)[6]指出ψEGC服從正態(tài)分布：

(9)

其中， 表示第i個用戶的接收信噪比，N表示采樣點數(shù)，M表示認(rèn)知用戶數(shù)。聯(lián)合檢測概率和虛警概率為：

(10)

(11)

4　算法性能仿真分析

通過分析該感知算法下的虛警概率和檢測概率，每一次頻譜感知過程中，認(rèn)知用戶向融合中心發(fā)送的數(shù)據(jù)量來進(jìn)行性能分析。

4.1虛警概率

從以上協(xié)作頻譜感知算法來看，產(chǎn)生虛警的情況一共有兩種：第一，當(dāng)授權(quán)用戶不存在的情況下，判決能量統(tǒng)計量Ti小于門限λ0或者大于等于門限λ1時，融合中心經(jīng)過K秩融合判決發(fā)生誤判產(chǎn)生，其虛警概率用PF1表示；第二，Ti落入由門限λ0和λ1構(gòu)成的不可靠區(qū)間，融合中心經(jīng)過EGC判決發(fā)生誤判產(chǎn)生，其虛警概率用PF2表示，則總的虛警概率可以表示為：

PF=PF1+PF2。

(12)

能量統(tǒng)計量Ti小于門限λ0或者大于等于門限λ1過程中向融合中心發(fā)送數(shù)據(jù)后經(jīng)過K秩融合后發(fā)生誤判產(chǎn)生虛警PF1為：

Pfi_dou)L-i[1-P(λ0≤Ti<λ1|H0)]，

(13)

其中，Pfi_dou為第i個統(tǒng)計量Ti雙門限能量感知的虛警概率，P(λ0≤Ti<λ1|H0)為統(tǒng)計量Ti在H0的條件下落入門限λ0和λ1之間的概率。

統(tǒng)計量Ti落入不可靠區(qū)間經(jīng)EGC誤判產(chǎn)生虛警，其概率為：PF2=QF_EGC·P(1λ0≤Ti<λ1|H0)=

(14)

4.2檢測概率

類似于虛警概率，檢測概率也有兩部分組成：第一在授權(quán)用戶存在的條件下判決能量統(tǒng)計量Ti小于門限λ0或者大于等于門限λ1時，融合中心經(jīng)過K秩融合判決得到正確檢測概率，用PD1表示；第二，授權(quán)用戶存在的條件下Ti落入由門限λ0和λ1構(gòu)成的不可靠區(qū)間，融合中心經(jīng)過EGC判決得到正確檢測的概率，用PD2表示，則總正確檢測概率可以表示為：

PD=PD1+PD2。

(15)

其中，能量統(tǒng)計量Ti小于門限λ0或者大于等于門限λ1過程中，向融合中心發(fā)送后經(jīng)過K秩融合后正確檢測概率

P(λ0≤Ti<λ1|H1)])i×

(1-Pd_dou[1-P(λ0≤Ti<λ1|H1)])L-i×

(1-P(λ0≤Ti<λ1|H1))，

(16)

其中，Pdi_dou為第i個統(tǒng)計量Ti雙門限能量感知的正確檢測概率，P(λ0≤Ti<λ1|H1)為統(tǒng)計量Ti在H1的條件下落入門限<λ0和<λ1之間的概率。

統(tǒng)計量Ti落入不可靠區(qū)間，經(jīng)EGC后正確檢測的概率，可表示為

PD2=QF_EGC·P(λ0≤Ti<λ1|H1)=

P(λ0≤Ti<λ1|H1),

(17)

其中，M-L為參與協(xié)作的認(rèn)知用戶數(shù)量 ；N為采樣點數(shù)。

4.3傳送的數(shù)據(jù)量

考慮一次頻譜感知過程，當(dāng)進(jìn)行K秩判決時，向融合中心傳送判決結(jié)果為“0”或“1”的信息，則認(rèn)知用戶向融合中心傳送1bit的本地判決結(jié)果；若采用EGC軟融合過程，假設(shè)每個認(rèn)知用戶向基站發(fā)送的信息比特數(shù)為Zbit，則每個認(rèn)知用戶向基站發(fā)送的平均數(shù)據(jù)量為：

bavr_i=1×[1-P(λ0≤Ti<λ1)]+

Z·P(λ0≤Ti<λ1)。

(18)

那么，一次頻譜感知過程中，對于有M個認(rèn)知用戶參與協(xié)作頻譜感知的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，認(rèn)知用戶向基站傳送的總的數(shù)據(jù)量為：

Z·P(λ0≤Ti<λ1))=

M[1+(Z-1)P(λ0≤Ti<λ1)]。

(19)

利用Matlab軟件，將該算法同文獻(xiàn)[4]中的自適應(yīng)雙門限能量頻譜感知算法，以及文獻(xiàn)[5]中提出的基于多融合準(zhǔn)則雙門限協(xié)作頻譜感知算法進(jìn)行比較，仿真條件假設(shè)本地檢測器的虛警概率為0.1，圖3為信噪比與檢測概率的仿真曲線。

圖3　三種方法不同信噪比下檢測性能比較

Fig. 3Detection performance comparison under different signal-to-noise ratio in three ways

在恒虛警概率下，從圖3可以看出，自適應(yīng)雙門限能量檢測改進(jìn)算法、多融合準(zhǔn)則雙門限協(xié)作感知算法、雙門限融合協(xié)作頻譜感知優(yōu)化算法的檢測概率隨著接收信噪比的提高而逐漸增大，并最終趨于1?？梢钥闯鲈谕恍旁氡认拢捎秒p門限融合協(xié)作頻譜感知算法的檢測概率最高，性能最好，相較于自適應(yīng)雙門限能量檢測，性能得到有效提高，并且與采用多融合準(zhǔn)則的雙門限協(xié)作頻譜感知算法，性能也得到了較大的改善。由此可見，融合協(xié)作頻譜感知優(yōu)化算法通過將硬融合和軟融合更加有效地結(jié)合，系統(tǒng)整體頻譜感知的性能得到了較好地提升。三種算法上傳數(shù)據(jù)量比較見圖4。

圖4　三種算法上傳數(shù)據(jù)量曲線比較Fig. 4　Comparison of three algorithms to upload data curve

圖4是假設(shè)Z=10 bit，采用單獨的“或”融合、EGC融合算法和采用雙門限能量協(xié)作頻譜感知算法時，一次頻譜感知過程中三種算法向基站上傳的數(shù)據(jù)量仿真曲線比較。從圖4中可以知道，一次頻譜感知過程采用EGC融合傳送的數(shù)據(jù)量最大，一共需發(fā)送30bit的軟信息；采用“或”融合策略上傳的數(shù)據(jù)量最少，一共只需向融合中心傳送3 bit的判決結(jié)果；采用雙門限協(xié)作頻譜感知改進(jìn)算法上傳的數(shù)據(jù)量基于兩者之間，且隨著信噪比的增大，上傳數(shù)據(jù)量將會減少。這是因為在低信噪比下，會有較大概率執(zhí)行軟融合判決，傳送數(shù)據(jù)量較大，但隨著信噪比的提高，進(jìn)行軟融合判決概率變小，硬判決檢測概率獲得提高，平均上傳的數(shù)據(jù)量隨之減小。雙門限協(xié)作頻譜感知改進(jìn)算法能夠有效減少上傳到基站的數(shù)據(jù)量，節(jié)省系統(tǒng)開銷，有效提升頻譜感知性能，并且該算法也體現(xiàn)出了對信噪比的自適應(yīng)性。

5　結(jié)束語

合作頻譜感知中認(rèn)知用戶數(shù)的增加顯著增大計算復(fù)雜度，采用優(yōu)化策略，有效結(jié)合K秩硬融合和EGC軟融合兩種融合算法，認(rèn)知用戶能通過將判決統(tǒng)計量與雙門限門限值比較，根據(jù)信噪比情況自適應(yīng)選擇軟硬融合策略，從而有效減小系統(tǒng)開銷，提高整體頻譜感知性能。基于能量檢測的雙門限協(xié)作頻譜感知算法是在自適應(yīng)雙門限感知算法基礎(chǔ)之上提出的，也能有效消除噪聲功率估計誤差對能量檢測性能帶來的噪聲功率不確定度影響。相比傳統(tǒng)的自適應(yīng)雙門限能量頻譜感知算法，以及采用AND準(zhǔn)則和OR準(zhǔn)則兩種硬融合策略結(jié)合的基于多融合準(zhǔn)則雙門限協(xié)作頻譜感知算法，該算法有效提升合作頻譜感知效率，節(jié)省系統(tǒng)開銷，同時也有效的提高了系統(tǒng)整體的頻譜感知性能。

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(編輯徐巖)

Double threshold collaborative spectrum sensing algorithm based on energy sensing

JIANGXiaolin

(School of Electrics & Information Engineering,Heilongjiang University of Science & Technology, Harbin 150022, China)

This paper introduces a novel algorithm in response to inaccurate sensing results due to the different location the, various interference sources in the outside world, the shading effect a communication channel and multipath fading effect, as occurs when individual cognitive users test the frequency spectrum. The cognitive performance is greatly improved by merging the detected information from multiple cognitive users and using a unified processing rules. The study produces a system consisting of a central unit or base station involvingMcognitive users performing cooperative spectrum sensing. The system assumes that each cognitive user performs local perception independently of each other, makes decision by adopting double threshold energy spectrum sensing algorithm, effectively saves the system cost thanks to the effective combination of K rank hard fusion and EGC soft fusion strategy. The simulation verifies that the optimized algorithm works more effectively and with more advantages.

double threshold; energy detection; fusion strategy

2015-12-24

黑龍江省自然科學(xué)基金面上項目(F2015019)

江曉林(1978-)，男，浙江省金華人，副教授，博士生，研究方向：認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)頻譜感知， E-mail: jlynner@163.com。

10.3969/j.issn.2095-7262.2016.01.017

TN911. 7

2095-7262(2016)01-0075-05

A