一種基于動(dòng)態(tài)門限的聯(lián)合頻譜感知系統(tǒng)

天津理工大學(xué)中環(huán)信息學(xué)院 王奉良

沈陽(yáng)建筑大學(xué) 鄭曉巖

伴隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，無(wú)線通信技術(shù)方面也取得了穩(wěn)步飛快的發(fā)展。針對(duì)人們能夠利用的頻譜段的數(shù)量越來越少并且存在有些頻譜資源還處在空閑狀態(tài)的現(xiàn)象。本文設(shè)計(jì)了一種新型的基于動(dòng)態(tài)門限的聯(lián)合頻譜感知系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于二分法獲得最優(yōu)門限值，基于差分協(xié)作壓縮頻譜估算法得到最優(yōu)的用戶聯(lián)合感知數(shù)目，并通過D-S證據(jù)理論得到更好的融合度。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，此系統(tǒng)可以有效地提高頻譜資源的利用率，同時(shí)能保證主用戶不被其他用戶干擾。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，無(wú)線通信所傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)越來越多，這就需要更多的頻譜資源來承擔(dān)這些任務(wù)，而授權(quán)用戶占用了很多頻譜卻沒有全部的有效利用。針對(duì)這個(gè)問題，如何能將閑置的頻譜有效利用，那么首先就需要檢測(cè)出哪些頻譜是沒被授權(quán)的，哪些頻譜是授權(quán)用戶暫時(shí)閑置的。主要的傳統(tǒng)頻譜檢測(cè)方法單節(jié)點(diǎn)檢測(cè)包括能量檢測(cè)、匹配濾波器檢測(cè)等方法，其中能量檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)是不需主用戶的先驗(yàn)信息，計(jì)算量少，但容易受到陰影衰落、多經(jīng)衰落和隱藏終端等周圍噪聲環(huán)境情況的影響等缺陷。匹配濾波器檢測(cè)法有著運(yùn)行時(shí)所需的用時(shí)少，所得結(jié)果準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，但缺點(diǎn)是要提前知道先驗(yàn)用戶的頻譜相關(guān)信息。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)對(duì)主用戶的信息要求不高所以非常易于實(shí)現(xiàn)，但它也存在耗時(shí)長(zhǎng)、無(wú)法分辨信號(hào)干擾類型、頻譜的利用率太低等缺陷。鑒于此，本文設(shè)計(jì)了一種新型的基于動(dòng)態(tài)門限的聯(lián)合頻譜感知系統(tǒng)，首先是在相同信噪比的情況下開展對(duì)比，比較單節(jié)點(diǎn)頻譜檢測(cè)和多節(jié)點(diǎn)協(xié)作頻譜檢測(cè)，結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)門限聯(lián)合頻譜能得到更高的正確檢測(cè)概率，提高頻譜資源的利用率，獲得更多的有效的頻譜資源。

圖1 陰影效應(yīng)的聯(lián)合頻譜檢測(cè)

1 系統(tǒng)模型

陰影效應(yīng)下的聯(lián)合頻譜感知系統(tǒng)模型如圖1所示。圖中認(rèn)知用戶1和3在接收信號(hào)并進(jìn)行感知的過程中由于存在建筑物或樹木對(duì)信號(hào)有一定的遮擋效果，產(chǎn)生了一定區(qū)域的陰影效應(yīng)致使無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)到主用戶的信號(hào)而不能進(jìn)行準(zhǔn)確地判斷主用戶是否存在，但認(rèn)知用戶2能快速準(zhǔn)確地檢測(cè)到主用戶信息并傳遞給認(rèn)知用戶1和3，由此可見3個(gè)用戶分工合作檢測(cè)可以取得更準(zhǔn)確的結(jié)果，進(jìn)而提高系統(tǒng)檢測(cè)性能。

2 基于差分協(xié)作壓縮頻譜估算法

為了能夠充分提供次用戶之間協(xié)作方式增加分集效率，以便能提高系統(tǒng)的感知性能進(jìn)而達(dá)到減少本地的計(jì)算量的目的，一個(gè)效率高的感知融合系統(tǒng)的需求不斷增加，差分協(xié)作壓縮頻譜估計(jì)算法應(yīng)運(yùn)而生，其核心思想是將壓縮感知用于寬帶頻譜協(xié)作感知，通過利用無(wú)線信號(hào)技術(shù)還存在弊端以及在傳輸過程中因產(chǎn)生大量頻譜段空閑沒有數(shù)據(jù)傳輸而造成的稀疏性等特點(diǎn)，并用亞娜奎斯特采樣率收集整個(gè)信號(hào)的信息，來明顯降低次用戶的采樣壓力。與此同時(shí)，根據(jù)不同的次用戶的感知頻帶信號(hào)有相同的頻譜去提供支撐這個(gè)特點(diǎn)，相比于以前的算法，差分協(xié)作壓縮頻譜估計(jì)算法能滿足在相鄰節(jié)點(diǎn)間檢測(cè)到先驗(yàn)條件下，主用戶基于壓縮形式來測(cè)量向量差值的寬帶頻譜迭代估計(jì)方法，以便在協(xié)作感知性能不變的情況下，進(jìn)一步使感知計(jì)算的復(fù)雜度下降。

具體算法：

（1）在t=0時(shí)，每個(gè)次用戶獲得的壓縮頻譜感知的估計(jì)值Fj(0) ( j=1.,2,,J )。

（2）次用戶需執(zhí)行如下迭代過程：①?gòu)V播Fj(t) ( j=1,2,,J )為頻譜感知網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的估計(jì)值；②通過判決門限的值得到需要進(jìn)行系統(tǒng)估計(jì)的先驗(yàn)信息Fjp(t) ( j=1,2,,J )；③通過求得測(cè)量向量差值并進(jìn)行層層迭代得到Fj(t+1) ( j=1,2,,J )，整個(gè)過程逐層增長(zhǎng)則t=t+1。

（3）在 t 取無(wú)限大時(shí)，得到次用戶的頻譜估計(jì)值Fj(t)( j=1,2,, J )；通過收斂到全局最優(yōu)值的狀態(tài)，所得最優(yōu)值為用戶協(xié)作的合理數(shù)目N。

3 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)（如圖2所示）

最優(yōu)認(rèn)知用戶協(xié)作數(shù)目N被確定后，具體步驟可以按著如下進(jìn)行：

（1）最小單節(jié)點(diǎn)檢測(cè)錯(cuò)誤概率求門限值與信噪比關(guān)系式。

（2）二分法求動(dòng)態(tài)門限值。

（3）各認(rèn)知用戶將接收端測(cè)到的各個(gè)信噪比發(fā)送到統(tǒng)一融合中心，并求出用戶協(xié)作數(shù)目N。

（4）求出選中認(rèn)知用戶相對(duì)應(yīng)的概率。

（5）基于OR融合準(zhǔn)則，計(jì)算出協(xié)作頻譜檢測(cè)的相關(guān)概率。

4 性能仿真實(shí)驗(yàn)

圖2 最優(yōu)協(xié)作系統(tǒng)流程圖

為了驗(yàn)證本設(shè)計(jì)所提優(yōu)化系統(tǒng)的有效性，對(duì)所提系統(tǒng)方案進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)操作，得到實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果，各個(gè)方法之間進(jìn)行了性能比較，并對(duì)能量檢測(cè)性能進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)操作。

4.1 基于AND融合準(zhǔn)則協(xié)作檢測(cè)的仿真與結(jié)論

在仿真實(shí)驗(yàn)中，取單個(gè)認(rèn)知用戶、3個(gè)認(rèn)知用戶和5個(gè)認(rèn)知用戶3組實(shí)驗(yàn)對(duì)象在信噪比為-8dB的情況下，對(duì)理論值和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的仿真值進(jìn)行比較，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，AND融合準(zhǔn)則檢測(cè)得到在不同用戶個(gè)數(shù)情況下仿真值與理論值的落點(diǎn)位置幾乎重合，由此可知仿真值的結(jié)果是準(zhǔn)確的。由圖可知，AND融合準(zhǔn)則檢測(cè)在信噪比和虛警概率不變的情況時(shí)，隨著測(cè)試用戶數(shù)量增多，則所獲得的檢測(cè)概率不斷增大，這種方法在提升系統(tǒng)檢測(cè)性能方面起到了很好的效果。

AND準(zhǔn)則中，即只有當(dāng)每個(gè)認(rèn)知用戶都能感知到授權(quán)用戶存在并在實(shí)時(shí)工作狀態(tài)則中心認(rèn)為此用戶在，由圖片上的仿真結(jié)果顯示信噪比的值很高的情況時(shí)單用戶能量檢測(cè)的方法才會(huì)展現(xiàn)出此方法的最好性能體現(xiàn)。

4.2 基于OR融合準(zhǔn)則協(xié)作檢測(cè)的仿真與結(jié)論

此次仿真實(shí)驗(yàn)，同樣取單個(gè)認(rèn)知用戶、3個(gè)認(rèn)知用戶和5個(gè)認(rèn)知用戶作為3組實(shí)驗(yàn)對(duì)象，在信噪比為-8dB的情況下，開展仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。

圖4可知，OR融合準(zhǔn)則檢測(cè)方法中各不同用戶個(gè)數(shù)的仿真值的落點(diǎn)與理論值基本重合，由此可知仿真值的結(jié)果是準(zhǔn)確的。由圖可知，OR融合準(zhǔn)則在已知的信噪比和其虛警概率所得結(jié)果相同的前提下，如果在用戶數(shù)量增多的情況下，則其檢測(cè)概率也會(huì)提高，OR準(zhǔn)則所需融合條件易于實(shí)現(xiàn)，只要有一個(gè)認(rèn)知用戶感知出授權(quán)用戶在線狀態(tài)，則融合中心系統(tǒng)直接判定主用戶存在，通過這種方式系統(tǒng)檢測(cè)性能可得到很大的提高程度，提升效率。

圖3 信噪比相同用戶數(shù)不同時(shí)理論值與仿真值對(duì)比

圖4 信噪比相同用戶數(shù)目不同時(shí)理論值與仿真值的對(duì)比

4.3 用戶協(xié)作檢測(cè)性能仿真

設(shè)整個(gè)被檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中有多個(gè)主用戶，33個(gè)認(rèn)知用戶，設(shè)N=33。認(rèn)知用戶接收信噪比分別為γ1= -20dB，γ2= -19dB，…，γN=12dB。

由圖5可知，在系統(tǒng)虛警概率不變時(shí)，由兩系統(tǒng)檢測(cè)錯(cuò)誤概率最大差值和OR準(zhǔn)則可以確定參加協(xié)作的最優(yōu)用戶數(shù)目Nopt=4，已用方塊標(biāo)于圖中。在此時(shí)，系統(tǒng)檢測(cè)性能達(dá)到最佳。并且隨著協(xié)作檢測(cè)用戶數(shù)目的增多，所獲得的錯(cuò)誤概率還在不斷降低。

圖5 恒虛警率下系統(tǒng)檢測(cè)錯(cuò)誤概率對(duì)比圖

總結(jié)：目前，無(wú)線通信技術(shù)取得飛速發(fā)展，人們對(duì)于數(shù)據(jù)傳輸量和有效提高頻譜資源利用率的需求不斷增加，如何解決頻譜資源日趨匱乏的問題成為大家的共同目標(biāo)，認(rèn)知無(wú)線電作為一種新興的技術(shù)來解決以上問題可能會(huì)有很好的成效，首先它可以通過頻譜感知技術(shù)正確的找到頻譜空洞即空閑的頻譜段，以此隨時(shí)地完成動(dòng)態(tài)頻譜的空閑段落進(jìn)行合理的利用，這樣的操作能同時(shí)地減少對(duì)主用戶的干擾，以達(dá)到提高頻譜利用率的目的。因?yàn)閱喂?jié)點(diǎn)頻譜感知存在局限性，其結(jié)果的可信度不高。所以利用聯(lián)合頻譜感知技術(shù)來提高認(rèn)知系統(tǒng)的檢測(cè)性能，以此減少對(duì)授權(quán)用戶正常使用的干擾。本文采用理論分析和仿真分析的方法設(shè)計(jì)了一種新穎的基于門限動(dòng)態(tài)調(diào)整的頻譜感知系統(tǒng)。通過仿真結(jié)果，本文所提出的動(dòng)態(tài)門限的聯(lián)合頻譜感知方法能有效提高系統(tǒng)的感知性能。