认知无线电学习笔记三-频谱感知技术研究.docVIP

认知无线电的频谱感知技术研究 　　0 引言 　　随着无线通讯业务的增长，可利用的频带日趋紧张，频谱资源匾乏的题目日益严重。世界各国现行的频率使用政策除分配极少的ISM频段之外，大多采用许可证制度。而获得许可的用户，并非全部都是全天候占用许可频段，一些频带部分时间内并没有用户使用，另有一些偶然才被占用，即使系统频谱使用率低，仍无法将空间的频谱分配给其他系统使用，即无法实现频谱共享。怎样才能进步频谱利用率，在不同区域和不同时间段里有效地利用不同的空闲频道，成为人们非常关注的技术题目。为了解决该题目，Joseph Mito1a于1999年在软件无线电的基础上提出了认知无线电(Cognitive Radio，简称CR)的概念，要实现动态频谱接进，首先要解决的题目就是如何检测频谱空穴，避免对主用户的干扰，也就是频谱感知技术。CR用户通过频谱感知检测主用户是否存在，从而利用频谱空穴。 　　1 匹配滤波器检测(Matched Filtering) 　　匹配滤波器是一种最优的信号检测法，由于在输出端它能够使信号的信噪比达到最大。匹配滤波器最大的优点就是能够在短时间里获得高处理增益。但是使用匹配滤波器进行信号检测必须知道被检测的主用户信号的先验知识，比如调制方式、脉冲波形、数据包格式等，假如这些信息不正确就会严重影响其性能，同时匹配滤波器计算量也较大。因此它可以用来检测一些特定的信号，但是每类主用户认知无线电都要有一个专门的接收器，这就增加了系统的资源耗费量和复杂度。 　　2 能量检测(Energy Detector—Based Sensing) 　　能量检测是一种较简单的信号非相干检测方法。根据基本假设模型，在高斯加性白噪声(AWGN)信道情况下，采用能量检测法进行主用户信号检测的性能。在AWGN信道非衰落的环境中，可知信道增益h是确定的。在H1下，当接收到的信号超过判决门限进时，判定主用户信号存在。在H0下，当接收信号超过判决门限时，则会作出错误的判定。分别用Pd和Pf，来表示检测到主用户的概率(检测概率)和错误判定警报的(虚警)概率，对H．Urkowitz的研究结果进行简化，可以得到通过无衰落的AWGN信道检测的概率和虚警概率的近似表达式为 　　其中：γ是信噪；σ是一个正数；r0，r(，g)是方差；是完整和不完整Gamma函数；Qm是普遍马库姆(Marcum)函数，其定义为 　　由公式(1)可以看出假如Pd很低，将会导致不能检测主用户信号的概率很大，这样反过来就增加了对主用户的干扰。假如Pf过高，则错误警报会使熟悉无线电用户错过很多频谱利用的机会，导致频谱利用效率低下。为了进步能量检测的可靠行，最近关于这方面的研究主要集中在能量检测器上。 　　3 静态循环特征检测 　　静态循环特征检测是通过利用接收信号的静态循环特征来检测主用户的。静态循环特征检测除了复杂度较高外，可以克服匹配滤波器检测和能量检测的缺点。调制后的主用户信号一般会有载频、跳频序列、循环前缀等，从而使信号有内在的周期性。若信号的均值和自相关函数呈现周期性，且周期与信号的周期相同，则称其是静态循环的。我们可以通过分析信号谱相关函数中循环频率的特性来确定主用户信号是否存在。谱相关函数中，零循环频率处体现信号的平稳特征，非零循环频率处则体现信号的静态循环特征。由于噪声是平稳的，在非零循环频率处不呈现频谱相关性，而主用户信号是静态循环的，在非零循环频率处呈现频谱相关性。因此可以判定，若非零循环频率处呈现频谱相关性，说明存在主用户信号；若仅在零循环频率处呈现频谱相关性，则说明只存在噪声，主用户信号不存在。静态循环特征检测无需知道信号的先验信息而且能够区分噪声和有用信号，可以摆脱背景噪声的影响，因此与上述两种主用户发射端检测算法相比对信号有较好的检测性能。但是，静态循环特征检测计算的复杂度高，所要求的观测时间较长。 　　4 合作检测 　　无线环境中，信号传输会受到阴影、多径等因素的影响，感知用户的本地频谱检测不能满足所要求的可靠性及快速性；愈甚者，感知用户受到严重阴影的影响时，会发生漏检，从而会对主用户系统造成干扰。为此，需要同频段上不同感知用户之间进行协同，进步检测的可靠性以及快速性。合作检测可分为中心式和分布式两种协同方式。 　　4．1 中心式检测 　　中心式检测指认知无线电基站收集各认知无线电设备感知到信息，探测可用频谱，然后广播该信息给其它认知无线电设备或者直接控制认知无线电通讯。该感知结果由称之为AP的接进点收集，目的是减轻信道衰落影响，增强检测效果。研究软硬信息汇总方式是为了减少错失时会的概率。文献表明，在错失时会概率方面，软信息相结合优于硬信息相结合的方法。 　　4．2 分布式检测 　　多径衰落和阴影衰落都会影响单一检测器的检测性能。由于所有检测器都位于深衰落的概率非