认知无线电学习笔记二-频谱感知方法总结

研究初期。大量文献。判断有无信号传输。识别信号类型。

1)匹配滤波器

主用户信号已知时最佳。感知速度快。但对信号已知信息的要求高，感知单元的实现复杂度极高（需要对大量类型信号的匹配滤波）。

2)基于波形的感知

已知主用户信号的patterns（用于同步等的前导序列等等），对观测数据做相关。在稳定性和收敛速度上比基于能量检测的感知要好。

判决门限的选取。信号功率因信道传输特性和收、发信机之间的距离的不确定性而难以估计。实际中，可由特定的虚警概率给出门限，此时只需知道噪声方差。

3)基于循环平稳性的感知

信号的平稳特征由信号或信号统计量（期望、自相关等）周期性引起。利用循环相关函数（而非功率谱密度）检测信号，可将噪声与信号分离。因为噪声广义平稳无相关量，而调制信号由于循环平稳而存在谱相关。循环谱密度（CSD）函数的计算是对循环自相关函数做傅里叶变换。循环频率与信号的基本频率一致时，CSD函数输出峰值。

4)基于能量检测的感知

低运算复杂度和低实现复杂度。缺点在于：判决门限的选择困难；无法区分能量来源是信号还是噪声；

低SNR条件下性能差。噪声水平的动态估计，降秩特征值分解法。GSM时隙能量检测，需与GSM系统同步，检测时间限制在时隙间隔内。FFT之后频域能量检测。检测概率在各种信道条件下的闭式解。

5)无线电识别

识别主用户采用的传输技术。获得更多的信息，更高的精度。比如蓝牙信号的主用户位置局限在10m 之内。特征提取和归类技术。各种盲无线电识别技术。

6)其它感知方法

多窗口谱估计。最大似然PSD估计的近似，对宽带信号接近最优。计算量大。

Hough变换。

基于小波变换的估计。检测宽带信道PSD的边界。

协同感知——

协同（合作、协作）用来应对频谱感知中噪声不确定性、衰落和阴影等问题。解决隐终端问题，降低感知时间。提出有效的信息共享算法和处理增加的复杂度是协同感知要解决的难题。控制信道可利用：1）指配频带；2）非授权频带；3）衬于底层的UWB。

共享信息可以是软判决或硬判决结果。（基于能量检测的）感知合并方式：等增益合并、选择式合并、Switch & Stay（扫描式）合并。协同算法应：协议开支小；鲁棒性强；引入延迟小。

非协同感知，优点为计算和实现简单，缺点为存在隐终端问题、多径和阴影的影响。

协同感知，优点为更高的精度（接近最优）、可解决阴影效应和隐终端问题；缺点为复杂度高、额外通信流量开支和需要控制信道。

协同感知的两种实现形式：

1)中心式感知。中心单元广播可用频谱信息或直接控制CR通信。AP。硬信息合并、软信息合并。

2)分布式感知。彼此共享信息，自己对频谱做出判决。不需要配置基础结构网络。

外部感知——

外部感知网络将频谱感知结果广播给CR。优点：可解决隐终端问题和衰落及阴影引起的不确定性；CR无需为感知分配时间，提高频谱效率；感知网络可以是固定的（避免电池供电）。外部感知可以是连续的或周期性的。感知数据传递给中心节点进一步处理，并将频谱占用信息共享。

为使干扰最小和机会利用最大，CR应跟踪和预测频谱变化。信道接入方式可资利用。隐Markov模型。半Markov模型。

主用户行为模型应足够简单，以使最优的高层协议设计成为可能。计算频谱机会至少在请求的时间内可供使用的可能性（似然值）。

感知频率（周期）——

取决于CR的感知能力和主用户的时域特征。

IEEE802.22草案的感知周期为30秒。

硬件要求和方案——

宽频带感知对硬件要求极高：高采样速率、高分辨率、大动态范围的ADC等。

两种构架：

single-radio——分配感知时隙。

dual-radio——一个通路（chain）用来数据收发，另一个用来感知。一根天线也有可能。

多维频谱感知——各种可提供接入机会的维度（域）有

频率；时间；空间；

码：扩频码，TH或TF序列——需要定时信息；

角度：主用户波束方向；

信号：极化方向，波形——采用正交波形避免干扰。