认知无线电的频谱感知技术研究

认知无线电的频谱感知技术研究

认知无线电的频谱感知技术研究

类别：通信网络

0 引言随着无线通信业务的增长，可利用的频带日趋紧张，频谱资源匾乏的问题日益严重。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，另有一些偶尔才被占用，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。怎样才能提高频谱利用率，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问题。为了解决该问题，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，要实现动态频谱接入，首先要解决的问题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，因为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，如果这些信息不准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入时，判断主用户信号存在。在H0下，当接收信号超过判决门限时，则会作出错误的判断。分别用Pd和Pf，来表示检测

到主用户的概率(检测概率)和错误判断警报的(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)可以看出如果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。如果Pf过高，则错误警报会使认识无线电用户错过许多频谱利用的机会，导致频谱利用效率低下。为了提高能量检测的可靠行，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。因为噪声是平稳的，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；更甚者，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，提高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信。该感知结果由称之为AP的接入点收集，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机会的概率。文献表明，在错失机会概率方面，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常低，研究者倾向于采用分布式感知方法来提高检测性能和可靠性，从而降低对单一检测器的苛刻要求。在分布式感知技术中，为了达到良好的检测性能，往往需要较高的控制信道带宽。虽然量化将引入额外的噪声和信噪比的降低，但却是一种降低带宽需求的有效手段。研究表明：2—3Bits量化不会引入明显的性能损失，而采用1Bit量化(决策)时，随着参与分布式感知的用户数趋向于无穷大，其性能也是渐进最优的。 5 本振泄露功率检测主用户接收机工作时，接收的高频信号经过本地振荡器后，会产生特定频率的信号，一些信号不可避免的从天线泄露出去，该方法就是通过检测有无泄露信号来判断主用户是否在工作。然而，CR用户直接检测L0泄漏并不可行，这是由于L0泄漏能量通常很小，而且L0泄漏能量随接收机模型和L0的生产指标不同而不同，这些变化因素将导致CR用户检测错误率增加。为解决这一问题，在应用中，将小而低成本的传感器安置在接收端，当传感器检测到本振泄漏功率时，会以特定的功率通过一个特殊的控制信道感知用户。 6 基于干扰温度的检测干扰温度是美国联邦通信委员会(FCC)提出的一个新概念。它是感知用户在检测出频带内已有通信的基础上预测的自己的传输将对主用户接收机产生的干扰。干扰温度模型被定义为每单位带宽里未经授权的发射机RF功率与接收机系统噪声功率之和，是建立在实际的RF环境中以及发射机和接收机交互的基础之上的，充分考虑了所有干扰的累积效应。干扰温度可以用下式来表示：T1=(Ps+P0)/KB (4) 其中Ps未经授权的发射机RF功率(单位是W)，P0为接收机系统噪声功率(单位是W)，K为常数，等于1．3810—23(单位是焦耳／绝对温度)，B为信号带宽(单位是Hz)。干扰温度的准确测量需要感知用户对主用户系统进行准确的定位。只要感知用户造成的干扰温度不超过干扰温度限，感知用户通过调整自己的参数(如发射功率、调制方式等)就可以使用这个频段中的频谱空洞。但是该方法不能保证对主用户系统的有力保护，特别是处于边缘接收的