一種基于節點過濾的協作頻譜感知方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及認知無線電頻譜感知領域，尤其是一種基于節點過濾的協作頻譜感知 方法。
【背景技術】
[0002] 隨著無線通信技術的迅速發展，無線通信業務量的持續增長與無線頻譜資源短缺 的矛盾愈加明顯。認知無線電技術通過感知頻譜空桐為次用戶（SecondaryUser,SU)提 供機會式接入主用戶（PrimaryUser,PU)頻段的機會，充分實現對頻譜的有效利用同時避 免對主用戶造成干擾，很好地解決了當前頻譜資源分配政策不合理的問題。認知無線電的 關鍵技術和實現前提之一就是如何快速準確地進行頻譜感知。=種常用的頻譜感知方法 為：匹配濾波器檢測、循環平穩檢測和能量檢測。匹配濾波器檢測需預知主用戶的相關信息 (如調制方式，脈沖波形等）；循環平穩檢測性能較好但復雜度高、計算量大，需較長觀測時 間W提取信號的特征信息；能量檢測實現簡單且無需授權用戶先驗信息。考慮到實際系統 實施時的復雜性和成本問題，能量檢測方法較好。真實無線信道傳播環境中，單節點感知由 于受到傳播損耗和多徑衰落等不利因素影響，易導致其檢測結果與實際情況產生偏差，而 協作感知可W利用認知無線電網絡內不同地理位置的認知用戶構成的空間分集，有效消除 陰影衰落的影響，降低單節點檢測要求。
[0003] 然而，協作頻譜感知中大多數算法都假設所有認知節點處于相同環境下，具有同 樣的信噪比（SignaltoNoiseRatio,SNR)，未考慮到認知節點本地感知結果的可靠性差 異，忽略了實際無線環境中存在路徑損耗、陰影效應、多徑效應和隱藏終端等現象而可能導 致不同位置認知節點信噪比分布不均的問題。考慮到上述問題，《IETCommunications》期 刊第 8 卷第 14 期，由LamiaaKhalid和AlaganA噸alagan撰寫的《Reli油ility-based decisionfusionschemeforcooperativespectrumsensing》一文中，提出了一種為不 同信噪比用戶分配不同權重的加權協作感知算法，雖然漏警概率有所降低，但加權融合方 法中所有認知用戶需要控制信道向融合中屯、傳送判決結果，而一般情況下控制信道是帶限 的，當協作節點數量很大時，其所需報告信道帶寬也很大，會占用過多的信道資源，且傳輸 融合權重參數會進一步影響信道擁塞和感知時延。《計算機工程》期刊第38卷第3期，由郭 加貝和章堅武撰寫的《一種基于信噪比的動態口限協作感知方法》一文中，提出了基于信噪 比動態口限的協作感知方法，該方法通過利用各節點的檢測信噪比來設置適合不同認知節 點的檢測口限，能有效提高單個認知節點檢測結果的可靠度，但當某一節點的檢測信道處 于嚴重衰落下，性能會變得很不理想，該方法局限于傳輸信道狀態效果較好的情況。公開號 為CN103888203A的專利《一種基于信噪比篩選的協作頻譜感知優化方法》中敘述的協作感 知方法對節點進行篩選，計算復雜度低，然而算法中各節點本地感知使用的是傳統能量檢 測算法，系統檢測性能提升并不十分明顯。
【發明內容】
[0004] 本發明的發明目的在于提供一種協作頻譜感知方法，針對信噪比分布不均的認知 無線電網絡環境，能夠在保持系統設計低復雜度的基礎上，充分利用各認知節點的信噪比 信息，提高檢測性能，減小通信開銷。
[0005] 實現本發明目的的技術方案：
[0006] 一種基于節點過濾的協作頻譜感知方法，其特征在于：
[0007] 步驟1 :認知無線電網絡中所有認知節點進行獨立的本地感知和信噪比估計，將 感知結果和信噪比估計值丫 1，丫 2,…丫M發送至融合中屯、，M是認知節點總數；
[000引步驟2 :融合中屯、匯總各認知節點上報的自身信噪比估計值后，計算各節點的信 噪比比重Pi,設置信噪比闊值AswG [0，1]，其中
[0010] 步驟3 :根據各節點信噪比比重大小進行比較過濾篩選，若Pi>ASWK，則該認知節 點符合條件能夠參與融合，否則舍棄該節點；
[0011] 步驟4:融合中屯、根據步驟3選出的認知節點的感知結果進行協作頻譜感知，作出 最終聯合判決。
[0012] 步驟1中，利用精確平均能量檢測算法進行獨立的本地感知。
[0013] 步驟1中，精確平均能量檢測算法通過如下方法實現，
[0014] 計算檢驗統計量巧(y,.)、巧-1知_,)和新*巧）；
[0015]
[0016] 式中，接收信號矢量yi=打1[1]，71巧]，...，71[閑），巧(義）是第1次感知事件中接 收信號矢量的檢驗統計量，鷄是第i-1次感知事件中接收信號矢量1的檢驗統 計量，是第i次感知事件中基于最近的L次感知事件的檢驗統計量序列Tl計算的 檢驗統計量的平均值，Tt=(巧山1(心J，於扣權'叫)，…，0-1仿-1)，0柄!)))，1是求和過程中的 變量，從1變化至L;
[0017] 判斷巧快）是否大于判決口限A，若是，則假設Hi成立，否則，判斷巧）是否大 于口限A，若不是，則假設H。成立；否則，判斷巧_1林,_,)是否大于口限A，若是，則假設Hi成 立，反之，假設H。成立；H1表示主用戶信號存在，H。表示主用戶不存在。
[0018] 步驟4中，協作頻譜感知時使用OR準則，只要有一個或一個W上認知節點的本地 感知結果為Hi,則最終融合判決結果為Hi,即表示主用戶存。
[0019] 本發明具有的有益效果：
[0020] 本發明方法通過調整信噪比闊值AswW適應不同環境的認知無線電網絡，具有更 強的靈活性較強。本發明方法通過區別對待所處環境不同的認知節點，選取信噪比條件較 優的認知節點參與協作，消除了低信噪比節點感知結果不準確對協作性能的影響，降低了 融合中屯、數據處理的復雜度。本發明方法中各節點本地感知時使用的精確平均能量檢測算 法其感知性能優于傳統能量檢測算法，感知結果可靠性較高，能夠更好地保護授權用戶的 權益。本發明方法在獲得比現有方法更優的整體感知性能的同時減少了認知無線電網絡額 外的能量和帶寬開銷，有效節省了專有控制信道資源。本方法計算復雜度較低，簡單易行。
【附圖說明】
[0021] 圖1本發明的方法流程圖；
[0022] 圖2本發明中本地感知使用算法的流程圖；
[0023] 圖3集中式協作頻譜感知系統模型；
[0024] 圖4實際認知無線電網絡環境示意圖；
[0025] 圖5本發明本地感知使用的檢測算法與能量檢測算法的接收機工作特性 巧eceiver Operating Qiaracteristic, R0C)曲線對比圖；
[0026] 圖6本發明與現有技術中基于篩選的協作感知方法及傳統協作感知方法的ROC曲 線對比圖（Qd-Qf);
[0027] 圖7本發明與現有技術中基于篩選的協作感知方法及傳統協作感知方法的ROC曲 線對比圖佩-SNR);
[0028] 圖8本發明中信噪比闊值ASWK不同時的ROC曲線比較圖。
【具體實施方式】
[0029] 如圖3所示，集中式協作頻譜感知系統模型中，包含一個主用戶PU, -個融合中屯、 FC(假設網絡中沒有惡意節點）和M個認知節點SU，認知節點與融合中屯、間通過控制信道 (即報告信道）進行通信。實際無線環境中因存在圖3中的路徑損耗、陰影效應和隱藏終端 等問題而導致各認知節點信噪比存在差異。本發明在認知無線電網絡中的各認知節點都設 置了信噪比你估計功能，認知節點可W進行接收信號的信噪比估計。
[0030] 如圖1所示，本發明基于節點過濾的協作頻譜感知方法，包括W下步驟：
[0031] 步驟1:認知網絡中所有節點，通過如圖2所示的精確平均能量檢測算法獨立進行 本地感知，將本地感知結果與信噪比估計值丫 1，丫 2，... 丫M發送至融合中屯、。
[0032] 認知節點對于頻譜感知中的二元信號檢測問題可描述為如下假設檢驗模型：
[0033]H〇:y[n] =w[n]n=I, 2, . . . ,N (I)
[0034]Hi:y[n] =x[n] +w[n]n=I, 2, . . . ,N
[0035]
[0036] 式（I)中假設H。表示主用戶不存在，假設HI表示主用戶信號存在，n代表第n次 采樣，N為觀測間隔內信號與噪聲的采樣點數，y[n]表示接收信號序列，x[n]表示主用戶發 射信號序列，w[n]表示噪聲采樣序列，信道噪聲假設為均值為0,方差為的加性高斯白噪 聲，忽略信道衰落和陰影效應；
[0037] 能量檢測算法巧nergyDetection,ED)在觀測間隔內測量接收信號的能量，若能 量值超過預設判決口限則宣布信道狀態為被占用（假設Hi),反之信道為空閑狀態（假設 H。)，能量檢測的檢驗統計量：
[0038]
貸
[00測式似中，71是接收信號矢量打1=打1山，7瓜]，...，71[閑）），入是預設的判決 口限，0 (.V,)是第i次感知事件中接收信號矢量yi的檢驗