频谱感知中的协作检测方法分析

2011-07-31 10:28孙志国徐松毅刘玉涛
无线电通信技术 2011年6期
关键词:虚警门限信噪比

孙志国,徐松毅,刘玉涛

(中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081)

0 引言

认知无线电通过动态的频谱接入使得频谱资源得到有效地利用,因此这是一项具有很好前景的技术,可以用来改进无线通信中的频谱缺乏问题[1]。目前比较普遍的感知方法主要有4种:能量检测法、循环平稳特征检测法、匹配滤波检测法和协作检测法[2,3]。单用户检测,在实际通信过程中,由于阴影衰落、隐藏终端的影响,检测准确率下降,因此多用户的协作检测成为研究的主要方向[4]。提出了一种多门限协作检测方式,以提高感知用户的检测概率,相对于传统协作检测方式能明显提高检测准确性。

1 协作检测结构

协作频谱感知过程通常包括单用户感知、感知信息传递和感知信息融合3个阶段,图1为协作检测的基本结构图。其中CR表示单个感知用户,通过对目标频带的检测得到感知信息,感知信息可以是1 bit的判决结果,也可以是本地的检测统计量;将得到的感知信息传递到信息融合中心就是感知信息传递的过程;信息中心得到数据后进行数据融合然后做出判决,即为协作检测的检测结果。

图1 协作检测的基本结构图

1.1 单用户能量检测

协作检测中的单个感知用户的检测方式是最基本的能量检测法[5,6]。能量检测就是对接收到的信号经过滤波、平方采样、求能量值和比较判决,其检测框图如图2所示。单个感知用户对授权用户进行检测,对于其是否出现做出2种判断,即:

式中,x(t)表示感知用户接收到的信号;s(t)是授权用户信号;w(t)为加性高斯白噪声;h(t)是信道传输增益。设定判决门限 λ,H0说明授权信号不存在,H1则表示授权用户存在。

图2 能量检测框图

取M点的采样值求能量均值,单个感知用户接收到的能量值是:

因为x(t)服从高斯分布,所以能量值 T(x)服从自由度为M的χ2分布:

在M足够大时T(x)近似于高斯分布。在给定的图3的模型中,设定能量门限λ后,用户的检测概率和虚警概率都可以得到,因此在给定的门限下可以观测检测概率、虚警概率和信噪比 γ()之间的关系。

其中,虚警概率 Pf(λ)和检测概率 Pd(λ)分别如下:

按照上面的介绍,推导出:

1.2 信息融合方式

每个单用户感知后将得到的信息传递到融合中心,融合中心对数据处理后做出最终的判决,也就是协作的检测结果,比较常用的协作方式是“或”规则和“与”规则。

“或”规则判决方式如下:

这种检测方式随着检测用户的增加检测概率会不断的提高,在指定的虚警概率下,提高协作用户数就能提高检测性能。

“与”规则判决方式如下:

在“与”规则中,随着协作用户的增加,虽然虚警概率在减小,但是检测概率也会不断地降低,这是我们不想要的结果,所以这种方式在实际中是很少用的。

2 多门限检测

上一节中提到的判决方式,在不同的信道下检测的准确性会有很大不同,为了提高各种环境下的检测概率,提出了一种软性的多门限检测判决方式。

2.1 多门限检测模型

在多门限软判决中,定义了3个判决门限分别为 λ1,λ2,λ3,其中3个门限把能量值分为4个区域,每个区域对应着不同的权系数wi,当有一个能量的检测值落在区域3时或者L个落入区域2时,或者L2个落入区域 3时,授权用户将会被检测出存在[7],多门限的检测模型如图4所示。

图4 多门限检测模型

每个门限对应的虚警概率和检测概率分别为Pf1、Pf2、Pf3和 Pd1、Pd2、Pd3,定 义的 权系 数为:w0=0,w1=1,w2=L,w3=L2,能量加权和为[8]:

式中,Ni表示检测的能量值落入区域i的个数。将加权和 N与判决门限NT=L2相比较。如果Ns≥NT则判决授权用户存在,反之则不存在。

2.2 多门限检测过程

所以通过相加所有可能取值的j和i,得到对H0检测的虚警概率为Qf:

当N、Qf和L给定的情况下,ρ可以通过式(14)得到,这样就能得到 Pf1,再由 β1、β2得到Pf2和 Pf3,3个虚警概率。由式(6)就能得到3个门限,然后通过式(7)进一步得到检测概率 Pd1、Pd2和 Pd3;然后利用式(15)就可以得到最终的检测概率。

3 仿真分析

综上所述,对其检测性能进行仿真对比,图5给出的是协作检测和单用户检测的对比图。

图5 单门限检测概率与信噪比的关系

以能量检测为基础,单用户和4个协作用户的检测结果。可以看到在4个协作用户检测下,检测概率要高于单用户检测,这样可以有效地避免单用户检测时可能会出现的阴影衰落、隐藏终端等问题。

当感知用户都是 N=4时,单门限和多门限的检测概率与信噪比的变化曲线如图6所示。其中单门限的协作检测方式是利用的“或”规则,即式(8),得到协作检测概率。多门限的协作检测中,额定虚警概率设定为 Qf=0.05,定义 L=2,β1=0.30,β2=0.15。在同一信道环境下的检测概率变化曲线。多门限检测能明显的提高检测概率,在信噪比为10 dB时,单门限的检测概率为0.9,多门限的为0.99,性能提高了近10%;信噪比8 dB时单门限的检测概率为0.65,多门限的检测概率为0.82,检测概率提高了26%。在低信噪比的情况下能明显地提高检测概率。

图6 单门限和多门限的检测概率与信噪比关系

通过图5和图6可以看到多门限的检测方式存在很多优点,在信噪比相同时,尽管多门限检测时增加了传输的信息量,但是能明显提高检测概率。而且随着协作用户的增加和初始参数的改变,多门限的检测性能还能进一步提高。

4 结束语

在频谱感知中的协作检测方式研究的基础上,提出一种多门限多用户的协作检测方式,对算法进行优化。多门限的协作检测方式具有检测概率高的优点,相对于单门限的检测方式,在通信环境相同时能明显提高系统检测的准确性。这种检测方法复杂度不高,只是增加了传输的信息量,对于今后的硬件实现提供了新的研究方向。

[1]HAYKINS.Cognitive radio:Brain-empowered wireless communications[J].IEEE Journal Selected Areas in Commun.,2005,23(2):201-220.

[2]QUAN Zhi,CUI Shu-guang,SAYED A H.Optimal linear cooperation for spectrum sensing in cognitive radio networks[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,2008,2(1):28-40.

[3]EDWARDP,LIANG Ying-chang.Optimization for cooperative sensing in cognitive radio networks[C]∥Proceedings of WCNC2007,Kowloon,China,2007:27-32.

[4]GANESAN G,LI Y.Cooperative spectrum sensing in cognitive radio.Part I:two user networks[J].IEEE Transactions on W ireless Communications,2007,6(6):2204-2213.

[5]URKOWITZH.Energy detection of unknown deterministic signals[J].Proc.IEEE,1967(55):523-531.

[6]DIGHAMF F.ALOUINI M-S.SIMON M K.On the energy detection of unknown signals over fading channels[C]∥Proc.IEEE Int.Conf.on Commun.,2003:3575-3579.

[7]MAJun,ZHAO Guo-dong,LI Ye.Soft Combination and Detection for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks[J].IEEE Transactions Wireless Communications,2008,7(11):4502-4507.

[8]MAJun.LI Ye.Soft Combinationand Detectionfor Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks[C]∥IEEE GLOBECOM'07,2007:26-30.

猜你喜欢
虚警门限信噪比
频率步进连续波雷达电磁辐射2阶互调虚警干扰效应规律
两种64排GE CT冠脉成像信噪比与剂量对比分析研究
基于规则的HEV逻辑门限控制策略
随机失效门限下指数退化轨道模型的分析与应用
VoLTE感知智能优化
一种电阻式应变传感器的数据处理方法
基于深度学习的无人机数据链信噪比估计算法
基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法*
低信噪比下基于Hough变换的前视阵列SAR稀疏三维成像
空管自动化系统二次代码劫机虚警分析