時 穎，林茂六

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 哈爾濱 150001；2.黑龍江科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院 哈爾濱150027)

1 引言

2 動態(tài)頻譜接入

隨著信息社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們對移動通信及寬帶無線接入業(yè)務(wù)的需求不斷增長，無線頻譜資源也就顯得更加珍貴。近幾年，許多研究報告指出：在一定的時間和空間上，已分配的頻譜資源存在大量的空閑。由于無線電法規(guī)的限制，即使授權(quán)頻段空閑。其他非授權(quán)用戶也不能使用該頻段，這造成了頻譜資源的浪費(fèi)。隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，無線服務(wù)的重點(diǎn)已向視頻、音頻和高清晰圖片等需要較寬頻譜和較高下載速率的服務(wù)轉(zhuǎn)移，有限的頻譜資源已成為高速率、高性能數(shù)據(jù)服務(wù)的嚴(yán)重阻礙。為此，人們開始考慮可否在不對授權(quán)用戶產(chǎn)生任何干擾的情況下，允許非授權(quán)用戶使用已授權(quán)用戶的空閑頻段，對頻譜資源采取動態(tài)的分配與使用，這一想法直到認(rèn)知無線電（cognitive radio,CR）的出現(xiàn)才得以實(shí)現(xiàn)。

動態(tài)頻譜接入(dynamic spectrum access，DSA)是認(rèn)知無線電的一個重要分支，是解決現(xiàn)今頻譜利用率低及資源緊缺等難題的有效途徑，是無線通信產(chǎn)業(yè)未來的重點(diǎn)發(fā)展方向之一。為此，IEEE已將動態(tài)頻譜接入技術(shù)列為無線通信技術(shù)領(lǐng)域具有重大發(fā)展?jié)摿Φ捻椖?，并?005年開始每兩年舉辦一次IEEE動態(tài)頻譜接入網(wǎng)絡(luò)國際論壇(dynamic spectrum access networks，DySPAN)，研討無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備動態(tài)使用管理無線頻譜的所有相關(guān)問題[1]，包括相關(guān)頻譜分配、頻譜管理、經(jīng)濟(jì)和公共政策等各方面問題。本文僅就動態(tài)頻譜接入的偵測與避讓關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行綜述。

DSA的關(guān)鍵技術(shù)是頻譜的偵測與系統(tǒng)的避讓。其核心思想是：將已授權(quán)頻譜的用戶定義為主用戶（或一級用戶），那些聲明要使用已授權(quán)頻譜的新用戶為CR用戶（或二級用戶），并要求新用戶必須具有對主用戶的偵測與避讓[2](detect and avoid，DAA)功能。按照上述思想，CR用戶在傳輸信息前必須對所有頻段進(jìn)行偵測，在無主用戶信號的頻段上進(jìn)行信息傳遞，并且在傳輸過程中時刻偵測所占頻段，一旦偵測到主用戶，立刻進(jìn)行避讓，轉(zhuǎn)入到其他空閑頻段。

3 頻譜偵測技術(shù)

實(shí)現(xiàn)動態(tài)頻譜接入的首要任務(wù)是頻譜偵測，即頻譜檢測，完成感知并分析特定區(qū)域頻段，找出適合通信的頻譜空穴。頻譜偵測大致分為3種：一是對主用戶發(fā)射端的偵測，主要有匹配濾波器、能量檢測器和循環(huán)平穩(wěn)檢測法等；二是對主用戶接收端的偵測，主要有本振泄露功率檢測法和基于干擾溫度檢測法等；最后是合作頻譜偵測。本文主要討論對主用戶發(fā)射端的頻譜偵測（非合作式）和合作式頻譜偵測。

3.1 非合作式頻譜偵測

3.1.1 匹配濾波器

匹配濾波器是信號檢測理論中一種較常用的方法，它能使輸出信號信噪比最大化，短時間內(nèi)達(dá)到較高的處理增益，從某種意義來說可以是最優(yōu)的檢測器。但是它要求已知主用戶信號的先驗信息（如調(diào)制類型、脈沖整形、幀格式等），信息的準(zhǔn)確度直接影響系統(tǒng)的檢測性能，這導(dǎo)致了對于不同類型的主用戶需要專門的檢測設(shè)備，使得通用性差[3]。同時，匹配濾波檢測法是一種相干檢測法，對同步要求很高。因此，匹配濾波器在認(rèn)知無線電的檢測環(huán)境中總體實(shí)用性不高。

3.1.2 能量檢測法

1967年，Harry Urknowitz提出了適用于任何信號且實(shí)現(xiàn)簡單的能量檢測方法。該方法是在信號有無兩種假設(shè)前提下，以接收信號能量的大小與閾值進(jìn)行比較來判斷信號的有無，繼而完成信號檢測[4]。具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。該方法由于其算法簡單、計算量小、設(shè)備復(fù)雜度低、不需要主用戶的先驗知識且是一種非相干檢測，對相位同步要求不高等特點(diǎn)，使其成為常用頻譜偵測方法之一。

由于判決門限直接影響能量檢測器的檢測性能，而門限值很大程度上受到未知噪聲的影響，因此如何準(zhǔn)確設(shè)定門限值成了能量檢測法的關(guān)鍵問題。常用的方法有似然比判決法和虛警概率判決法[5]。似然比判決法是從計算信號存在時的檢測概率和只有噪聲時的檢測概率的似然比L(x)出發(fā)來推導(dǎo)判決閾值。虛警概率判決法是一種更為直接、簡捷的判決方法，對于給定的虛警概率，通過公式計算出判決門限，但是它無法達(dá)到似然比判定法的檢測精度，因此是次優(yōu)的方法。

能量檢測法還有一個噪聲不確定度的問題。因為噪聲不僅來源于接收機(jī)和熱噪聲，還來源于一些不可知的外部環(huán)境，所以實(shí)際噪聲只接近于高斯噪聲，存在一個不確定度的問題[6]?？芍谠肼暡淮_定的時候，存在一個信噪比檢測門限，在低于這個門限的時候，即使取無窮多個觀察樣本，也達(dá)不到預(yù)期的檢測性能，所以即使是很小的噪聲不確定性也會給檢測的性能帶來極大的影響。雖然通過在主用戶發(fā)射信號中加入導(dǎo)頻的方法可以減小影響，但還需要有更可靠的方法使影響減到最小[6,7]。

總之，應(yīng)用于頻譜檢測的能量檢測器還需面臨閾值的選擇，不能區(qū)分主用戶的干擾和噪聲，低信噪比時檢測性能差，且能量檢測器不能有效地檢測擴(kuò)頻信號等多項挑戰(zhàn)。

3.1.3 循環(huán)平穩(wěn)檢測法

循環(huán)平穩(wěn)特征用于信號處理分析領(lǐng)域，最初是由W.A.Gardner等人提出來的，他們把各種通信調(diào)制信號建模成循環(huán)平穩(wěn)過程，并分別對它們的循環(huán)譜進(jìn)行定性、定量分析，指出即使在低信噪比情況下，利用循環(huán)平穩(wěn)特征也能很好地完成信號的檢測、分類與識別[8,9]。除此之外，該方法還能用于系統(tǒng)或信道辨識、信號同步、盲信道均衡和信號到達(dá)方向估計等[10～12]。

在認(rèn)知無線電應(yīng)用中，循環(huán)平穩(wěn)檢測是通過對接收信號循環(huán)平穩(wěn)特征的辨識來完成對主用戶傳輸鏈路的檢測,具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。它除了計算量較大，檢測時間相對較長外，可以克服上述匹配濾波器和能量檢測器的諸多缺點(diǎn)，已成為認(rèn)知無線電頻譜偵測的重點(diǎn)選擇對象[13]。

目前，已出現(xiàn)多種以IEEE 802.22WRAN TV頻段為檢測背景的循環(huán)平穩(wěn)檢測方案[14～16]。參考文獻(xiàn)[14]給出以帶寬為6 MHz的ATSC DTV和帶寬為200 kHz的AM調(diào)制無線電話信號為主用戶信號的循環(huán)平穩(wěn)頻譜檢測方案及分析結(jié)果。參考文獻(xiàn)[15]討論了在信噪比低于-20 dB的惡劣環(huán)境下，如何利用循環(huán)平穩(wěn)檢測法的良好抗噪聲性能來實(shí)現(xiàn)ATSC A/74 DTV信號的頻譜檢測。文中指出理想狀態(tài)下平穩(wěn)隨機(jī)噪聲的循環(huán)譜為零，而在實(shí)際計算中，一個平穩(wěn)隨機(jī)噪聲過程的循環(huán)譜是一個隨機(jī)過程。因此，循環(huán)譜各采樣點(diǎn)是隨機(jī)變量，檢測性能依賴于這些隨機(jī)變量的變化。為了能在低信噪比環(huán)境下有效檢測信號，我們就必須使其隨機(jī)變量的方差盡可能的低，所以，有效、準(zhǔn)確的循環(huán)譜檢測方法是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。參考文獻(xiàn)[16]給出了一個改進(jìn)型譜相關(guān)檢測方案，提高在低信噪比下的檢測靈敏度，從計算復(fù)雜度的角度分析其總復(fù)雜度與原方案幾乎相同。具體是在FFT前多加了一個接收信號與自身延遲信號的相關(guān)運(yùn)算，因為已調(diào)信號具有周期性，其自相關(guān)函數(shù)也具有周期性，而噪聲是隨機(jī)信號且無周期性，在所有延遲時間軸上的相關(guān)性幾乎為零。最后，以ATSC DTV信號為例進(jìn)行理論仿真驗證。但是無定量分析，只從仿真圖角度分析改善了的檢測性能，沒有分析延遲時間的選擇與系統(tǒng)檢測性能的關(guān)系。除此之外，對OFDM信號的循環(huán)譜建模，循環(huán)譜結(jié)構(gòu)分析等也成為循環(huán)平穩(wěn)檢測方法的一個重要方向[17～20]。

循環(huán)平穩(wěn)檢測法的檢測時間較長，這主要是由于循環(huán)平穩(wěn)檢測法要求△f△t>>1所導(dǎo)致的。Sutton P.D.以O(shè)FDM信號為背景，提出通過以子載波映射嵌入循環(huán)特征標(biāo)記的方法，使循環(huán)特征檢測時不受頻譜分辨率的限制，以達(dá)到縮短檢測時間的目的。同時，該方法也能有效地提高頻譜檢測概率和抗多徑性能，但是這些都是以犧牲帶寬為代價的[19,20]。

3.1.4 檢測方法的比較

頻譜檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)比較見表1。除了以上3種頻譜檢測方法以外，還有相干頻譜檢測、multi-taper譜估計，基于估計的小波變換、時頻分析等。

表1 頻譜檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)

3.2 合作式頻譜偵測

為了克服噪聲的不確定性、多徑衰落和遮蔽等對頻譜檢測性能產(chǎn)生的影響，相繼出現(xiàn)了多種合作式頻譜偵測方案。Alexe E.Leu 等人基于“講前先聽”（listen before talk）接入機(jī)制和EPM-73電磁傳播模型首次建立了一種與周圍環(huán)境有關(guān)的捷變頻無線電（frequency-agile radio）結(jié)點(diǎn)（二級用戶發(fā)射機(jī)）與受損結(jié)點(diǎn)（主用戶接收機(jī)）間的電磁干擾狀態(tài)模型[21]。從該模型可看出，一級用戶地理區(qū)域內(nèi)實(shí)際上存在相當(dāng)可觀的頻譜空穴區(qū)域，也指出合作偵測比單用戶頻譜偵測能提供更高的頻譜容量增益。合作式偵測方案中，各CR用戶之間甚至和主用戶之間能相互合作，共享頻譜偵測信息，以達(dá)到提高偵測概率和頻譜利用率的目的。它們不僅能降低系統(tǒng)的誤檢概率和漏檢概率，縮短檢測時間，還能進(jìn)一步解決主用戶的隱蔽終端問題[22]。根據(jù)合作方式的不同分為集中式和分布式。

3.2.1 集中式

集中合作式是指用一個中央服務(wù)器(centralized server，CS)集中控制各CR用戶的頻譜接入信息以及整個頻譜的分配政策等，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。每個CR用戶與中央服務(wù)器之間利用無線控制信道相互傳遞信息。參考文獻(xiàn)[23]提到偵測結(jié)果由被稱為AP的集中收集，目的是減輕信道衰落的影響和提高檢測性能，參考文獻(xiàn)[24]分析了該方案的偵測結(jié)果和誤檢概率。參考文獻(xiàn)[25]也提到為了偵測TV信道，由被稱為主控制結(jié)點(diǎn)的中央結(jié)點(diǎn)綜合各偵測結(jié)果。由于無線控制信道的存在，增加了網(wǎng)絡(luò)密度，也影響了數(shù)據(jù)通信的帶寬利用率；另外，中央服務(wù)器處理數(shù)據(jù)的復(fù)雜度與CR用戶數(shù)目呈多項式關(guān)系，當(dāng)CR用戶數(shù)過多時，中央服務(wù)器的處理速度將成為整個系統(tǒng)的瓶頸。隨著CR用戶數(shù)的增加，無線控制信道的帶寬要求越來越大。為了減少共享帶寬，參考文獻(xiàn)[26]提出將認(rèn)知結(jié)點(diǎn)的本地偵測信息量化成一比特傳輸，以減輕對帶寬的要求。此外，要求只有可靠信息的認(rèn)知結(jié)點(diǎn)被允許與中央控制單元相互傳遞。

3.2.2 分布式

在分布式頻譜偵測方案中，各認(rèn)知結(jié)點(diǎn)間彼此共享偵測信息，但是它們能獨(dú)立完成自己的頻譜接入決策，不需要中樞結(jié)構(gòu)，降低了成本，因此分布式比集中式更具有優(yōu)勢。具體如圖4所示。為獲得各認(rèn)知結(jié)點(diǎn)間的有效協(xié)調(diào)，參考文獻(xiàn) [27]提出了一個GUESS（gossiping updates for efficient spectrum sensing）方法，該方法能有效地完成分布合作檢測中認(rèn)知結(jié)點(diǎn)間的協(xié)調(diào)工作，且復(fù)雜度較低，并討論了增量式集合方法以及隨機(jī)gossiping算法。參考文獻(xiàn)[28]以兩個認(rèn)知結(jié)點(diǎn)為例討論了用戶之間的分布協(xié)作算法，得出離主用戶較近的CR用戶相對于較遠(yuǎn)的用戶會有更好的接入機(jī)會。參考文獻(xiàn)[29]提出了無集中機(jī)制的成對二級用戶的分布式偵測算法，為減少網(wǎng)絡(luò)開銷，只共享最終的決策信息，結(jié)果表明通過用戶協(xié)作提高了系統(tǒng)的檢測性能。除此之外，參考文獻(xiàn)[30～33]也給出了頻譜偵測的分布式認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

在合作式方案中，控制信道有著非常重要的作用，它主要用來在CR用戶之間或CR用戶與中央服務(wù)器之間共享頻譜偵測信息以及信道分配信息等。它的實(shí)現(xiàn)有多種方法，例如專用授權(quán)信道、免費(fèi)信道（如ISM）或采用UWB的underlay系統(tǒng)信道等，可根據(jù)具體的系統(tǒng)需求，選擇不同的控制信道結(jié)構(gòu)[34,35]。

4 避讓技術(shù)

避讓是指在CR用戶占用的授權(quán)頻帶上，一旦偵測到主用戶的出現(xiàn)，CR用戶立即停止通信或降低信號的傳輸功率。避讓是屬于有意識接收機(jī)或無意識接收機(jī)中的一種。有意識接收機(jī)是指接收機(jī)能感知鏈路參數(shù)變化（例如：接收機(jī)知道哪個子載波空閑）并且能根據(jù)所獲信息來改善該鏈路性能。無意識接收機(jī)是指接收機(jī)不能自動感知鏈路參數(shù)變化，只能借助信道編碼來檢測冗余試著重建鏈路參數(shù)變化的信息。它的實(shí)現(xiàn)方法有許多種，下面列出幾種針對基于WiMedia標(biāo)準(zhǔn)的UWB可執(zhí)行的避讓方法[36～38]。

（1）頻帶釋放法（band dropping）

這是最簡單的一種避讓方式，但僅局限于跳頻通信模式的認(rèn)知用戶。例如認(rèn)知用戶（UWB）在由3個子頻帶組成的頻帶組中進(jìn)行跳頻通信，一旦在其中任何一個子頻帶中偵測到主用戶信號的存在，這時認(rèn)知用戶設(shè)備會立刻切換成雙頻帶跳頻模式，讓出頻帶。這個切換是由發(fā)射機(jī)和接收機(jī)中的MAC層控制的。

（2）子載波空閑法（subcarrier nulling）

認(rèn)知用戶發(fā)射機(jī)在需要避讓的子載波上不傳送數(shù)據(jù)。此時接收機(jī)可能知道或不知道空閑子載波的存在。

（3）時域窗法（time-domain windows）

利用升余弦濾波器平滑時域信號波形能改善由子載波空閑而引起的衰減現(xiàn)象，且接收機(jī)不需要知道所使用的具體窗函數(shù)。

（4）子載波對消法（subcarrier cancellation）

調(diào)整與需要避讓的子載波相鄰部分載波的調(diào)制技術(shù)，以達(dá)到抑制被傳信號頻譜旁瓣的目的。這種方法有時也稱為主動干擾抵消法（active interference cancellation，AIC）。

（5）陷波濾波器法（notch filter）

時域數(shù)字陷波濾波器能有效地濾除有響應(yīng)的子載波。它克服了子載波空閑法的不足，并且用高階濾波器在D/A輸入能成功得到40 dB的衰減。然而，在射頻輸出端的切口深度受D/A和模擬RF傳輸鏈的非線性限制。

以上5種避讓方法的優(yōu)缺點(diǎn)見表2。綜合各方面，陷波濾波器法要優(yōu)于其他方法。又因為此方法能完全服從WiMedia標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，并在對UWB傳輸數(shù)據(jù)通道作最小改變的前提下可獲得較深凹口?？梢?，陷波濾波器可作為UWB的首選避讓方法。

表2 5種避讓方法的優(yōu)缺點(diǎn)

5 結(jié)束語

動態(tài)頻譜接入網(wǎng)絡(luò)能有效地解決當(dāng)今無線頻譜所面臨的頻譜缺乏和利用率低的難題，受到無線通信領(lǐng)域各方的廣泛關(guān)注。偵測與避讓方法是其關(guān)鍵技術(shù)，它能有效地解決認(rèn)知結(jié)點(diǎn)接入主用戶空閑頻帶的問題。目前，對于動態(tài)頻譜接入技術(shù)的研究還處于起始階段，其技術(shù)遠(yuǎn)未成熟，存在諸多問題急待解決。從概念到應(yīng)用尚面臨著許多問題與挑戰(zhàn)，比如偵測算法的改進(jìn)與通用化、精確干擾模型的建模、硬件實(shí)現(xiàn)的高要求以及頻譜管理政策的改革。

1 http://www.ist-drive.org/index2.html

2 Detect and avoid technology.A Wisair White Paper,2005

3 Proakis J G.Digital communications（4th ed）.McGraw-Hill,2001

4 Urkowitz H.Energy detection of unknown deterministic signals.In： Proceeding of the IEEE,1967，55（4）：523～531

5 Khiem V,Vu Phan.Energy detection performance in a noise fluctuating channel.In:Military Communications Conference,MILCOM’89,Boston,MA,USA,Oct 1989

6 Tandra R,Sahai A.Fundamental limits on detection in low SNR under noise uncertainty.In：Wireless Networks,Communications and Mobile Computing,International Conference on,2005

7 Tandra R.Fundamental limits on detection in low SNR.Berkeley:University of California,2005

8 Gardner W.Spectral correlation of modulated signals:part I-analog modulation communications.IEEE Transactions on,1987,35(6):584～594

9 Gardner W,Brown W,Chih-Kang Chen.Spectral correlation of modulated signals:part II-digital modulation communications.IEEE Transactions on,1987,35(6):595～601

10 Gini F,Giannakis G B.Frequency offset and symbol timing recovery in flat-fading channels:a cyclostationary approach communications.IEEE Transactions on,1998,46(3):400～411

11 Heath R W J,Giannakis G B.Exploiting input cyclostationarity forblind channelidentification in OFDM systems.IEEE Transactions on,1999,47(3):848～856

12 Adlard J F.Frequency shift filtering for cyclostationary signals.Thesis Ph D,University of York,2000

13 Gardner W A,Spooner C M.Signal interception:performance advantages of cyclic-feature detectors communications.IEEE Transactions on,1992,40(1):149～159

14 Han Ning,Sung Hwan Sohn,Chung J H,et al.Spectral correlation based signal detection method for spectrum sensing in IEEE 802.22 WRAN.In:IEEE ICACT2006,Phoenix Park,Feb 2006

15 Chen Hou-Shin,Gao Wen,David G D.Spectrum sensing using cyclostationary properties and application to IEEE 802.22 WRAN.In:IEEE GLOBECOM 2007,Washington,DC,Nov 2007

16 Jae-Kwon Lee,Ju-Hyun Yoon,in-Up Kim.A new spectral correlation approach to spectrum sensing for 802.22 WRAN system.In:International Conference on Intelligent Pervasive Computing,Jeju City,Oct 2007

17 Liu C,Li F.Spectrum modelling of OFDM signals for WLAN.Electronics Letters,2004(40):1431～1432

18 Sung Hwan Sohn,Han Ning,Jae Moung Kim,et al.OFDM signal sensing method based on cyclostationary detection.In:The 2nd International Conference on,Orlando,FL,USA,Aug 2007

19 Sutton P D,Nolan K E,Doyle L E.Cyclostationary signatures in practical cognitive radio applications.IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2008,26(1):13～24

20 Sutton P D,Nolan K E,Doyle L E.Cyclostationary signatures for redezvous in OFDM-based dynamic spectrum access networks.In:IEEE DySPAN 2007,Dublin,April 2007

21 Leu A E,Mark McHenry,Mark B L.Modeling and analysis of listen-before-talk spectrum access scheme.International Journal of Network Management,2006,16(2):131～147

22 Krenik W,Batra A.Cognitive radio techniques for wide area networks.In:42nd Design Automation Conference,Anaheim,CA,USA,June 2005

23 Weiss T,Hillenbrand J,Jondral F.A diversity approach for the detection of idle spectral resources in spectrum pooling systems.In：Proc of the 48th International Scientific Colloquium,Ilmenau,Germany,Sept 2003

24 Hillenbrand J,Weiss T,Jondral F.Calculation of detection and false alarm probabilitiesin spectrum pooling systems.IEEE Communication letter,2005,9(4):349～351

25 Visotsky E,Kuffner S,Peterson R.On collaborative detection of TV transmissions in support of dynamic spectrum sharing.In：Proc of IEEE Int Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks,Baltimore,Maryland,USA,Nov 2005

26 Sun C,Zhang W,Letaief K B.Cooperative spectrum sensing for cognitive radios under bandwidth constraints.In:Proc of IEEE Wireless Commun and Networking Conf,Hong Kong,Mar 2007

27 Ahmed N,Hadaller D,Keshav S.GUESS:gossiping updates for efficient spectrum sensing.In:Proc of International Workshop on Decentralized Resource Sharing in Mobile Computing and Networking,Los Angeles,California,USA,2006

28 Ganesan G,Li Yei.Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks.In:Proc of IEEE Int Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks,Baltimore,Maryland,USA,Nov 2005

29 GhasemiA， Sousa E.Collaborative spectrum sensing for opportunistic access in fading environments.In:Proc of IEEE Int Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks,Baltimore,Maryland,USA,Nov 2005

30 Gandetto M,Cattoni A F,Regazzoni C S.A distributed approach to mode identification and spectrum monitoring for cognitive radios.In:Proc of SDR Forum Technical Conference,Orange County,California,USA,Nov 2005

31 GandettoM,CattoniAF,MussoM,etal.Distributedcooperativemode identificationforcognitiveradioapplications.In:ProcofInternational Radio Science Union(URSI),New Delhi,India,Oct 2005

32 Gandetto M,RegazzoniC.Spectrum sensing:a distributed approach for cognitive terminals.IEEE J Select Areas Commun,2007,25(3):546～557

33 Ghasemi A,Sousa E S.Collaborative spectrum sensing for opportunisticaccess in fading environments.In:Proc of IEEE Int Symp New Frontiers Dynamic Spectr,Access Networks,Baltimore,MD,USA,Nov 2005

34 Buddhikot M M,Kolodzy P,Miller S,et al.New directions in wireless networking using coordinated dynamic spectrum.In:Proc of IEEE Int Symp World of Wireless Mobile and Multimedia Networks,Baltimore,Maryland,USA,Jun 2005

35 Perez-Romero J,Sallent O,Agusti R,et al.A novel ondemand cognitive pilot channel enabling dynamic spectrum allocation.In:Proc of IEEE Int Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks,Dublin,Ireland,2007

36 Johann Chiang,Jim Lansford.Use of cognitive radio techniques for OFDM ultra wide band coexistence with WiMAX.Texas Wireless Symposium,2005

37 Shridhar M M,Robert W B.Detect and avoid:an ultra-wideband/WiMAX coexistence mechanism.IEEE Communications Magazine,2007(7):68～74

38 Somayazulu V,Foerster J,Roberts R.Detect and avoid mechanisms for UWB interference mitigation.In:Proceedings of IEEE Intl Conference on Ultra-Wideband (ICUWB),Waltham,MA,USA,Sep 2006