陳守坤，李 莉, 王 沛，黃立輝

（上海師范大學(xué) 信息與機(jī)電工程學(xué)院，上海 200234）

0 引言

認(rèn)知無線電（CR）技術(shù)是一種智能的無線通信技術(shù)，CR用戶感知頻譜的占用情況，從而對主用戶存在與否做出判斷。在移動通信的環(huán)境下，由于存在陰影和多徑效應(yīng)，因此僅依靠單用戶并不能保證檢測結(jié)果的正確性，所以綜合多個用戶的檢測結(jié)果以協(xié)作的方式能提高檢測的正確性[1]。

目前，一些文獻(xiàn)對有選擇性地發(fā)送感知用戶到 CBS的技術(shù)做了一定的研究，文獻(xiàn)[2]提出一種雙閾值控制法，利用雙邊閾值設(shè)置剔除一些落于非判決區(qū)域的感知用戶信息，從而提高系統(tǒng)靈敏性,文獻(xiàn)[3-4]給出的幾種不同的協(xié)作頻譜檢測方案,但都假定所有感知用戶具有相同的信噪比,并經(jīng)歷了相同的獨(dú)立同分布衰落,這在實(shí)際認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中通常是不正確的?；诖嗽谏鲜龌A(chǔ)上提出了一種用閾值設(shè)置選取SNR，采用能量協(xié)作檢測的頻譜檢測方法。仿真結(jié)果表明：這種方法能有效提高頻譜檢測的性能,并減少了參與判決融合的用戶數(shù)量。

1 系統(tǒng)模型

如圖 1所示，主用戶(PU）為信號發(fā)射機(jī)，認(rèn)知基站 BS距 PU的距離為R1,由于認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)不同地點(diǎn)的無線電傳播特性不同，從而感知用戶接收主用戶的信號路徑衰落因子α也有所不同,假設(shè)每個感知用戶都有定位功能，如裝有GPS接收機(jī)，從而能大致確定自己和主用戶的距離以及所處的傳播環(huán)境，并可估計出各自的信噪比，第i個感知用戶的信噪比由下式給出：

其中：P是主用戶發(fā)送功率，di是第i個感知用戶與主用戶的距離，iα是第i個感知用戶所經(jīng)歷的路徑衰落因子，通常路徑衰落因子是已知的[5]。

圖1 系統(tǒng)模型

2 閾值控制信噪比選擇的協(xié)作檢測方法

2.1 協(xié)作檢測

感知的目的是對以下兩種假設(shè)作出判決：

其中 x(t)是感知用戶接收信號，s(t)是主用戶發(fā)射信號，n(t)是隨機(jī)噪聲，h(t)是信道增益，為了方便討論，假設(shè)n(t)為高斯白噪聲（AWGN），假設(shè)H0、H1分別表示主用戶發(fā)射信號不存在和存在兩種情況。

根據(jù)能量檢測理論，可知接收信號能量X服從下面分布[6]：

在H1的假設(shè)下，統(tǒng)計量X也符合高斯分布，所以檢測概率為：

在傳統(tǒng)的判決融合系統(tǒng)中，存在 3種主要的融合準(zhǔn)則：分別為邏輯或，邏輯與，大多數(shù)準(zhǔn)則，在這采用常見的邏輯或作為融合算法，使用邏輯或準(zhǔn)則的協(xié)作方法為：

Pd系統(tǒng)和Pf系統(tǒng)分別表示協(xié)作檢測概率和協(xié)作虛警概率，Pd,i和Pf，i分別表示第i個感知用戶的檢測概率和虛警概率。

2.2 基于閾值選擇信噪比的頻譜檢測算法

在文獻(xiàn)[7]中闡述了兩點(diǎn)：①當(dāng)所有的CR節(jié)點(diǎn)都處于惡劣環(huán)境時，協(xié)作檢測對于檢測性能的提高沒有太大幫助；②當(dāng)某個CR節(jié)點(diǎn)的SNR比其他高很多時，它單獨(dú)進(jìn)行檢測要優(yōu)于所有節(jié)點(diǎn)一起參與協(xié)作檢測。但是，這里并沒有考慮當(dāng)部分用戶的SNR處于大致相同高的數(shù)量級時，如何利用這些用戶信息進(jìn)行檢測。

針對上述情況，考慮利用空間位置信息估計出大致的信噪比，將檢測數(shù)據(jù)和估計的信噪比送往數(shù)據(jù)融合中心，利用閾值設(shè)置，對信噪比進(jìn)行算法選擇，選出具有較好的SNR的感知用戶，結(jié)合能量檢測法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，那么如何選擇較好信噪比的CR用戶就是關(guān)鍵，提出如下的選擇算法：

①在融合中心將所接收到的N個CR用戶的信噪比進(jìn)行比較，選取其中的最大值；

②將所選取的最大信噪比的用戶作為參照，分別和剩下N-1個SNR相減，把差值與閾值γ作比較；

③如果差值大于γ，則不采用該信噪比的 CR用戶，否則，采用。

這里的閾值γ的確定，在這里是先設(shè)定初始閾值為每個用戶的SNR之間的差值iγ，然后分別以iγ為閾值選擇對應(yīng)可利用的用戶，再進(jìn)行這些感知用戶本地檢測判決融合，最后通過仿真比較，取最佳的檢測性能對應(yīng)的iγ為最佳的閾值γ。由下式給出：

當(dāng)閾值確定，就選擇好可以利用的SNR用戶，那么系統(tǒng)的整個檢測步驟可以改進(jìn)為：

②把感知用戶的本地檢測結(jié)果和計算的 SNR分別發(fā)送到融合中心；

③利用已確定的最佳SNR判斷閾值γ，在融合中心進(jìn)行算法選擇，選出有較好信噪比的感知用戶；

④對已選出的用戶的本地判決結(jié)果在融合中心進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，最終判斷主用戶存在與否。

3 仿真及分析

設(shè)每個感知用戶均采用能量檢測法，將2.2節(jié)中所提出的算法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較，仿真圖采用接收機(jī)工作特征曲線（ROC）來呈現(xiàn)。信號的采樣點(diǎn)數(shù)為 10 000，假定感知用戶接收信號的SNR分別為-17 dB、-18 dB、-20 dB、-24 dB、-26 dB，并假定采用5用戶的協(xié)作檢測。

圖2給出了單用戶不同SNR下本地能量的檢測曲線,從圖可以看出信噪比的不同會導(dǎo)致檢測性能的差異，感知用戶所具有的信噪比越高，其檢測性能越好，所以檢測概率與感知用戶接收端的信噪比是關(guān)聯(lián)的。

圖2 不同SNR下本地能量檢測性能比較

圖3給出信噪比在不同閾值控制選擇值下的檢測性能對比圖，從而確定最優(yōu)閾值，各用戶的信噪比仍然采用上述假定，采用 OR融合準(zhǔn)則，由圖可見，當(dāng)閾值控制選擇值設(shè)定為 1 dB時，檢測概率最好，當(dāng)處于其他閾值時，性能依次降低，故可以確定出最佳判決閾值為 1 dB，當(dāng)閾值設(shè)定為1 dB時，即采用兩用戶協(xié)作模型，當(dāng)閾值設(shè)定為0時，即為單用戶檢測。

圖3 閾值控制γ在不同情況下的檢測性能比較

圖4給出了在最優(yōu)閾值控制選擇值選定情況下，基于信噪比選擇的頻譜感知方法和傳統(tǒng)的方法以及最高 SNR用戶的檢測性能進(jìn)行比較的仿真圖，從圖中可見，用所給出的算法與傳統(tǒng)的及單個高節(jié)點(diǎn)的檢測性能相比，當(dāng)虛警概率小于0.3時，利用閾值選擇的方法高出傳統(tǒng)AND協(xié)作方法0.22個數(shù)據(jù)單位，高出傳統(tǒng)OR協(xié)作接近0.1個數(shù)據(jù)單位。由此可見在基于閾值控制選擇的方法在傳統(tǒng)的基礎(chǔ)上減少了用戶協(xié)作量，雖然增加了要發(fā)送SNR到融合中心，但是卻收獲到更好的檢測增益，同時也減少了數(shù)據(jù)融合所要消耗和等待的時間，提高了系統(tǒng)的靈敏度。

圖4 閾值控制信噪比選擇的方法與單個SNR高節(jié)點(diǎn)檢測及傳統(tǒng)方法比較

4 結(jié)語

介紹了利用閾值控制選擇具有較好信噪比的CR用戶的協(xié)作檢測頻譜方法，并對認(rèn)知用戶在不同平均信噪比情況下檢測主用戶的性能進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果表明所提的方法較統(tǒng)的方法在檢測性能上要優(yōu)越，并減少了參與判決融合的戶數(shù)量，從而可以利用盡量少的 CR資源得到比較理想的測性能，同時也節(jié)約了帶寬資源。

[1] Ghasemi, Sousa E S.Collaborative Spectrum Sensing for Opportunistic Access in Fading Environment[C].USA:IEEE DYSPAN,2005:131-136.

[2] 李鵬，俎云霄.一種新的認(rèn)知無線電頻譜感知方法[J].通信技術(shù)，2008，42(12):38-42.

[3] GEZIEI S, SAHINOGLU Z.On the Optimality of Equal Gain Combining for Energy Detection of Unknown Signals[J].IEEE Communications Letters, 2006,10(11):1-3.

[4] Wei zhang,Ranjan K M.Cooperative Spectrum Sensing Optimization in Cognitive Radio Networks[C].USA:IEEE,2008:21-28.

[5] 鄧偉，朱琦.認(rèn)知無線電系統(tǒng)中頻譜感知方法的研究[J].通信技術(shù)，2007，40(11):76-80.

[6] WON Y L, IAN F A.Optimal Spectrum Sensing Framework for Cognitive Radio Network[C].USA:IEEE Transactions On Communications,2008: 3845-3857.

[7] WANG Wenzhong, ZHANG Luyong, ZHOU Weixia, et al.On the Distributed Cooperative Spectrum Sensing for Cognitive Radio[C].USA:IEEE Communications and Information Technologies,2007:1496-1501.