趙艷麗，謝顯中

(重慶郵電大學(xué)寬帶接入網(wǎng)絡(luò)研究所，重慶 400065)

認知無線電(CR)能夠自動地檢測周圍的環(huán)境情況，智能地調(diào)整系統(tǒng)的參數(shù)以適應(yīng)環(huán)境的變化，在不對授權(quán)用戶造成干擾的情況下從空間、頻率、時間等多維地利用空閑頻譜資源進行通信［1－2］。認知無線電技術(shù)可以解決頻譜利用率低的問題，當認知用戶檢測到不存在主用戶的時候，認知用戶可以機會式接入頻譜;否則，當檢測到主用戶存在時，認知用戶要立刻為主用戶騰空信道。因此，對主用戶進行準確和快速的檢測非常關(guān)鍵。

為了確定主用戶是否存在，已有很多空閑頻譜檢測方法，包括本地檢測和協(xié)作檢測［3－4］。如果認知用戶只知道主用戶有限的信息(比如只知道本地噪聲功率)，那么能量檢測是最優(yōu)的。在本文中假定主用戶信號是未知的，對本地頻譜檢測采用能量檢測方法。

最近，基于可靠度的方案由于性能良好而受到重視［5－10］，但大都針對集中式頻譜檢測方法，利用基于可靠度的方案提高整個系統(tǒng)的檢測性能。本文探討分布式頻譜檢測問題，借鑒文獻［10］的優(yōu)點，根據(jù)能量檢測的特點，以信噪比作為可靠度，給出了一種新的基于信息共享的分布式頻譜檢測算法。在該算法中，認知用戶共享本地檢測的判決結(jié)果和可靠度，可靠度低的用戶用比他可靠度高的用戶的判決結(jié)果來更新自己的判決，需要進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬蓚€認知用戶的判決結(jié)果只要都不存在主用戶時就可以進行通信，這樣便于快速建立連接。ROC曲線的仿真結(jié)果表明檢測性能有較好的改進。

1 系統(tǒng)模型

在傳統(tǒng)的協(xié)作頻譜檢測中，所有的認知用戶獨立地做出自己的本地判決，并沒有參照其他鄰居用戶，因此本地認知性能是有限的。相反，如果認知用戶在進行本地判決的時候參照了其他用戶的判決結(jié)果，則認知性能會有很大的提升［8］。

假設(shè)一個認知網(wǎng)絡(luò)中有N個認知用戶進行本地頻譜認知，每個感知用戶都具有信噪比估計的功能。分布式頻譜檢測模型如圖1所示，時隙T0為本地頻譜檢測階段(Sense)，然后為信息共享階段(Share)。

在一次認知的初始階段T0時隙，每個認知用戶先進行自己的本地頻譜檢測，然后依次把自己的認知結(jié)果和可靠度廣播出去。本地頻譜檢測采用能量檢測，根據(jù)能量檢測的特點，選擇信噪比(SNR)作為可靠度。為了簡化復(fù)雜度，在廣播前先對信噪比進行4級量化，這樣只需要廣播2 bit的信息即可。

圖1 分布式頻譜檢測模型

信息共享階段包括n個時隙。假設(shè)第一個用戶CR1的信噪比最高，第n個用戶CRn的信噪比最低。則在T1時隙CR1把自己的判決結(jié)果和信噪比廣播出去，其他的用戶用他的結(jié)果來更新自己的判決。當CR1廣播完自己的數(shù)據(jù)后便不再參與協(xié)作，而只是接收并記錄來自其他用戶的判決結(jié)果和信噪比，直到下次認知時間的到來。對于可靠度最低的第n個用戶CRn來說，它接收來自其他用戶的判決結(jié)果和信噪比，并用他們的結(jié)果來更新自己的判決，在最后一個時隙把自己最終的判決結(jié)果和信噪比廣播出去。

2 基于信息共享的分布式頻譜認知算法

根據(jù)圖1所示的系統(tǒng)模型，基于可靠度和信息共享的分布式頻譜檢測算法步驟如下:

1)每個認知用戶接收來自主用戶的信息，用能量檢測的方法給出自己的本地判決H0(主用戶不存在)或者H1(主用戶存在)，并估計出自己的本地信噪比，根據(jù)本地信噪比為每一個認知用戶設(shè)定定時器Tj，使得信噪比高的用戶定時時間短，信噪比低的用戶定時時間長。

2)當?shù)趈個認知用戶的定時器滿時，他把自己的認知結(jié)果和本地信噪比廣播出去，其他用戶接收他的認知結(jié)果和信噪比，并記錄下來。如果接收到用戶的信噪比高于自己的信噪比，則用信噪比高的用戶的判決結(jié)果來更新自己的結(jié)果，反之，不更新。

3)當所有認知用戶都更新完自己的結(jié)果后，對于要進行通信的兩個用戶，只用檢查他們的最終判決結(jié)果。若他們最終的判決結(jié)果都是不存在主用戶，則他們兩個可以直接進行數(shù)據(jù)傳輸，否則不能進行通信。

根據(jù)上述步驟，具體過程如下:

1)本地能量檢測

所有的認知用戶在本地都采用能量檢測的方法［11］，第j個用戶在第k個時隙頻譜檢測的二進制假設(shè)可以表示為

式中:s(k)表示主用戶發(fā)送的信號;xj(k)表示第j個次級用戶接收到的信號;hj是信道增益，假設(shè)他在檢測周期內(nèi)保持不變;vj(k)是均值為0，方差為σ2j的加性高斯白噪聲。

所有的認知用戶計算經(jīng)過一段觀察時間T，在固定的帶寬W內(nèi)接收到信號的能量，也就是第j個認知用戶在第i次認知時接收到信號的能量為

式中:u=TW，是時間和帶寬的乘積。則第j個認知用戶第i次認知的二進制假設(shè)可以改寫為

λj是第j個認知用戶的本地能量檢測門限值。

2)本地檢測的可靠度估計

在能量檢測中，如果信噪比特別低，就會發(fā)生錯判，直接影響系統(tǒng)的性能。由圖2仿真結(jié)果可以看出，信噪比高的用戶檢測結(jié)果的可靠度也高，信噪比低的用戶的檢測結(jié)果可靠度也低，因此可以把認知用戶的信噪比看作是它的可靠度判斷標準。

圖2 信噪比不同的5個用戶的ROC曲線

3)定時器和廣播時隙分配

由于在分布式方案中沒有融合中心，而且各個認知用戶不可能知道其他用戶的信噪比，所以可在每個用戶作出本地判決后根據(jù)本地信噪比設(shè)定一個定時器。定時器未滿時就接收來自其他用戶的判決結(jié)果和信噪比，當定時器計滿時把自己的本地判決和量化后的信噪比廣播出去。由此，信噪比不同，定時器定時的時間長度也不同，這樣就相當于給各個用戶的信噪比進行排序并給每個用戶分配了廣播時隙。根據(jù)提出的算法，可以讓信噪比低的用戶的定時器時間長，信噪比高的用戶的定時器時間短。因此，定

式中:A是個時間常量;γj是認知用戶j的本地信噪比。

4)認知用戶之間信息的共享及判決結(jié)果的修正

認知用戶在定時器計滿時把自己的判決結(jié)果和信噪比廣播出去，根據(jù)提出的算法，第j個感知用戶可以用比他信噪比高的用戶信息來更新自己的判決結(jié)果，具體的更新算法如

式中:Ωj是比第j個認知用戶的信噪比高的用戶集合;ω0，ωj和ωk分別是

式中λj和γj都是已知的，則可以對第j個認知用戶的認知結(jié)果進行更新，最后記錄更新后的結(jié)果。

3 仿真結(jié)果

這里考慮一個5用戶的認知無線電網(wǎng)絡(luò)，每個用戶用能量檢測的方法獨立地檢測主用戶的存在。這里假設(shè)5個用戶的接收信噪比分別為－24 dB，－22 dB，－19 dB，－17 dB和－15dB，信道為瑞利衰落信道。

圖2給出了這5個用戶的ROC曲線。由圖2可以看出，信噪比越高檢測性能越好，所以可以用認知用戶的信噪比作為該用戶的檢測可靠度標準。

根據(jù)本文的算法，信噪比低的用戶用信噪比高的用戶的結(jié)果來更新自己的判決結(jié)果。圖3是仿真了第1個用戶更新前和更新后的ROC曲線。假設(shè)有4個用戶，信噪比分別是－22 dB，－19 dB，－17 dB和－15 dB，u=1。從圖3可以看出，可靠度更新后的檢測性能有了很大提升。

圖3 第1個用戶更新前后的性能比較

圖4給出了可靠度最低的用戶的性能隨參與協(xié)作的用戶數(shù)的變化，可以看出參與協(xié)作的用戶數(shù)越多，該用戶的性能越好。這是因為參與協(xié)作的用戶數(shù)越多，比他可靠度高的用戶數(shù)就越多，則用他們的結(jié)果更新后的結(jié)果就越可靠。因為認知用戶只用比他可靠度高的用戶結(jié)果更新自己的結(jié)果，因此增加信噪比他低的用戶并不會對他的性能有任何改善。

圖4 性能隨參與協(xié)作的用戶數(shù)的變化

圖5為認知用戶的性能隨信噪比門限值變化的ROC曲線。信噪比門限較小相當于讓和該用戶信噪比值相近的認知用戶都參與協(xié)作，這可能需要較長的時間。但是門限較大就相當于忽略了一些比該用戶信噪比略大的用戶，即減少了參與協(xié)作的用戶數(shù)，從圖4可以看出這會使系統(tǒng)的性能有所下降，因此應(yīng)該取一個折中。從圖5的仿真結(jié)果可以看出，門限值為3是一種最優(yōu)的選擇。

圖5 性能隨信噪比門限值的變化

4 總結(jié)

在本文中，提出了一種基于可靠度和信息共享的協(xié)作頻譜檢測算法，這種算法可以明顯地提高認知用戶的本地檢測性能。把這個算法應(yīng)用到分布式頻譜檢測中，對于兩個要進行通信的用戶來說，只要他們都檢測出不存在主用戶，就可以迅速地建立連接，從而實現(xiàn)了快速通信。

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