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        低信噪比下一種改進(jìn)的譜相關(guān)頻譜檢測

        2013-08-13 03:54:38張家凱周小平凌洪濤
        電視技術(shù) 2013年13期
        關(guān)鍵詞:電視信號譜估計復(fù)雜度

        張家凱,李 莉,周小平,李 磊,凌洪濤

        (上海師范大學(xué),上海 200234)

        責(zé)任編輯:薛 京

        認(rèn)知無線電技術(shù)(CR)作為一種頻譜再利用技術(shù),在解決無線通信中頻譜資源緊張的問題方面,具有獨特的優(yōu)勢,其關(guān)鍵技術(shù)之一為頻譜感知技術(shù)。為了提高頻譜檢測性能,文獻(xiàn)[1]提出一種低復(fù)雜度的多維度(MTM)改進(jìn)算法,降低了計算復(fù)雜度。文獻(xiàn)[2]推導(dǎo)出融合中心利用衰落信道統(tǒng)計特性的似然比協(xié)作頻譜檢測公式,簡化了協(xié)作頻譜檢測過程,便于實際應(yīng)用。文獻(xiàn)[3]給出了一種采用最小最大準(zhǔn)則實現(xiàn)頻譜感知融合的方法,解決了在主用戶出現(xiàn)的先驗概率未知的情況下不能實現(xiàn)同步和異步感知信息融合的問題。但上述研究均是在信噪比較高的條件下展開,而實際通信環(huán)境通常具有較低的信噪比。IEEE802.22無線區(qū)域網(wǎng)(WRAN)工作組已經(jīng)起草了基于認(rèn)知無線電的空中接口標(biāo)準(zhǔn),以便認(rèn)知用戶可以接入空閑的電視頻段;并對參與頻譜感知的信號信噪比做了規(guī)定,要求頻譜感知算法至少在信號信噪比為-18 dB的條件下可靠檢測到授權(quán)電視信號[4]。在此背景下,研究低信噪比下的頻譜檢測技術(shù),具有現(xiàn)實意義。

        檢測信號在低信噪比下,頻譜感知算法中常用的能量檢測算法[1-2]受到噪聲不確定性的影響,匹配濾波器檢測算法不同步問題突出,使能量檢測和匹配濾波器檢測算法不適用檢測微弱信號。在發(fā)送信號特征已知的條件下,循環(huán)平穩(wěn)特性檢測具有較高的檢測性能,但具有計算量大的缺點。Shen Da等[5]提出一種基于顯著循環(huán)頻率的改進(jìn)循環(huán)平穩(wěn)檢測算法,大大降低了計算復(fù)雜度,且具有較高檢測性能,但只適用于幅度調(diào)制(AM)和二進(jìn)制相移鍵控(BPSK)調(diào)制信號。Zhi Quan[6]提出了基于信號特征相關(guān)的感知方案,把發(fā)送信號與接收信號的周期圖進(jìn)行相關(guān),作為檢測統(tǒng)計量,然后與設(shè)定的門限比較進(jìn)行頻譜判決,此算法較傳統(tǒng)的能量檢測算法性能有較大提升。然而,用周期圖法對信號進(jìn)行譜估計分辨率較低,分辨率受到信號長度的影響,與信號長度成正比,從而一定程度上制約了頻譜檢測的可靠性。

        針對上述問題,提出了一種把主用戶發(fā)射機(jī)的發(fā)送信號和認(rèn)知用戶接收機(jī)的接收信號的最小方差無失真響應(yīng)(MVDR)譜進(jìn)行相關(guān),把譜相關(guān)量作為檢測統(tǒng)計量,與滿足虛警概率條件下得到的門限做比較進(jìn)行頻譜檢測的改進(jìn)方法。由于MVDR算法進(jìn)行譜估計比周期圖法具有更高的分辨率,所提算法比現(xiàn)有算法在檢測性能上更加優(yōu)越。同時通過分析所提算法的復(fù)雜度,得出所提算法能夠滿足IEEE802.22標(biāo)準(zhǔn)對于檢測時間的要求。

        1 系統(tǒng)模型和算法

        假設(shè)認(rèn)知無線通信網(wǎng)絡(luò)所共享的頻譜為電視頻段,則認(rèn)知用戶應(yīng)檢測電視信號(主用戶)的有無,以便可以在空閑的電視頻段進(jìn)行通信。為此,認(rèn)知用戶可以利用電視信號的頻譜特征進(jìn)行頻譜檢測。本文仿真了兩個電視信號:先進(jìn)電視制式委員會(ATSC)信號和美國國家電視制式委員會(NTSC)信號,作為主用戶發(fā)送信號。ATSC信號是一個數(shù)字電視信號,占用6 MHz帶寬,頻譜中在310 kHz處有一個導(dǎo)頻信號。NTSC信號是一個模擬電視信號,同樣占用6 MHz帶寬,其頻譜中含有3處沖激信號,分別代表視頻、色彩和音頻載波[6]。

        1.1 信號模型

        為便于分析,假設(shè)信號和噪聲是相互獨立的,則接收信號的功率譜密度在二元假設(shè)檢驗下可以寫成

        式中:H0,H1分別表示主用戶不存在、存在的假設(shè)。頻譜檢測中發(fā)送的電視信號的功率譜密度Sx(ω),在認(rèn)知用戶的接收機(jī)端是已知的。為了檢測電視信號是否存在,采用譜相關(guān)檢測[7],即

        式中:th是檢測門限[6]。傳統(tǒng)的求信號PSD的方法是采用周期圖法,由于周期圖法進(jìn)行功率譜估計頻率分辨率較低,分辨率與信號的長度成正比,同時會使微弱信號淹沒在強(qiáng)干擾信號中,從而會一定程度上影響頻譜檢測的性能。高分辨率的譜估計方法還有自回歸(AR)參數(shù)模型功率譜估計算法,該方法中參數(shù)的提取算法主要有3種,其中Levinson-Durbin算法分辨率不如MVDR算法,Burg算法和Marple算法雖然精確度高,但計算比MVDR算法復(fù)雜。

        1.2 算法描述

        針對上述問題,提出用MVDR算法對信號進(jìn)行頻譜估計,MVDR算法在頻譜分辨率較高的同時計算復(fù)雜度較低,能更好地滿足頻譜檢測的要求。

        求MVDR譜的步驟為:

        1)由y(t)的L個觀測樣本y(0),y(1),…,y(L-1)估計樣本相關(guān)矩陣R^。

        2)求 MVDR 譜估計[8],即

        (1)CMC添加量越大,成型后產(chǎn)品強(qiáng)度越大,但成型后秸稈炭的脫臭性能下降幅度亦越大,一定的成型溫度有利于打通秸稈炭中被CMC堵塞的孔隙。綜合兩者因素,認(rèn)為當(dāng)CMC添加量為20%,成型壓力為20 MPa,成型溫度為250 ℃時,CMC粘合秸稈炭的脫臭性能最好,H2S吸附時間可達(dá)50 min,成型強(qiáng)度可達(dá)29 N·cm-2。

        由此,一般的判決關(guān)系式(2)可以更新為

        對于給定的判決量,根據(jù)Neyman-Pearson準(zhǔn)則可求出滿足一定虛警概率條件下的檢測門限。假設(shè)主用戶不存在,即認(rèn)知用戶接收到的信號中只含有噪聲v(t)。對于具有L個采樣的接收信號y(t),對其進(jìn)行L點MVDR譜密度估計,有

        判決量為

        通過把TL的分布近似成一個非中心卡方分布(δ),并求得(δ)分布的自由度 κ、偏移參數(shù) δ、均值μχ2、方差 σχ2。虛警概率 Pf可以近似成

        式中:c1,c2分別是TL的累積生成函數(shù)的一、二階累積量;

        對于給定的虛警概率Pf,可求出門限th,即

        式中:

        式中:F(·)是中心卡方分布的累積分布函數(shù)[9](CDF)。

        2 仿真結(jié)果和分析

        2.1 仿真結(jié)果分析

        采用模擬產(chǎn)生的NTSC和ATSC信號作為發(fā)送信號,對改進(jìn)算法的性能進(jìn)行仿真,發(fā)送信號的長度為4 096點采樣(L=4 096),將虛警概率Pf設(shè)為0.001,進(jìn)行了1 000次Monter-Carlo試驗得到仿真結(jié)果。圖1和圖2分別給出了對于NTSC信號和ATSC信號,改進(jìn)算法在不同信噪比下的檢測性能曲線,縱坐標(biāo)為檢測概率Pd,同時與文獻(xiàn)[6]中的檢測算法和能量檢測(ED)算法性能進(jìn)行比較。其中,設(shè)置信噪比(SNR)從-21 dB至-13 dB,信道假設(shè)為加性高斯白噪聲信道(AWGN)。

        圖1 NTSC信號本文算法與原算法檢測性能比較

        從圖1的仿真結(jié)果可以看出:改進(jìn)算法的性能優(yōu)于文獻(xiàn)[6]中算法,尤其是當(dāng)信噪比較低時,比文獻(xiàn)[6]中算法約有10%的檢測性能提升,隨著SNR的提高,兩種算法都表現(xiàn)出較高的檢測性能。同時可以看出,兩種算法的性能都高于一般的能量檢測算法。

        圖2 ATSC信號本文算法與原算法檢測性能比較

        從圖2可以得到與以上分析類似的結(jié)論,當(dāng)信噪比較低時,改進(jìn)的算法比文獻(xiàn)[6]中算法約有10%的檢測性能提升。通過比較圖1和圖2,還可以發(fā)現(xiàn):相同條件下,采用NTSC信號比ATSC信號可以獲得更高的檢測性能。這是因為NTSC信號的頻譜中具有3個沖激量,每個沖激量都具有顯著的能量特征,不易被噪聲淹沒,從而容易檢測。而ATSC信號的頻譜較平坦,且頻譜中只有一個表示導(dǎo)頻信號的沖激量。

        2.2 算法復(fù)雜度比較

        與文獻(xiàn)[6]算法的復(fù)雜度O(L·lb L)相比,改進(jìn)算法的復(fù)雜度為O(M(M+1)L),其中M為信號相關(guān)矩陣的階數(shù),L為信號采樣長度。仿真中取 M=16,L=4 096,M(M+1)L/(L·lb L)≈24.7,即改進(jìn)算法復(fù)雜度約為文獻(xiàn)[6]算法復(fù)雜度的24.7倍。由文獻(xiàn)[6]中最長感知時間為48 ms,可得改進(jìn)的算法感知時間約為1.19 s。

        根據(jù)IEEE802.22標(biāo)準(zhǔn)要求,當(dāng)漏警概率和虛警概率均小于0.1時,認(rèn)知設(shè)備最長感知時間不得超過2 s[10]。當(dāng)感知時間取滿足標(biāo)準(zhǔn)要求的最大值2 s時,在保持L取值不變的條件下,M可取得的最大值為21;當(dāng)L取值變化時,M的最大取值也應(yīng)有相應(yīng)的變化。所提出的算法滿足標(biāo)準(zhǔn)要求,且虛警概率取0.001,在信噪比為-18 dB時,NTSC信號的檢測概率為99%,ATSC信號的檢測概率為95%。所提算法在犧牲一些感知時間的情況下,能夠提高檢測概率,可以作為一種低信噪比下頻譜檢測的方法。

        3 結(jié)論

        本文提出一種用MVDR譜估計算法的改進(jìn)譜相關(guān)頻譜檢測算法,通過公式推導(dǎo)得到了新的檢測門限,用Monter-Carlo方法進(jìn)行仿真,與周期圖法功率譜估計譜相關(guān)檢測算法的檢測性能進(jìn)行了對比。相對于原周期圖法進(jìn)行譜估計分辨率較低的缺點,改進(jìn)的算法因為采用MVDR算法進(jìn)行譜估計分辨率較高,頻譜檢測的性能也更好。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的算法比原算法具有更好的檢測效果。同時,對改進(jìn)算法的復(fù)雜度進(jìn)行了分析,得出改進(jìn)算法性能的提升是由犧牲感知時間換來的,但改進(jìn)算法的感知時間仍可以達(dá)到IEEE802.22標(biāo)準(zhǔn)的要求。在對感知時間要求不高的情況下,可以考慮把改進(jìn)算法作為一種頻譜檢測方法。我國的數(shù)字電視制式是2006年8月頒布的地面數(shù)字電視多媒體廣播(DTMB)標(biāo)準(zhǔn),其頻譜中含有兩個導(dǎo)頻信號,對我國的數(shù)字電視信號頻譜感知時改進(jìn)算法實效性和準(zhǔn)確性如何,還有待實驗驗證。

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        [4]IEEE 802.22,IEEE Standard for Wireless Regional Area Networks Part 22:cognitive wireless ran medium access control(MAC)and physical layer(PHY)specifications:policies and procedures for operation in the TV bands[S].2011.

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