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        對認(rèn)知無線電波束成形算法的探討

        2013-10-20 02:29:14孫逸群王宇輝
        無線電通信技術(shù) 2013年6期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化信號用戶

        孫逸群,王宇輝

        (杭州供電公司信通公司,浙江杭州 310052)

        0 引言

        在無線通信中,有限的無線頻譜資源大部分分配給了授權(quán)的用戶;然而,授權(quán)用戶在時間、地點(diǎn)和空間等一系列的維度上沒有完全充分利用寶貴的頻譜資源,故研究學(xué)者提出了認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)技術(shù)[1]。認(rèn)知無線電技術(shù)從根本上說就是利用授權(quán)用戶在授權(quán)頻譜不用的維度傳輸非授權(quán)用戶的信息。此技術(shù)從提出就廣受學(xué)術(shù)界的關(guān)注,成為研究的熱點(diǎn)[2-4]。在傳統(tǒng)的研究中,協(xié)作頻譜感知策略通常都引入一些次用戶,最后將各自檢測的數(shù)據(jù)或者結(jié)論發(fā)給融合中心進(jìn)行決策[5]。所研究的系統(tǒng),主用戶網(wǎng)絡(luò)中的中繼節(jié)點(diǎn)利用主用戶收發(fā)雙方的空隙可以與次用戶網(wǎng)絡(luò)中的感知基站進(jìn)行信息的交互。在頻譜感知的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn),以次用戶基站的信噪比作為優(yōu)化的目標(biāo),設(shè)計(jì)最優(yōu)的波束成形算法,在保證主用戶系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的同時,最大化次用戶系統(tǒng)的信噪比。列出的優(yōu)化函數(shù)是一個非凸問題,即是非正定規(guī)劃。將此非凸問題轉(zhuǎn)化成凸優(yōu)化問題,可以得到閉合解,仿真結(jié)果表明此方法的檢測概率明顯優(yōu)于其他方法。

        1 系統(tǒng)模型

        所提方案的系統(tǒng)模型如圖1所示。此系統(tǒng)中包括1對主用戶收發(fā)裝置和K個次用戶,主用戶對之間需要通過次用戶進(jìn)行信息交換,他們中間不存在之間的鏈路信息。次用戶有2個方面的作用:①進(jìn)行頻譜感知,檢測主用戶是否正在利用授權(quán)的頻譜;②作為主用戶對之間的中繼,幫助主用戶進(jìn)行通信。假設(shè)從一開始,同步機(jī)制比較完善,每一個步驟都非常同步,并且次用戶采用放大轉(zhuǎn)發(fā)的中繼協(xié)議進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。主用戶配置N個接收天線,同時每一個次用戶均配置N個天線,次用戶基站配置M個天線。

        圖1 誤檢測概率隨SNR變化曲線

        在第1時隙,次用戶基站和主用戶基站均向次用戶發(fā)送信息;在第2時隙,次用戶將處理后的信號發(fā)送給主用戶和次用戶基站。其中,虛線代表對主用戶的干擾。不失一般性,設(shè)主用戶基站為用戶1和次用戶基站為用戶2分別發(fā)送信息,并且假設(shè)主用戶基站和主用戶之間不存在直接的通信鏈路。本系統(tǒng)是頻分雙工系統(tǒng),在第 1時隙,用戶 i( i=1,2)發(fā)送信號Si給次用戶,則次用戶接收的信號可以表示為:

        式中,si∈N×1為用戶i發(fā)送的信號信息,由于功率歸一化,故E( Si)=IN;N×M表示矩陣元素為復(fù)數(shù),且矩陣為N行M列;IN代表N×N的單位矩陣;E(·)代表取均值運(yùn)算;(·)H代表矩陣的共軛裝置運(yùn)算;hi∈M×N為用戶i到中繼節(jié)點(diǎn)的信道矩陣,設(shè)信道服從瑞利衰落為次用戶i在第1時隙的發(fā)送功率;nR∈M×1為中繼端接收的噪聲矩陣,考慮加性高斯白噪聲的情況,均值為0,噪聲方差可以表示為E( z zH)=σ2IM。由于對信號的估計(jì)尚不明確,所以功率采用平均功率分配的方案。假設(shè)主用戶基站和次用戶基站均知道信道狀態(tài)信息。

        在第2時隙,次用戶將接收到的信號進(jìn)行信號處理,即波束成形處理發(fā)送給主用戶基站和次用戶基站,從而達(dá)到傳送主用戶信息和次用戶基站進(jìn)行頻譜檢測的目的。其中Tj代表第j( j=1,2,…,K)個次用戶發(fā)送的信號,其可以寫為:

        式中,vj是在主用戶基站或者次用戶基站的加性高斯白噪聲,其均值為0,方差為σ2;Gj為第j個次用戶到主用戶的信道,Gj∈M×N。為了保證主用戶的正常通信,次用戶對主用戶造成的干擾不能超過一個特定的值,在此表示為:

        在此系統(tǒng)模型中,假設(shè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)不考慮對主用戶網(wǎng)絡(luò)的任何干擾,因此,主用戶網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用雙向中繼進(jìn)行通信,次用戶基站通過感應(yīng)信道來進(jìn)行機(jī)會主義傳輸,在第2時隙,次用戶基站接收到的信號可以表示為:

        式中,H3=diag (h3)是次用戶到次用戶基站之間的信道矩陣。根據(jù)矩陣知識帶入式(4)可寫為:

        在次用戶基站接收到的信號與主用戶接收到的信號用途是不同的,在主用戶接收的信號是為了得到對方的信息,而在次用戶接收的信號是為了進(jìn)行頻譜檢測,重點(diǎn)也是對次用戶基站的頻譜檢測。

        2 有限反饋條件下的頻譜感知

        根據(jù)最大似然檢測,可以得到判決門限為λ,根據(jù)檢測可以得到檢測中的檢測概率PD和虛警概率PF:

        式中,Q(·)為標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的累積分布函數(shù),通過設(shè)計(jì)合理的λ,可以得到相應(yīng)的虛警概率和檢測概率:

        將式(8)帶入式(6),可以得到檢測概率與虛警概率之間的關(guān)系為:

        定義接收到的信噪比為:

        將式(10)帶入式(9)從而可以得到雙向中繼認(rèn)知系統(tǒng)的檢測概率為:

        從式(11)可以看出,檢測概率是信噪比的增函數(shù),所以最大化信噪比,可以有效地提高系統(tǒng)的檢測概率。

        3 有限反饋條件下的頻譜感知優(yōu)化

        根據(jù)分析,在有限反饋條件下來優(yōu)化頻譜感知函數(shù)[8,9],從而提高頻譜感知的性能。其主要手段就是最小化信噪比,因此,要確定優(yōu)化函數(shù),其優(yōu)化問題可以表達(dá)為:

        式中,φ1和φ2分別為干擾的噪聲容限,而PMAX為整個網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的最大功率,在一個確定的系統(tǒng)中,這些值均是已知的,故在這里,可以當(dāng)作常數(shù)來用。而在有限反饋條件下,反饋的信道不再是完整的信道狀態(tài)信息,故SNR和其他涉及到和中的信道狀態(tài)信息均按照反饋的估計(jì)值計(jì)算,即:

        由于式(15)是非凸優(yōu)化函數(shù),故需要將其轉(zhuǎn)化為優(yōu)化函數(shù),即定義W=w wH,則優(yōu)化問題可以轉(zhuǎn)化為:

        根據(jù)式(16)可以看出,只有在合理的t的取值范圍下找到最優(yōu)的值tmax,令t的取值范圍為[tl,tu]。

        4 仿真結(jié)果與復(fù)雜度分析

        采用計(jì)算機(jī)仿真來顯示所提方案的先進(jìn)性。為了簡化仿真,認(rèn)為次用戶到雙向中繼的距離是相等的。不失一般性,RS和次用戶到主用戶的距離是RS到次用戶距離的2倍和3倍。在仿真中,取M=8,N=2,K=8,且設(shè)次用戶和中繼發(fā)送的最大功率相等,即PR=Pk=Pt。設(shè)不同階段對主用戶干擾的界限均為η。在有限反饋機(jī)制中,采用隨機(jī)高斯曼流型的量化碼本,其迭代次數(shù)為8次。在反饋機(jī)制中,采用的是隨機(jī)碼本。

        在SNR變化的情況下誤檢測概率的變化情況如圖1所示。可以看出,隨著SNR的增加,其誤檢測概率也隨之降低,而且對比了不同數(shù)量次用戶的情況。隨著次用戶的增加,其誤檢測概率也隨之降低。

        5 結(jié)束語

        研究了在次用戶作為雙向中繼的場景下,認(rèn)知無線電系統(tǒng)的頻譜檢測問題,在此場景下,協(xié)作頻譜感知的效果最好,次用戶不但充當(dāng)了雙向中繼,也有頻譜檢測的功能,通過優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化得到了一個最優(yōu)解,在有限反饋條件下也依然適用。當(dāng)然還有處理速度的問題沒有考慮,將在隨后的研究中不斷的深入。

        [1]CHAKRAVARTHY V,LI X,ZHOU R L,et al.A Novel Hybrid Overlay/Underlay Cognitive Radio Waveform in Frequency Selective Fading Channels[C]∥ 4th International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications,2009:1 -6.

        [2]CHAKRAVARTHY V,WU Z Q,TEMPLE M,et al.Cognitive Radio Centric Overlay/Underlay Waveform[C]∥3rd IEEE Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks,2008:1 -10.

        [3]CHAKRAVARTHY V,WU Z Q,SHAW A,et al.A General Overlay/Underlay Analytic Expression Representing Cognitive Radio Waveform[C]∥ International Waveform Diversity and Design Conference,2007:69 -73.

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        [8]SRIRAM S,VISHWANATH S,JAFAR S,et al.On the Capacity of Cognitive Relay Assisted Gaussian Interference Channel[J].2008 International Symposium on Information Theory,2008:1 -5.

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