杜　紅，富　爽，史國軍， 李維民

(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163319)

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認(rèn)知無線電中雙階段頻譜檢測算法研究

杜紅，富爽，史國軍， 李維民

(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163319)

在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中，為了實現(xiàn)更精確的檢測，并避免對授權(quán)用戶的干擾，一種雙階段頻譜檢測算法被提出。該算法由粗檢測和細(xì)檢測兩種方式組成。粗檢測階段采用應(yīng)用廣泛的能量檢測技術(shù)。由于能量檢測技術(shù)的性能在衰落環(huán)境中容易受到影響，當(dāng)粗檢測階段時感知結(jié)果判定為信道空閑，在細(xì)檢測階段將采用基于一階周期平穩(wěn)特征檢測算法。對于這種雙階段頻譜檢測算法，推導(dǎo)分析了錯誤檢測概率和吞吐量的性能指標(biāo)。仿真結(jié)果表明，頻譜檢測性能顯著優(yōu)于常規(guī)的一階段頻譜檢測算法。

認(rèn)知無線電；雙階段頻譜檢測；能量檢測；一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測

目前，認(rèn)知無線電(Cognitive Radio，CR)技術(shù)已經(jīng)被視為一種有效的提高頻譜利用率的方法，它通過機會式頻譜共享方式使用頻譜，解決了當(dāng)前頻譜擁塞和部分頻譜利用不足之間的沖突[1-2]。然而，為了避免可能對授權(quán)主用戶(Primary User，PU)的干擾，CR用戶對頻譜的接入具有較低優(yōu)先級。因此，CR用戶必須在接入信道之前檢測該頻譜的可用性。目前，頻譜感測技術(shù)主要集中在主發(fā)射機的頻譜檢測，并且通?？梢员环诸悶槠ヅ錇V波器檢測、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測和能量檢測。然而，在上述檢測技術(shù)在實際應(yīng)該上有其自身的局限性。更具體地，匹配濾波器技術(shù)需要授權(quán)用戶對頻譜使用情況的先驗信息；循環(huán)平穩(wěn)特征檢測技術(shù)具有較高的復(fù)雜性；即使能量檢測被廣泛使用，在低信噪比環(huán)境中具有較弱的檢測性能。

為滿足頻譜檢測時間和感知靈敏度的要求，CR系統(tǒng)引入了具有兩階段的頻譜檢測(Two-stage Spectrum Sensing，TSS)技術(shù)，在IEEE 802.22無線區(qū)域網(wǎng)(Wireless Regional Area Network，WRAN)中，包括粗檢測和細(xì)檢測[3]。目前，兩級頻譜檢測策略已在一些文獻中研究。如文獻[4]主要研究了兩階段檢測方法中最小化頻譜檢測時間，但是，這兩個檢測階段都基于能量檢測技術(shù)；文獻[5]研究的兩階段檢測方案基于能量頻譜檢測和最大最小特征值檢測技術(shù)。文獻[6]重點研究雙階段頻譜檢測算法在陰影衰落環(huán)境中與單階段頻譜檢測技術(shù)的性能對比分析。文獻[7]研究了在噪聲不確定環(huán)境下，采用能量檢測、最大最小特征值檢測技術(shù)作為雙階段頻譜檢測方案，以保護授權(quán)主用戶為出發(fā)點研究該檢測方案的頻譜檢測性能；此外，還有研究將兩階段檢測技術(shù)應(yīng)用在協(xié)作頻譜感知算法中[8]，該研究方法采用了自適應(yīng)的雙門限檢測技術(shù)，但檢測技術(shù)僅考慮單一的能量檢測技術(shù)。

本文的主要研究工作如下所述。第一，研究一種新的雙階段頻譜檢測方案，更加專注于檢測性能的精確性，在最大程度上避免對授權(quán)主用戶的干擾。具體地，采用一階循環(huán)平穩(wěn)檢測作為精細(xì)檢測階段，適當(dāng)降低復(fù)雜性。第二，兩階段頻譜檢測算法的性能指標(biāo)分析，研究所提檢測算法的檢測性能的準(zhǔn)確性，以錯誤檢測概率為指標(biāo)，分析不同檢測算法的可靠性。此外，關(guān)注雙階段頻譜檢測方法的吞吐量性能，以保證CR用戶的頻譜效率。最后，使用MATLAB軟件進行數(shù)值仿真，仿真結(jié)果顯示了雙階段頻譜檢測算法在可靠性和有效性方面的優(yōu)越性。

1　系統(tǒng)模型

在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中，頻譜感知的檢測問題可以采用二元假設(shè)問題。因此，頻譜檢測的目標(biāo)在以下兩個假設(shè)之間來決定

(1)

式中：T表示所觀察到的時間；x(t)是由認(rèn)知用戶CR接收到的信號；s(t)是在授權(quán)用戶PU的發(fā)送信號；h是信道的增益；n(t)是零均值和方差為δ2的加性高斯白噪聲(AdditiveWhiteGaussianNoise，AWGN)的高斯隨機變量；H0表示授權(quán)用戶不存在；H1表示授權(quán)用戶在占用信道。

假設(shè)整個頻譜帶寬是由具有相同大小帶寬的N組信道構(gòu)成。雙階段的頻譜檢測方案如圖1所示。假設(shè)信道是按順序進行檢測。考慮到授權(quán)用戶PU在衰落環(huán)境下的低功耗，通過第一階段的能量檢測技術(shù)很難發(fā)現(xiàn)授權(quán)用戶，它也許會發(fā)生漏檢。因此，為了避免對授權(quán)用戶PU的干擾，在第一階段檢測后感知到信道為空閑后將實施第二階段頻譜檢測。在這里，精細(xì)檢測階段采用一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法。

圖1　兩階段頻譜檢測方案

2　一種雙階段頻譜檢測算法

在本節(jié)中，首先分析了目前應(yīng)用廣泛的能量頻譜檢測方案，由于能量頻譜檢測技術(shù)在低信噪比環(huán)境下性能較差，然后在精細(xì)檢測階段中采用一階周期平穩(wěn)特征檢測，并對其頻譜檢測性能進行了討論。

2.1能量頻譜檢測技術(shù)

目前，對授權(quán)主用戶的頻譜檢測普遍采用計算復(fù)雜度低的能量檢測技術(shù)。能量檢測器輸出Y的分布表示如

(2)

能量檢測技術(shù)的檢測概率Pd_energy和虛警概率Pf_energy在加性高斯白噪聲信道條件下的近似表達式可以分別用式(3)和式(4)表示。檢測概率Pd_energy表示授權(quán)用戶存在，認(rèn)知用戶發(fā)現(xiàn)授權(quán)用戶的概率；虛警概率Pf_energy表示授權(quán)用戶不存在，認(rèn)知用戶虛報判斷授權(quán)用戶存在的概率

dx

(3)

(4)

2.2一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法

根據(jù)大多數(shù)調(diào)制信號的特點，它們的均值和自相關(guān)函數(shù)呈周期性循環(huán)平穩(wěn)特性。循環(huán)平穩(wěn)信號主要是基于自相關(guān)函數(shù)，因此，主要利用授權(quán)用戶信號的平均特性來提高時域上感知信道的效率。

以下分析一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測在AWGN信道的檢測性能?？紤]一個確定的復(fù)合正弦信號s(t)，它可以表示為

s(t)=aej(2πf0t+θ)

(5)

通過在AWGN信道上s(t)的傳輸，x(t)=s(t)+n(t)表示所接收的信號。x(t)的平均函數(shù)可以寫成

(6)

對于一個特定的門限閾值λ，在AWGN信道條件下，M(t)包絡(luò)的累積密度函數(shù)在不同的信道空閑H0和信道被占用H1的條件下由式(7)分別給出

(7)

在H0條件下，一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的虛警概率Pf_one-order可被表示為

(8)

同樣，在H1條件下，一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的檢測概率Pd_one-order在AWGN可以獲得為

(9)

3　雙階段頻譜檢測性能指標(biāo)分析

本節(jié)主要研究雙階段頻譜檢測方案的性能指標(biāo)。具體地，為了保護授權(quán)主用戶免受認(rèn)知用戶的干擾，并有效地利用空閑的頻譜資源，以下主要分析了錯誤頻譜檢測概率和吞吐量兩種性能指標(biāo)，以此來衡量雙階段頻譜檢測的可靠性和有效性。

3.1錯誤檢測的概率

根據(jù)上述提出的雙階段頻譜檢測方案的系統(tǒng)模型，雙階段頻譜檢測算法的虛警概率Pf和檢測概率Pd為

Pf=Pf_energy+(1-Pf_energy)Pf_one-order

(10)

Pd=Pd_energy+(1-Pd_energy)Pd_one-order

(11)

錯誤檢測的總概率Perror是其由誤檢概率和虛警概率組成。Perror由下式給出

Perror=Pmd+Pf=(1-Pd)+Pf

(12)

3.2吞吐量分析

為了比較能量檢測和一階周期平穩(wěn)特征檢測兩個階段頻譜檢測方式的收益，以下研究了兩種頻譜檢測算法的吞吐量性能。具體地，能量檢測和一階周期平穩(wěn)特征檢測的吞吐量C表示為

(13)

(14)

式中：Ts1和Ts2分別表示能量檢測和一階周期平穩(wěn)特征檢測的頻譜感知時間；TP表示幀持續(xù)時間；P(H0)和P(H1)分別表示授權(quán)主用戶的空閑和忙碌狀態(tài)的概率。

因此，在雙階段頻譜檢測算法的吞吐量性能指標(biāo)被表示為

(15)

式中：TS由TS1和TS2的雙階段檢測的感知時間組成

Ts=Ts1+Ts2

(16)

4　仿真結(jié)果與性能分析

在本節(jié)中，對所提出的雙階段頻譜檢測方案的檢測性能進行數(shù)值仿真評估和分析。為了對授權(quán)的主用戶提供足夠的保護，并獲得更多利用頻譜的機會，以下仿真研究了判定門限閾值λ1對雙階段頻譜檢測的錯誤檢測概率的影響。假設(shè)時間帶寬積為m=5，假設(shè)噪聲方差δ=1。

圖2顯示了雙階段頻譜檢測方案在不同的決策門限閾值下錯誤檢測概率的性能指標(biāo)比較，其中，判定門限閾值分別被設(shè)定為10dB，15dB和20dB。

圖2　雙階段頻譜檢測TSS方案的錯誤檢測概率與信噪比的曲線

圖2的仿真結(jié)果表明，較高的判定門限閾值可以獲得較低的錯誤檢測概率。此外，當(dāng)信噪比超過10 dB時，檢測錯誤概率的性能指標(biāo)不再受信噪比環(huán)境的影響。因此，為了實現(xiàn)雙階段頻譜檢測較好的可靠性，獲得較低的錯誤檢測概率，判決門限閾值需要被設(shè)置至少15 dB以上。

此外，為了進一步評估雙階段頻譜檢測方案與傳統(tǒng)的單一階段的頻譜檢測技術(shù)的性能比較，以下在頻譜檢測的可靠性和有效性方面進行了對比分析。圖3顯示了不同頻譜檢測方法的頻譜感知準(zhǔn)確度，該判定門限閾值被設(shè)定為λ=20，圖3分別比較了雙階段頻譜檢測方案、能量檢測和一階周期平穩(wěn)特征檢測的感知性能。

圖3　不同頻譜檢測算法的錯誤檢測概率與信噪比曲線對比

圖3表明較高的信噪比環(huán)境下，錯誤檢測概率性能指標(biāo)較低。此外，在較低信噪比環(huán)境下，雙階段頻譜檢測算法優(yōu)于能量檢測和一階周期平穩(wěn)檢測算法。從圖3還可以看出，當(dāng)信噪比大于12 dB時，3種頻譜檢測方案的錯誤檢測概率非常低。因此，相對于能量檢測技術(shù)，雙階段頻譜檢測方式在低信噪比環(huán)境上性能優(yōu)越更為明顯。

圖4顯示出了不同信噪比環(huán)境下3個頻譜檢測方案的收益性能對比。假設(shè)能量檢測技術(shù)和一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的頻譜檢測時間分別為T1=2 ms，T2=18 ms。此外，假設(shè)授權(quán)用戶空閑和忙碌的概率分別為P(H0)= 0.7，P(H1)= 0.3。

圖4　不同頻譜檢測算法的吞吐量與信噪比曲線對比

如圖4所示，當(dāng)信噪比小于10 dB時，雙階段頻譜檢測TSS方案優(yōu)于能量檢測或一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法，即在較低信噪比環(huán)境下，所研究的雙階段頻譜檢測算法能獲得較高的收益。此外，當(dāng)信噪比超過12 dB以上，3種頻譜檢測方案獲得歸一化的吞吐量性能指標(biāo)為0.72。圖3和圖4的仿真結(jié)果表明，雙階段頻譜檢測方案不僅獲得較低的錯誤檢測概率，而且還具有良好的吞吐量性能。

5　小結(jié)

本文提出了一個雙階段的頻譜檢測方案，以滿足認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)對頻譜檢測的精度要求。具體地，所提出的雙階段頻譜檢測方法結(jié)合了應(yīng)用廣泛的能量檢測技術(shù)和復(fù)雜低的一階循環(huán)平穩(wěn)特征檢測算法。仿真結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的單一階段的頻譜檢測方案，該方案不僅可以通過錯誤檢測概率性能指標(biāo)保證了可靠的檢測，而且還具有良好的吞吐量性能。一方面，雙階段頻譜檢測算法較低的錯誤檢測概率可避免對主用戶的干擾很大。另一方面，雙階段頻譜檢測算法在吞吐量性能可以獲得更高的收益。

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杜紅(1982— )，女，講師，博士，主研認(rèn)知無線電頻譜感知與資源分配、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方向；

富爽(1982— )，女，副教授，博士，主要研究方向為LTE技術(shù)、認(rèn)知無線電技術(shù)等；

史國軍(1969— )，副教授，博士生，主研電氣工程技術(shù)；

李維民 (1980-)，實驗師。

責(zé)任編輯：許盈

Two-stage spectrum sensing scheme in cognitive radio network

DU Hong, FU Shuang, SHI Guojun, LI Weimin

(Collegeofinformationtechnology,HeilongjiangBayiAgriculturalUniversity,HeilongjiangDaqing163319,China)

In order to achieve more precise sensing and avoid the interference to primary user in cognitive radio networks, a two-stage spectrum sensing approach is investigated. More specifically, a coarse spectrum sensing based on energy detection is introduced. Owing to worse sensing performance of energy detection in fading environment, if the decision is made to be idle by coarse sensing, a complementary fine spectrum sensing based on one-order cyclostationary feature detection is exploited. Moreover, the problem formulation and discussion of two-stage sensing is presented. Besides, the throughput of two-stage sensing is focused on. Numerical results show that the sensing performance is improved significantly as opposed to conventional spectrum sensing.

cognitive radio; two-stage sensing; energy detection; one-order cyclostationary feature detection

TN929

ADOI：10.16280/j.videoe.2016.10.014

黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(12541583)

2016-03-20

文獻引用格式：杜紅，富爽，史國軍，等.認(rèn)知無線電中雙階段頻譜檢測算法研究與分析[J].電視技術(shù)，2016，40(10)：67-70.

DU H，F(xiàn)U S，SHI G J，et al. Two-stage spectrum sensing scheme in cognitive radio network [J].Video engineering，2016，40(10)：67-70.