原曉云 蔣里強牛旭蕾 郭 強
(1.陸軍炮兵防空兵學院 鄭州 450052)(2.四川大學外國語學院 成都 610065)
認知無線電技術(shù)的出現(xiàn)為日益短缺的頻譜局面提供了解決辦法。在認知無線電網(wǎng)絡(luò)中,以認知用戶不能干擾授權(quán)用戶為前提條件,二者可以在同一頻譜下進行通信?,F(xiàn)有的實現(xiàn)同頻通信的方式主要有以下三種:基于頻譜空穴的接入方式;基于協(xié)作中繼的接入方式;基于干擾溫度的接入方式。
在實現(xiàn)認知無線電技術(shù)的三種方式中,基于頻譜空穴(Interweave)接入方式[1]利用頻譜空洞的檢測,在授權(quán)用戶不占用頻譜時利用空閑時段通信。在認知無線電技術(shù)發(fā)展的前期,這一方式得到了大量的研究[2~4]。然而,這一方式需要復雜的頻譜檢測技術(shù),并且當授權(quán)用戶一直占用頻譜時,認知用戶無法通信。在第二種實現(xiàn)方式基于協(xié)作中繼的接入方式中(Overlay),認知用戶需要拿出自己的部分通信資源來幫助授權(quán)用戶通信,從而保證授權(quán)用戶的通信質(zhì)量。而第三種實現(xiàn)方式,基于干擾溫度的頻譜共享方式(Underlay)[5],允許認知用戶與授權(quán)用戶同時工作在相同頻段,但需要確保認知用戶所產(chǎn)生的干擾不能超過授權(quán)用戶預先設(shè)定的閾值。這一接入方式不需要復雜的信號檢測技術(shù),且通信時間不受授權(quán)用戶是否占用頻譜的影響,近些年來受到了廣泛的關(guān)注和研究。
波束形成技術(shù)是一種很好的空分技術(shù)并且已經(jīng)廣泛應(yīng)用于聲吶和雷達等[6]。波束形成技術(shù)的原理是:一組多陣元的陣列天線在空間上按一定規(guī)則排列,通過數(shù)模轉(zhuǎn)換,波束形成網(wǎng)絡(luò)加權(quán)等幾部分組成。波束形成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)接收信號的空間特征和一些算法準則,由數(shù)字信號處理器產(chǎn)生陣列最優(yōu)權(quán)向量,從而實現(xiàn)信號的最佳信噪比接收。常見的波束形成準則有最大信噪比準則(MAX-SNR),最小方差無失真準則(MVDR)。許多文獻在基于這兩種準則的基礎(chǔ)上提出了新的算法。
然而,這些準則都是適用于傳統(tǒng)的波束形成技術(shù)的?;诖耍菊卵芯苛嘶趩握J知用戶的波束形成算法,通過與經(jīng)典算法相比,提出的算法更適用于認知無線電網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的波束形成,該算法在保證授權(quán)用戶正常通信的前提下最大化認知用戶信干噪比。實驗表明在認知無線電環(huán)境下,本算法能夠保證授權(quán)用戶和認知用戶的通信質(zhì)量從而提高頻譜利用率。
系統(tǒng)模型如圖1所示。系統(tǒng)中包含一個認知用戶發(fā)射端SUS,一個認知用戶接收端SUD,一個授權(quán)用戶發(fā)射端PUS和一個授權(quán)用戶接收端PUD。授權(quán)用戶與認知用戶在同一頻譜下進行通信。其中,PUS發(fā)射信號給授權(quán)用戶PUD。SUS作為認知用戶發(fā)射端,發(fā)射信號給認知用戶SUD。很顯然在同一頻率下,授權(quán)用戶和認知用戶之間會相互干擾。為了解決這一問題,我們在認知發(fā)射端裝備陣列天線,使之形成波束的主瓣方向?qū)收J知用戶的方向而零陷方向?qū)适跈?quán)用戶方向(即干擾方向)。
圖1 單認知用戶的認知無線電網(wǎng)絡(luò)模型圖
認知發(fā)射端與認知用戶之間的信道為目標信道,對主用戶造成干擾的信道為干擾信道,認知發(fā)射端裝備全向陣元組成的M元線性陣。下面我們給出信道模型:
假 設(shè) hi=[hi(1),hi(2),...,hi(M)]H表 示 信 道 向量,hi(m)表示信道向量中的第m個參量,m∈{1,2,…,M}。則信道模型表示為
信道協(xié)方差矩陣則可以表示為
本章中,用θs表示信號到認知用戶方向,根據(jù)信道模型,其信道表示為
用θp表示信號到授權(quán)用戶方向,其信道表示為
x(t)為發(fā)射到認知用戶的信號可表示為
E||s(t)||2=1表示目標信號的期望,n(t)表示干擾加噪聲信號,因此通過加權(quán)后的信號為
設(shè)認知用戶受到授權(quán)用戶的干擾功率為 pp,目標信號歸一化,E||s(t)||2=1,目標信號與噪聲信號為非相關(guān)信號,則認知用戶接收到的信號的功率為
則認知用戶的信干噪比為
授權(quán)用戶接收到的信干噪比為
為了尋找陣列最優(yōu)權(quán)向量w,在保證授權(quán)用戶正常通信的前提下最大化認知用戶信干噪比。即授權(quán)用戶SINRp在高于一定門限的基礎(chǔ)上,最大化認知用戶的接收SINRs。此問題用數(shù)學語言描述如下。
其中,SINRs表示認知用戶的信干噪比,SINRp表示授權(quán)用戶的信干噪比,β表示授權(quán)用戶能進行正常通信所滿足的最小信干噪比。將式(10)、式(11)代入式(12)中,則上述問題轉(zhuǎn)化為
由于SINRp是一個正數(shù),我們可以做如下轉(zhuǎn)換:
則優(yōu)化問題將轉(zhuǎn)化為
將上式進一步化簡,我們得到
上式為復雜的非線性優(yōu)化模型,難以給出最優(yōu)解的表達式,為了使認知用戶的信干噪比最大化,我們將約束條件取等號:wH(apaHp+Rn)w=γ,即授權(quán)用戶滿足最低信干噪比要求下求解。
將wH(apaHp+Rn)w=γ展開,得到
通過移項得到
將式(19)帶入式(17)的目標函數(shù)中,目標函數(shù)的表達轉(zhuǎn)化為
式(20)屬于非線性規(guī)劃的無約束問題,在Matlab工具中用最速下降法可求得陣列最優(yōu)權(quán)向量。
在這一節(jié)中,利用Matlab仿真,對上文所提出的算法性能進行分析。假設(shè)天線陣列的陣元為8,各陣元之間間距為半波長,當同一信號到達不同陣元時,信號的振幅不變,且陣元之間無互耦,噪聲為復雜零均值高斯白噪聲。信道參數(shù)相互獨立,噪聲功率為0dBW。
首先,實驗比較了不同發(fā)射功率下授權(quán)用戶的最大信干噪比。根據(jù)式(20)中的陣列最優(yōu)權(quán)向量,從而得到授權(quán)用戶的信干噪比為SINRP=pp/( ||wHap2+wHRnw)。隨著授權(quán)發(fā)射功率pp提高,式(11)中的分子增大。由于在本章中,算法對授權(quán)用戶的信干噪比進行了約束,所形成的陣列最優(yōu)權(quán)向量使授權(quán)用戶的信干噪比始終維持在門限值β上。
設(shè)定認知用戶的發(fā)射功率為500mW,授權(quán)用戶正常通信需要達到的最小信干噪比要求β=12 dB,通過圖2和3我們可以得出以下結(jié)論:
1)MVDR算法能夠使授權(quán)用戶保持一個較高的信干噪比,即保障了授權(quán)用戶的正常通信,但是認知用戶的信干噪比隨著發(fā)射功率的增大而嚴重下降因此本系統(tǒng)中無法直接使用MVDR的解。
2)在最大信噪比(MAX-SNR)方法中,陣列最優(yōu)權(quán)向量取自矩陣的最大特征值對應(yīng)的特征向量。Rn為噪聲協(xié)方差矩陣,Rs為信號矩陣。在圖2中,該算法在授權(quán)用戶發(fā)射功率小于750mW時,授權(quán)用戶信干噪比無法達到設(shè)定的閥值,因此無法保障授權(quán)用戶的正常通信。
3)從圖2得知,本文算法使授權(quán)用戶信干噪比能夠維持在閥值,并且在圖3中,本文算法使認知用戶信干噪比維持較高水平,適應(yīng)于認知無線電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
圖2 不同發(fā)射功率下的授權(quán)用戶信干噪比較圖
圖3 不同發(fā)射功率下的認知用戶信干噪比較圖
其次,我們驗證本算法的有效性。如圖4所示,β表示授權(quán)用戶正常通信所需的信干噪比,從圖4中我們可以看出,無論β取何值,本章提出的算法總能夠滿足條件,這就意味著授權(quán)用戶始終可以保持正常通信。特別地,當授權(quán)用戶對通信的信干噪比要求較高時,本文算法依然能夠滿足條件,使授權(quán)用戶正常通信。因此,本文算法更適用于認知無線電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
圖4 授權(quán)用戶信干噪比變化圖
本文研究單認知用戶的認知無線電網(wǎng)絡(luò)中波束形成算法。在保證對授權(quán)用戶的信干噪比大于給定門限值的同時,最大化認知用戶的信干噪比。本文利用相關(guān)的優(yōu)化理論,將原問題移項分解,將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為無約束非線性規(guī)劃,進而得出最優(yōu)加權(quán)向量的解。仿真結(jié)果表明,算法在有效保證授權(quán)用戶正常通信的前提下,提高了認知用戶的信干噪比。最后,將我們本文算法與傳統(tǒng)的算法進行了性能比較。從仿真圖中可以看出,在認知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,本算法能夠有效保證系統(tǒng)中用戶的通信質(zhì)量。特別是當授權(quán)用戶對通信的信干噪比要求較高時,本文算法具有明顯的優(yōu)越性。
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