摘 要： 提出一種采用動態(tài)加權(quán)合作和感知方法，并對認知用戶在不同平均信噪比情況下所檢測的主用戶性能進行了分析。仿真結(jié)果表明：加權(quán)合作感知不僅克服了目前合作感知方法的一些不足,，其檢測性能也優(yōu)于目前的合作感知方法,。
關(guān)鍵詞： 認知無線電； 加權(quán)合作感知,； 能量檢測,； 數(shù)據(jù)融合
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隨著無線通信業(yè)務的增長，可利用的頻帶日趨緊張,尤其是在頻率需求非常緊張的數(shù)百兆赫茲到3GHz的無線頻帶范圍內(nèi),。1999年,，Joseph Mitola 博士提出了認知無線電(cognitive radio)的概念[1],認知無線電是一種智能頻譜共享技術(shù)，它能夠感知周圍環(huán)境特征,，采用“構(gòu)建－理解”的方法從周圍獲取信息,，并通過實時調(diào)整傳輸參數(shù)(如發(fā)射功率、工作頻率,、編碼方式等)以適應環(huán)境的變化,，其基本要求是對主用戶不造成干擾。
認知無線電有三個基本任務：頻譜感知、動態(tài)頻譜分配和發(fā)送功率控制[2],。為了避免對主用戶造成干擾,，頻譜感知被認為是認知無線電中一項關(guān)鍵技術(shù)。由于多徑衰落和陰影效應的影響,，單認知用戶檢測可靠性低,，因此合作頻譜感知被提出[3]。合作頻譜感知克服了多徑衰落和陰影效應的影響,，能夠大大提高對主用戶和頻譜空穴的檢測性能,。盡管目前提出了一些合作頻譜感知方法，但是研究主要集中在單個認知用戶獨立同分布且具有相同的平均信噪比情況下,，以等權(quán)重的方式進行數(shù)據(jù)融合[4],，在實際工作環(huán)境下，單個認知用戶由于分布在不同的地理位置和環(huán)境,，其平均信噪比也會不同,，每個認知用戶的局部判決在融合中心對全局判決的影響也不相同，而目前等權(quán)重的感知算法沒有考慮這些因素的影響,，因此它并不是最優(yōu)的,。基于上述問題,，本文采用一種加權(quán)合作頻譜感知技術(shù),，它根據(jù)單個認知用戶工作處在不同的信噪比下，動態(tài)地賦予每個認知用戶不同的權(quán)重,，在認知用戶將判決送到融合中心后,，中心對各個認知用戶的判決加以不同的權(quán)重后再作出判決，從而可以提高頻譜感知的性能,。仿真結(jié)果表明,，加權(quán)合作頻譜感知不僅克服了目前合作頻譜感知方法的不足，其檢測性能也優(yōu)于目前的方法,，能大大提高對主用戶和頻譜空穴的檢測概率,。
1 基于能量檢測的單認知用戶檢測模型
單認知用戶感知通常采用匹配濾波器檢測、能量檢測,、周期平穩(wěn)特征檢測[5],。由于能量檢測算法是非相干檢測，對相位同步要求不高,，計算復雜度低,，檢測時間短，實現(xiàn)簡單,，所以對單個認知用戶采用能量檢測,。能量檢測框圖由圖1給出,。檢測的基本假設模型可以描述為：?
y(t)是認知用戶接收到的信號，x(t)是主用戶發(fā)射的信號,，n(t)是加性高斯白噪聲,，h(t)是信道的增益。在H0假設下,，表示沒有主用戶出現(xiàn),，H1假設表示存在主用戶。
為了測量接收信號的能量,，首先接收到的主用戶信號x(t)通過中心頻率為fc、帶寬為W的理想帶通濾波,，對理想帶通濾波器輸出信號進行平方運算,，并在觀測時間內(nèi)進行積分，并將積分器的輸出Y與門限值λ進行比較,，從而檢測出主用戶是否出現(xiàn),。檢驗統(tǒng)計量Y的分布為[6]：
??? 當認知用戶在AWGN信道非衰落環(huán)境中時，信道增益h(t)是確定的,，所以對主用戶的檢測概率和虛警概率表示為[6]：
其中,，λ是能量檢測的門限；
是完整和不完整Gamma函數(shù),；Qm( )是普遍Marcum Q函數(shù);從上述公式可以看出,，如果Pd很低，將會增大對主用戶的干擾;如果Pf過高,，就會導致頻譜利用率低,。當認知用戶在衰落環(huán)境時，因為Pf是獨立于信噪比的,，所以Pf不變,。由于信道增益h(t)是變化的，所以檢測概率與瞬時信噪比有關(guān),。表示式為：
2 合作頻譜感知
圖2為認知無線電合作感知結(jié)構(gòu)圖,，由于多徑衰落和陰影效應的影響，單個認知用戶檢測的可靠性低,，基于數(shù)據(jù)融合的合作感知通過綜合來自認知用戶的信息,，來提高對主用戶和頻譜空穴的檢測性能，每個認知用戶在處理來自主用戶的原始數(shù)據(jù)y1,y2…,，yN之后,，做出局部檢測判決u1,u2…，uN然后在融合中心得到全局判決u0,?？梢源蟠筇岣邔χ饔脩舻臋z測概率,。目前關(guān)于合作感知的研究主要是假設所有的認知用戶獨立同分布且都具有相同的平均信噪比，通常采用“或”規(guī)則以等權(quán)重的方式進行數(shù)據(jù)融合,，即Wi=1(i=1,…N),。檢測概率和虛警概率分別表示為Qd=1-(1-Pd)N和Qf=1-(1-Pf)N，Pd由(3)式或(7)式給出,，Pf由(4)式給出,。
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3 加權(quán)合作頻譜感知
在實際的工作環(huán)境中，由于每個認知用戶所處的地理位置和環(huán)境的不同,，經(jīng)歷不同的衰落環(huán)境,，所以每個認知用戶的平均信噪比不同，在融合中心進行數(shù)據(jù)融合時對全局判決的影響也不同,，此時如果運用傳統(tǒng)的合作頻譜感知方法檢測主用戶和頻譜空穴,，性能提高不大，有時甚至低于合作感知中信噪比較好的單用戶檢測,。
對于單個認知用戶工作在不同的平均信噪比情況下,，動態(tài)地賦予每個認知用戶不同的權(quán)重，在認知用戶將判決送到認知無線電數(shù)據(jù)融合中心后,，中心對各個認知用戶的判決加以不同的權(quán)重后再作出判決,，相對于傳統(tǒng)的合作頻譜感知方法可以大大提高對主用戶的檢測性能。
首先設所有認知用戶第一次感知時的權(quán)重Wi(1)=1,，
第i個認知用戶每一次感知后得到一個權(quán)重Wi(n)(n≥2),
Wi(n)為第i個認知用戶在第n次感知的權(quán)重,，每一次感知后認知用戶會更新權(quán)重，表達式為[7]：?????????
??? 
? Pd,i是第i個認知用戶在第n次感知過程對主用戶的檢測概率,。每個認知用戶的權(quán)重隨感知過程的變化而變化,，但是權(quán)重之和保持一個恒定值
。當單個認知用戶有較低的信噪比時,，該認知用戶的權(quán)重將隨之減小,，從而在認知無線電數(shù)據(jù)融合中心進行數(shù)據(jù)融合時，該認知用戶對綜合判決的影響也減小,。
??? 在數(shù)據(jù)融合中心根據(jù)每個認知用戶的權(quán)重對主用戶進行綜合判決,。對于虛警概率沒有進行加權(quán)，因為其獨立于信噪比,，所以基于加權(quán)的合作頻譜感知對主用戶的檢測概率[8]和虛警概率分別為：
??? 
??? 
???
4 仿真和結(jié)果分析
在試驗中,，分別對在AWGN信道非衰落和Rayleigh衰落環(huán)境下，傳統(tǒng)的合作頻譜感知與加權(quán)合作頻譜感知的檢測性能做了對比,。取參數(shù)m=2,。如圖3所示，在AWGN信道非衰落環(huán)境下,，用于合作感知的認知用戶數(shù)為4個,，從1dB～7dB中隨機選取4個不同的信噪比賦給4個不同的認知用戶,，單個認知用戶檢測時的信噪比為7dB，從圖中可以看出,，采用傳統(tǒng)的等權(quán)重的合作感知方法,，其性能有時甚至還小于信噪比高的單認知用戶檢測的性能，采用加權(quán)合作感知后,，在第2次,、第3次的感知性能明顯提高，在Pf小于0.1時,，經(jīng)過第3次感知,，檢測概率Pd可以接近1。
圖4中,，在Rayleigh衰落環(huán)境下,，同樣從1dB～7dB中隨機選取4個不同的信噪比賦給不同的認知用戶，傳統(tǒng)的合作感知的檢測性能與信噪比較好的單認知用戶檢測性能相差不大,。加權(quán)合作感知經(jīng)過第2次感知后其性能要好于傳統(tǒng)的合作感知和信噪比高的單用戶檢測，第3次加權(quán)合作感知性能要好于第2次的感知性能,。
圖5中,，在AWGN信道非衰落環(huán)境下，對傳統(tǒng)合作感知和加權(quán)合作感知在認知用戶數(shù)分別為4個和6個的情況下做了對比,，可以看出在相同認知用戶數(shù)目的情況下,，加權(quán)合作感知經(jīng)過第2次感知后的檢測性能要好于傳統(tǒng)合作感知，同時加權(quán)合作感知的性能也隨著認知用戶數(shù)目的增加而提高,。圖6為兩種感知方法在Rayleigh衰落環(huán)境中的對比,，同樣，加權(quán)合作感知對主用戶的檢測性能要好于傳統(tǒng)合作感知,。因此,，采用加權(quán)合作頻譜感知不僅克服了目前合作頻譜感知存在的不足，而且無論在衰落和非衰落環(huán)境下都能大大提高對主用戶的檢測概率,。
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對認知無線電在AWGN信道非衰落和Rayleigh衰落環(huán)境下的加權(quán)合作頻譜感知性能進行了分析,，同時對加權(quán)合作頻譜感知與目前的合作感知方法進行了對比，提出采用一種動態(tài)加權(quán)合作感知方法,，并對認知用戶在不同平均信噪比情況下所檢測主用戶的性能進行了分析,。但是認知無線電工作在復雜的變化環(huán)境中，盡管合作頻譜感知能更加準確地檢測到主用戶,，但是在資源受限的網(wǎng)絡中,，可以考慮在某些情況下只傳輸那些檢測性能較好的認知用戶的判決結(jié)果，從而可以降低對主用戶的錯判概率,，提高檢測性能,，更好地利用主用戶的空閑頻譜,。
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