基于改進(jìn)型能量檢測(cè)的加權(quán)協(xié)作頻譜感知算法

趙小龍，趙杭生，曹龍，許金勇

1.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，南京 210007

2.南京電訊技術(shù)研究所，南京 210007

基于改進(jìn)型能量檢測(cè)的加權(quán)協(xié)作頻譜感知算法

趙小龍1，2，趙杭生2，曹龍1，2，許金勇2

1.解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，南京 210007

2.南京電訊技術(shù)研究所，南京 210007

1 引言

頻譜感知技術(shù)[1]作為實(shí)現(xiàn)認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)之一，其自認(rèn)知無線電誕生以來，已經(jīng)獲得了廣泛的研究，常用的頻譜感知技術(shù)有能量檢測(cè)、匹配濾波器檢測(cè)和周期循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)[2]，其中能量檢測(cè)因?yàn)檫\(yùn)算量和復(fù)雜度比較低，且不要求信號(hào)的先驗(yàn)信息而受到廣泛關(guān)注。

然而，單用戶的頻譜感知由于受衰落、陰影和隱藏終端等問題的影響，使得感知精確度降低，多個(gè)感知用戶（Secondary User，SU）間的協(xié)作頻譜感知通過利用空間分集的特點(diǎn)，可以有效地解決上述問題，顯著地提高頻譜感知準(zhǔn)確度，同時(shí)有效降低單個(gè)感知用戶的負(fù)擔(dān)。當(dāng)前，根據(jù)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和協(xié)作策略選擇不同，協(xié)作頻譜感知算法通常分為三類：集中式協(xié)作頻譜感知算法、分布式協(xié)作頻譜感知算法和中繼輔助協(xié)作頻譜感知算法[3]，此外，現(xiàn)在的研究大多是集中在單個(gè)感知用戶網(wǎng)絡(luò)參與協(xié)作的情形，基于網(wǎng)絡(luò)層的多感知用戶網(wǎng)絡(luò)間的協(xié)作也可能是未來研究的一個(gè)方向。

在協(xié)作頻譜感知過程中，各協(xié)作用戶獨(dú)立地處理觀測(cè)數(shù)據(jù)并作出決策后，發(fā)送其決策結(jié)果至信息融合中心進(jìn)行最終判決，傳統(tǒng)的基于硬判決的協(xié)作過程大概描述如下：各SU通過對(duì)授權(quán)頻段的感知，判斷主用戶（Primary User，PU）是否存在，并采用1和0作為判斷結(jié)果，通過控制信道傳送給融合中心（Fusion Center，F(xiàn)C），F(xiàn)C通常采用and、or和majority準(zhǔn)則進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，最后輸出判斷結(jié)果。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則and、or和majority大多采用的是等權(quán)重進(jìn)行數(shù)據(jù)融合[4-6]，然而由于各個(gè)SU所處的位置不同以及所處環(huán)境不斷變化，其所受噪聲影響的程度也必然存在差異，顯然采用等權(quán)重進(jìn)行數(shù)據(jù)融合是不合適的，為了使SU在感知過程中能夠自適應(yīng)環(huán)境的變化，要求在數(shù)據(jù)融合過程中，加權(quán)系數(shù)能夠作出自適應(yīng)的調(diào)整。文獻(xiàn)[7]提出一種基于估計(jì)噪聲的加權(quán)協(xié)作頻譜感知方法，以所估計(jì)的噪聲作為信任度，進(jìn)行加權(quán)數(shù)據(jù)融合，可以有效提高協(xié)作性能，但是其所采用的傳統(tǒng)能量檢測(cè)方法精確度不高；文獻(xiàn)[8]提出一種基于門限值動(dòng)態(tài)調(diào)整的最優(yōu)協(xié)作檢測(cè)方法，利用二分法求得不同信噪比條件下的動(dòng)態(tài)門限值，但是其計(jì)算的復(fù)雜度較大，且采用的數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則不能很好地體現(xiàn)對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)性；文獻(xiàn)[9]提出一種基于最佳數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則的自適應(yīng)協(xié)作頻譜感知算法，在時(shí)變的環(huán)境中，通過迭代對(duì)檢測(cè)概率和虛警概率進(jìn)行估計(jì)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)變化，但是其所采用的檢測(cè)算法不是最佳的。

基于上述問題，本文提出一種基于改進(jìn)型能量檢測(cè)的自適應(yīng)加權(quán)協(xié)作頻譜感知算法，以改進(jìn)型能量檢測(cè)方法為基礎(chǔ)，以檢測(cè)概率和虛警概率的函數(shù)作為加權(quán)因子進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，表明對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)變化，最后的仿真結(jié)果表明，本文所提算法使系統(tǒng)的檢測(cè)錯(cuò)誤概率降低，檢測(cè)性能提高。

2 系統(tǒng)模型

2.1 改進(jìn)型能量檢測(cè)算法的定義

假設(shè)一個(gè)協(xié)作頻譜感知系統(tǒng)由N個(gè)SU組成、1個(gè)PU組成。當(dāng)?shù)趇個(gè)SU對(duì)頻譜空洞進(jìn)行感知時(shí)，存在兩種假設(shè)H0和H1，即

其中i=1,2,…,N，H0表示PU不存在，H1表示PU存在；s(t)～N(0,)，是PU信號(hào)的平均發(fā)送功率，而vi(t)～(0,)，其表示vi(t)是一個(gè)均值為0，方差為的高斯白噪聲。在H1的條件下，每個(gè)SU所接收到信號(hào)的方差是+，假設(shè)每個(gè)SU所采用的是一種改進(jìn)型能量檢測(cè)方法[5]，則第i個(gè)SU采用以下統(tǒng)計(jì)量去判斷PU是否出現(xiàn)。

從公式（2）中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)p=2時(shí)，統(tǒng)計(jì)量W與傳統(tǒng)的能量檢測(cè)法相一致。根據(jù)文獻(xiàn)[10]中虛警概率和漏檢概率的定義，可以最終推導(dǎo)出改進(jìn)型能量檢測(cè)法中各SU的虛警概率Pf和漏檢概率Pm為：

其中Γ(a,x)是普遍馬庫(kù)姆函數(shù)，?(a,x)是不完整的伽瑪函數(shù)。

2.2 門限的自適應(yīng)調(diào)整和最優(yōu)數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則

2.2.1 協(xié)作頻譜感知過程中門限自適應(yīng)調(diào)整方法

假設(shè)PU到SU鏈路的信噪比分別為γ1，γ2，…，γN，所對(duì)應(yīng)的門限值分別為λ1，λ2，…，λN，根據(jù)式（3）和式（4）可得第i個(gè)SU的虛警概率、漏檢概率和概率檢測(cè)表達(dá)式分別為：

其中i=1,2,…,N，N為協(xié)作頻譜感知網(wǎng)絡(luò)中SU的數(shù)目。由此第i個(gè)SU的檢測(cè)錯(cuò)誤概率可以定義為：

P0和P1分別表示信道不被PU占據(jù)和被PU占據(jù)的概率。從式（8）中可以看出，單個(gè)SU的檢測(cè)錯(cuò)誤概率不僅與虛警概率有關(guān)，而且與漏檢概率有關(guān)。虛警概率會(huì)對(duì)SU接入信道時(shí)造成影響，而漏檢概率會(huì)對(duì)PU造成干擾，因此檢測(cè)錯(cuò)誤概率Qi與SU和PU均有關(guān)聯(lián)，為了提高頻譜檢測(cè)性能，則在頻譜感知過程中要求Qi能夠達(dá)到最小。

假設(shè)PU占用信道和不占用信道的概率是相等的，則根據(jù)式（8）～（10）得：

從式（11）看出其是一個(gè)關(guān)于λi、p和γi的三元方程，由于指數(shù)函數(shù)的存在，其難以表示成一個(gè)λi關(guān)于γi和p的顯式方程，然而文獻(xiàn)[11]提到存在最佳的p使得檢測(cè)錯(cuò)誤概率最小，因此當(dāng)固定p值時(shí)，式（11）成為一個(gè)關(guān)于λi和γi的二元方程，此時(shí)，采用二分法求出不同信噪比γi所對(duì)應(yīng)的門限值λi。

2.2.2 最優(yōu)數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則

在協(xié)作頻譜感知過程中，當(dāng)各SU對(duì)PU信道感知作出獨(dú)立的判決后，將進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，如何得到恰當(dāng)?shù)募訖?quán)因子，是本節(jié)闡述的重點(diǎn)。文獻(xiàn)[12]提出了一種最佳數(shù)據(jù)融合算法，其將數(shù)據(jù)融合中的加權(quán)因子定義為虛警概率和檢測(cè)概率的函數(shù)，本文將借鑒該方法并在其基礎(chǔ)上作改進(jìn)，以下將對(duì)加權(quán)因子的求解過程進(jìn)行分析，以及對(duì)數(shù)據(jù)融合的執(zhí)行過程進(jìn)行闡述。

首先將si(i=1,2,…,N)定義為第i個(gè)本地感知節(jié)點(diǎn)，s0為融合中心，則

從式（18）和式（19）得到了加權(quán)因子，并且可以看出加權(quán)因子的值依賴于概率P0，P1，PDi和PFi，如前所述，由于判決門限λi和信噪比γi相關(guān)，其可以隨環(huán)境變化而自適應(yīng)調(diào)整，而PDi和PFi與λi均有關(guān)，從側(cè)面反映了加權(quán)因子wi(i=1,2,…,N)的自適應(yīng)變化特性，因此采用該數(shù)據(jù)融合方式，可以有效地改善系統(tǒng)的頻譜檢測(cè)性能。

此時(shí)，以or準(zhǔn)則為基礎(chǔ)，則本文所提加權(quán)數(shù)據(jù)融合方法的虛警概率和檢測(cè)概率分別為：

其中PF，PD分別表示數(shù)據(jù)融合后的虛警概率和檢測(cè)概率，可以看出加入權(quán)值wi后，整個(gè)協(xié)作感知過程則更加貼近實(shí)際。

最佳數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。N

圖1 最佳數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)以上各節(jié)的詳細(xì)闡述和分析，為形成一個(gè)整體框架，且便于理解，此處建立如圖2所示的系統(tǒng)模型。

圖2 系統(tǒng)模型架構(gòu)圖

3 仿真與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性和可行性，本章利用Matlab軟件對(duì)其進(jìn)行仿真和結(jié)果分析，并與現(xiàn)有方法進(jìn)行性能比較。

3.1 單節(jié)點(diǎn)頻譜感知的仿真與性能分析

假設(shè)在一個(gè)認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中，SU處的信噪比均處于不斷變化中，其分布范圍是γ1=-20 dB，γ2=-19 dB，…，γ41=20 dB，時(shí)間帶寬積u=5，p=3。為了便于計(jì)算設(shè)P0=P1=0.5，圖3和圖4分別描繪了恒虛警概率（恒檢測(cè)概率）條件下，檢測(cè)錯(cuò)誤概率和檢測(cè)概率（虛警概率）隨信噪比變化的ROC曲線。

圖4 單節(jié)點(diǎn)虛警概率和錯(cuò)誤概率隨信噪比變化曲線

3.2 協(xié)作頻譜感知的仿真和性能分析

假設(shè)認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中有1個(gè)初級(jí)用戶、41個(gè)次級(jí)用戶，每個(gè)SU處的信噪比均不相同，分別為：γ1=-20 dB，γ2=-19 dB，…，γ41=20 dB，時(shí)間帶寬積u=5，p=3。圖5給出了協(xié)作檢測(cè)概率和系統(tǒng)檢測(cè)錯(cuò)誤概率隨協(xié)作用戶數(shù)變化的ROC曲線，圖中給出了協(xié)作頻譜感知系統(tǒng)采用本文所提數(shù)據(jù)融合方法和傳統(tǒng)的or融合方法在恒虛警概率條件下的仿真結(jié)果，并設(shè)協(xié)作系統(tǒng)的恒虛警概率為----Pfi=0.001。由圖5可知，本文所提方法的協(xié)作檢測(cè)概率高于傳統(tǒng)or數(shù)據(jù)融合方法的協(xié)作檢測(cè)概率，且在不同協(xié)作用戶數(shù)的條件下本文的協(xié)作系統(tǒng)檢測(cè)錯(cuò)誤概率低于傳統(tǒng)方法的系統(tǒng)檢測(cè)錯(cuò)誤概率，隨著協(xié)作用戶數(shù)的不斷增加，二者趨于相同。

圖5 協(xié)作頻譜感知檢測(cè)概率和錯(cuò)誤概率隨信噪比的變化曲線

4 結(jié)束語

單用戶的頻譜感知過程由于受信道衰落、陰影和隱藏終端等問題的影響，檢測(cè)性能降低，此外，傳統(tǒng)協(xié)作頻譜感知方法大多數(shù)采用等權(quán)重?cái)?shù)據(jù)融合，而未考慮環(huán)境變化的影響。本文針對(duì)單節(jié)點(diǎn)檢測(cè)精確度不高，傳統(tǒng)協(xié)作頻譜感知過程不能自適應(yīng)環(huán)境變化等問題，提出一種改進(jìn)型能量檢測(cè)的自適應(yīng)加權(quán)協(xié)作頻譜感知算法，其以最小檢測(cè)錯(cuò)誤概率為目標(biāo)，導(dǎo)出不同信噪比下的動(dòng)態(tài)門限值，并得到相應(yīng)的虛警概率和檢測(cè)概率，最后以虛警概率和檢測(cè)概率的函數(shù)作為加權(quán)因子進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。仿真結(jié)果表明，本文所提算法使協(xié)作感知系統(tǒng)檢測(cè)性能提高。在下一步研究中，將結(jié)合無線衰落信道環(huán)境并考慮更復(fù)雜的分布情況，以提高頻譜感知的快捷性和可靠性。

[1]Digham F F，Tewfik A H.Detection of known and unknown signals over fading channels[C]//IEEE Global Communications Conference，2003.

[2]Quan Zhi，Cui Shuguang.A optimal linear cooperative for spectrum sensing in cognitive radio network[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2008，2（1）.

[3]Ma J，Zhao G，Li Y.Soft combination and detection for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks[J].IEEE TransactionsonWirelessCommunications，2008，7（11）：4502-4507.

[4]Mishra S，Sahai A.Cooperative sensing among cognitive radios[C]//Proc of IEEE ICC 2006，2006：1658-1663.

[5]Sun C，Zhang W，Letaief K.Cooperative spectrum sensing for cognitiveradiosunderbandwidthconstraints[C]//Procof IEEE WCNC 2007，2007：1-5.

[6]Bazerque J，Giannakis G.Distributed spectrum sensing for cognitive radio networks by exploiting sparsity[J].IEEE Trans on Signal Processing，2010，58.

[7]馮文江，宋麟，蔣衛(wèi)恒.基于噪聲估計(jì)的加權(quán)協(xié)同頻譜感知技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2011，47（9）：121-123.

[8]謝懷忠，易輝躍，胡艷軍，等.基于門限動(dòng)態(tài)調(diào)整的最優(yōu)協(xié)作檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)工程，2012，38（7）：83-86.

[9]Chen Lei，Wang Jun，Li Shaoqing.An adaptive cooperative spectrum sensing scheme based on the optimal data fusion rule[C]//IEEE ISWCS 2007，2007：582-586.

[10]Chen Y.Improved energy detector for random signals in Gaussian noise[J].IEEE Trans on Wireless Commun，2010，9（2）：558-563.

[11]Urkowitz H.Energy detection of unknown deterministic signals[J].Proc of the IEEE，1967，55（4）：523-531.

[12]Singh A，Manav R.Cooperative spectrum sensing in multiple antenna based cognitive radio network using an improved energy detector[J].IEEE Communications Letters，2012，16（1）：64-67.

ZHAO Xiaolong1，2,ZHAO Hangsheng2,CAO Long1，2,XU Jinyong2

1.Institute of Communications Engineering,PLA University of Science&Technology,Nanjing 210007,China
2.Nanjing Telecommunication Technology Institute,Nanjing 210007,China

The single-node energy detection has the drawbacks of low detection accuracy and“hidden terminal”while cooperative sensing algorithms usually use equivalent weights for data fusion instead of considering the influence to the detection performance resulting from communication environment of different nodes.In order to solve the above problems,this paper proposes an adaptive weighted cooperative spectrum sensing algorithm based on improved energy detection which improves single node energy detection and derives the relationship between Signal-to-Noise Ratio（SNR）and decision threshold under the condition of minimal error probability.This paper adopts dichotomy to get dynamic threshold values and corresponding false probability and detection probability at different SNR.It regards the function of false probability and detection probability as the weighted factor to do data fusion.The simulation results show that the proposed algorithm can achieve reliable detection performance of cooperative sensing system with low SNR.

cognitive radio;cooperative spectrum sensing;self-adaption weight;dichotomy

針對(duì)單節(jié)點(diǎn)能量檢測(cè)法存在的“隱藏終端”和檢測(cè)準(zhǔn)確性低以及協(xié)作頻譜感知算法大多采用等權(quán)重進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，未考慮不同節(jié)點(diǎn)所處的通信環(huán)境對(duì)檢測(cè)性能的影響等問題，提出一種基于改進(jìn)型能量檢測(cè)的自適應(yīng)加權(quán)協(xié)作頻譜感知算法。該算法通過對(duì)單節(jié)點(diǎn)能量檢測(cè)方法的改進(jìn)，在單節(jié)點(diǎn)檢測(cè)錯(cuò)誤概率最小的條件下，導(dǎo)出了信噪比與判決門限的關(guān)系式，利用二分法求得不同信噪比下的動(dòng)態(tài)門限值，得到相應(yīng)的虛警概率和檢測(cè)概率，以虛警概率和檢測(cè)概率的函數(shù)作為加權(quán)因子進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。仿真結(jié)果表明，所提算法使協(xié)作感知系統(tǒng)在低信噪比條件下也能獲得可靠的檢測(cè)性能。

認(rèn)知無線電；協(xié)作頻譜感知；自適應(yīng)加權(quán)；二分法

A

TP393

10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0404

ZHAO Xiaolong,ZHAO Hangsheng,CAO Long,et al.Weighted cooperative spectrum sensing algorithm based on improved energy detection.Computer Engineering and Applications,2013,49（24）：61-64.

國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目（No.61102092）。

趙小龍（1988—），男，碩士研究生，研究領(lǐng)域?yàn)檎J(rèn)知無線電和動(dòng)態(tài)頻譜管理；趙杭生（1962—），男，博士，研究員，研究領(lǐng)域?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜管理；曹龍（1988—），男，碩士，研究領(lǐng)域?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜管理；許金勇（1976—），男，博士，工程師，研究領(lǐng)域?yàn)橥ㄐ趴垢蓴_和動(dòng)態(tài)頻譜管理。E-mail：zhaoxiaolong8@126.com

2013-05-30

2013-09-11

1002-8331（2013）24-0061-04

CNKI出版日期：2013-10-14http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20131014.1655.002.html