提高認知多跳網絡的協作頻譜感知方法

劉 敏，岳文靜，蒲 昱，陸海亞

(南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003)

提高認知多跳網絡的協作頻譜感知方法

劉 敏，岳文靜，蒲 昱，陸海亞

(南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003)

頻譜感知技術是認知無線電關鍵技術之一。能否正確快速地感知主授權頻譜，是認知用戶進行通信的前提，也是衡量檢測性能的標準之一。考慮衰落信道對檢測性能的影響，文中提出一種在多跳認知無線網絡中基于空時編碼的多簇協作頻譜感知方法。具體方案為：首先對認知用戶進行分簇，然后根據距離對簇進行分級，最后簇頭與它的上一級簇頭進行Alamouti編碼，并將編碼后的感知信息通過多跳的方式發送到融合中心，以提高協作頻譜感知的檢測性能。仿真結果表明：采取多跳多簇認知網絡不僅可以有效地減少發送的能量，而且多跳多簇認知網絡的跳數和支路數會在一定范圍內增強檢測性能。同時，采用Alamouti編碼之后的信道誤碼率得到了明顯改善，檢測性能得到大幅提高。

認知無線電；協作頻譜感知；能量檢測；空時編碼

1 概 述

隨著通信行業的發展，無線通信無疑成為通信產業中發展最快的一部分。僅蜂窩數據系統就經歷了從1G到4G的飛躍，4G較3G而言，擁有更快的傳輸速率，如果想使4G通信達到100 Mbps的傳輸，通信營運商必須在3G通信網絡的基礎上，進行大幅度的改造和研究，以便使4G網絡在通信帶寬上比3G網絡的蜂窩系統的帶寬高出許多。據研究4G通信的AT&T的執行官們說，估計每個4G信道會占有100 MHz的頻譜，相當于W-CDMA3G網絡的20倍。這使得本就缺少的頻譜資源更加短缺。不僅如此，實際情況中：在目前固定的頻譜資源分配方式中，政府已授權的無線頻譜資源利用率非常低。美國國家無線電在2004年1月至2015年8月期間對美國六個區域的頻譜資源利用率的一項統計顯示，六個區域的平均頻譜利用率為5.2%，最高的只有13.1%，最低的只有1%[1]。與此同時，某些未授權頻段卻因競爭使用而擁擠不堪(如手機通信頻段)。因此，探索新的頻譜資源分配與使用方法勢在必行[2]。

動態頻譜接入方式可以有效地提高頻譜使用效率，而認知無線電技術就是實現動態頻譜接入的關鍵[3]。認知無線電技術對頻譜資源的使用提出了全新的思想，它注重對頻譜智能、動態的利用，可有效解決電磁頻譜物理資源匱乏與利用率低之間的矛盾[4]。2005年，著名通信專家Simon Haykin教授就從信號處理的角度給出了認知無線電(CR)的定義：CR是一個能利用人工智能技術自動地感知周圍無線電環境的智能無線通信系統，具有對無線環境的自我理解和主動學習能力，實時地調整內部無線電傳輸參數，比如功率、頻率、調制和編碼方案等等，使其內部狀態與外界無線信號的統計變化相適應，在不會對主用戶造成干擾的前提下，實現在任何時間任何地點以任何形式執行可靠的通信，最終實現頻譜資源的重復高效利用[5]。

如何才能不影響主用戶的正常通信呢？這就要求認知用戶能夠實時檢測頻譜段，找到頻譜空穴，實現自身信息傳輸并且還需要連續檢測是否有新的授權用戶使用頻譜段。能否正確快速地感知主授權頻譜，是認知用戶進行通信的前提，也是衡量檢測性能的標準之一。因此，頻譜感知技術是認知無線電關鍵技術之一。頻譜檢測的精度和可靠度決定了是否會侵害授權用戶的正常通信。大量文獻對頻譜感知檢測技術進行了深入研究，目前研究較多的頻譜檢測方法有：匹配濾波器法、循環平穩特征檢測法、能量檢測法等。能量檢測法實現簡單，是一種經典的檢測算法[6]。按照檢測類型劃分，主要有信號存在性檢測和信號覆蓋范圍檢測。信號覆蓋型檢測又包括聯合檢測和區域檢測。聯合檢測能夠獲得較低的檢測概率，而且計算復雜度低，空間利用率較低。區域檢測方法采用基于區域的貝葉斯檢測算法，空間效率高。對于信號存在性檢測，按照檢測節點個數來劃分，頻譜檢測可分為單點檢測和協作檢測兩種。協作頻譜感知是在單點頻譜感知的基礎上為了提高感知的準確性而產生的感知方法，典型的單點頻譜感知方法有匹配濾波器檢測、能量檢測以及循環平穩檢測[7]。協作頻譜感知利用分集可有效提高頻譜檢測性能，近年來很多學者對此進行了研究。

文獻[8]從頻譜感知的角度分析了干擾與頻譜利用率的關系。多個微時隙和次用戶協作感知也用于提高系統吞吐量。文獻[9]研究了感知系統與次系統容量的關系。采用最優化中繼方式的協作頻譜感知能夠明顯提高次系統能量。然而，這些文獻只考慮了感知信道為衰落信道的情況，忽略了報告信道的衰落特性。文獻[10]考慮了報告信道的衰落情況，并指出隨著SU的增加，發送本地感知結果占用的控制信道帶寬會增加，這樣就會占用較多的系統資源。

為了在控制信道帶寬受限的條件下，減少對系統資源的占用，文中采用基于分簇的協作頻譜感知方法。同時，通過對不同等級的簇頭間利用空時編碼來減少由于衰落信道引入的誤碼率，從而改善檢測性能。所做的工作主要有：在多跳認知無線網絡下，首先對多跳認知網絡的感知節點進行分簇，然后再根據距離劃分感知簇的等級，且同一等級的簇頭相互不發送信息。接著，各感知用戶進行本地感知，各簇內感知用戶將自己的感知信息發送給簇頭，簇頭融合信息做出判決，并將判決信息沿支路逐級發送給融合中心。能否正確將感知信息發送到融合中心？這不僅與各認知用戶的本地檢測有關，還與報告信道的性能有關。比如，在瑞利衰落信道下，由于存在陰影和多徑效應，信道會產生誤碼，即將0錯傳為1，將1錯傳為0。在這種情況下，感知信息和判決信息都不可靠。針對該問題，通過對不同等級的簇頭間利用Alamouti編碼[11]，來改善誤碼率，提高檢測性能，優化感知結果。

2 協作頻譜感知

在多跳認知網絡中，采用多簇的方式來檢測主用戶(Primary User，PU)是否存在，感知模型如圖1所示。

圖1 協作頻譜感知模型

首先對多跳認知網絡的感知節點進行分簇，然后再根據距離劃分感知簇的等級，且同一等級的簇頭相互不發送信息。最后不同等級的簇頭間利用Alamouti進行編碼，將編碼后的感知信息逐級沿支路向上發送到融合中心。

首先，對感知節點進行分簇，在每簇中有且僅有一個簇頭能夠獲得這一簇內的認知用戶發送的本地感知結果，簇頭進行融合，并給出1比特的判決結果[12]。其次，根據距離將簇劃分等級，假設最低級簇頭需要i跳才能將感知信息發到融合中心。文中為了簡單，假設i=4。最后，不同等級的簇頭間利用空時編碼進行編碼，然后將編碼后的信息沿支路逐級向上發送自己的判決結果到融合中心。

感知幀結構如圖2所示。

圖2 數據幀結構

所有認知用戶在t時間內完成各自的本地頻譜感知,并在Tr時間內將自己的感知結果發送給簇頭，簇頭將判決信息編碼并在Tt的時間內逐級向上發送給融合中心。因此，提出的方案主要有4個實現步驟：簇內感知、簇頭融合、簇頭間信息編碼和信息融合。

第一步：簇內感知。

假設一簇內有N個認知用戶。每個簇內的認知用戶在t時間內完成各自的本地頻譜感知。不失一般性，假設認知用戶以能量檢測器為本地檢測算法。在Rayleigh信道下，簇內認知用戶的本地虛警概率和檢測概率為[5]：

(1)

(2)

第二步：簇頭融合。

各認知用戶將自己的感知信息發給簇頭。簇頭采取與融合的判決方式。

(3)

其中,第i個簇頭收到各簇內認知用戶的檢測率與虛警率，如式(4)。

(4)

經簇頭融合后，簇頭相應的虛警概率和檢測概率分別為:

(5)

(6)

第三步：簇頭間信息編碼。

簇頭融合本簇內的感知信息之后，需要將其判決結果與相鄰簇頭的判決結果進行編碼后逐級傳輸給融合中心。假設每個簇頭配有兩根天線，為了讓簇頭與它上一級簇頭能夠進行編碼，規定兩根天線中有一根天線僅傳送自己的判決信息，另一根傳送下一級簇頭傳送的判決信息。

具體規則如下：其中Di(Di=0or1)表示第i級簇頭的判決信息。

第一級簇頭發送其判決結果到第二級簇頭。

在第一個階段，第1級簇頭的兩根天線都發送D1,在第二階段，第1級簇頭的兩根天線發送-D1。

第二級簇頭發送其判決結果給第三級簇頭。

在第一個階段，第2級簇頭的一根天線發送D2，另一根天線發送接收的上一級的判決信息D1，在第二階段，第2級簇頭的一根天線發送判決信息-D2，而另一根發送-D1。

第三級簇頭發送其判決結果到第四級簇頭。

在第一個階段，第3級簇頭的一根天線發送D3,另一根天線發送接收的上一級的判決信息D1D2,在第二階段，第3級簇頭的一根天線發送-D3，另一根發送(-D1-D2)。

以此類推，直到信息發送到融合中心。

第四步：信息融合。

融合中心獲得各支路發送過來的編碼信息之后，需要先進行解碼，并采取或門融合判決，從而獲得最終的判決結果。即融合中心處的虛警概率Qf與檢測概率Qd分別為[11]：

(7)

(8)

其中，PDj,PFj分別指第j條支路簇頭(即第j級簇頭)的檢測率和漏檢率。

由于是在Rayleigh衰落信道上傳輸，誤碼的存在會影響檢測性能。因此第(j+1)級簇頭的虛警率和檢測率表示如下[14]：

PFj+1=Pfj(1-Pej)+(1-Pfj)Pej

(9)

PDj+1=Pdj(1-Pej)+(1-Pdj)Pej

(10)

其中：

(11)

(12)

3 系統仿真

圖3 編碼對檢測概率的影響

圖中可以明顯看出，隨著信噪比的增加，檢測概率Qd也隨之增加，并且編碼之后的檢測性能要明顯高于未編碼的檢測性能。

圖4用數值仿真驗證在瑞利衰落信道中，編碼能夠有效減少信道上的誤碼，增強可靠性，提高檢測性能。仿真時采取四跳多簇認知網絡。

圖4 編碼對衰落信道誤碼率的影響

從圖中可以明顯看出，平均誤碼率均隨著平均信噪比的增大而減少，并且隨著平均信噪比的不斷增大，平均誤碼率的值逐漸趨于0。在給定平均信噪比的情況下，編碼信道的平均誤碼率要比未編碼信道平均誤碼率小，即對瑞利衰落信道進行編碼，能夠有效減少平均誤碼率，提高可靠性，增強檢測性能。

由圖可知，在小信噪比時，隨著跳數的增加，檢測性能明顯好轉；而在大信噪比時，兩者差異不大。

圖5 多跳網絡中不同跳數對檢測率的影響

圖6 多跳多簇網絡中不同支路下的檢測性能

由圖中可知，隨著信噪比的增加，不同支路數的檢測性能都有不同程度的增加，其中四個支路的檢測性能要明顯優于兩個支路和三個支路的檢測性能。

4 結束語

在認知無線電網絡中，為了提高認知系統的檢測性能，采取多跳多簇認知網絡。采取多簇多跳認知網絡不僅可以切實有效地節省發送能量，提高吞吐量，而且多跳多簇認知網絡中的支路數和跳數都能在一定程度上增強檢測性能。

由于報告信道的不理想性，常常伴有錯誤的存在，影響最后的判決結果。因此在文中模型中不同級別的簇頭間采取Alamouti編碼。從仿真中可以明顯看出，編碼之后的信道誤碼率得到明顯改善，能夠提高檢測效率，從而增強檢測性能。

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A Method of Cooperative Spectrum Sensing of Enhancement in Cognitive Radio Multi-hop Networks

LIU Min,YUE Wen-jing,PU Yu,LU Hai-ya

(College of Communication and Information Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China)

Spectrum sensing is one of the core technology of Cognitive Radio (CR).Whether the unlicensed spectrum can be sensed quickly and correctly is not only the premise of the communication,but also one of the standard of sensing detection.Considering the noise of fading channel,a method of multi-cluster cooperative spectrum sensing based on space-time coding in multi-hop cognitive radio networks was proposed.The program is shown in detail as follow.First,divide the cognitive users into different clusters.Secondly,classify the clusters based on distance.Next,the cluster head will adopt Alamouti coding with its upper level cluster.At last,the fusion center will get the coding information of sensing results.This program will help to enhance the detection capability.Multi-cluster can reduce the power and sensing time.The simulation result suggests that suggested scheme can not only reduce the energy dissipation and improve the throughput,but also can improve the detection property in a certain scale.After Alamouti coding,the error rate decreases dramatically.

cognitive radio;cooperative spectrum sensing;energy detection;space-time coding

2015-04-22

2015-07-28

時間：2016-01-04

中國博士后科學基金項目(2013M531393);國家級大學生創新創業訓練計劃項目(201410293003);江蘇省博士后科研資助計劃項目(1102102C);江蘇省高等學校大學生創新創業訓練計劃立項項目(201410293003Z);南京郵電大學大學生創新訓練計劃項目(SZDG2014003)

劉 敏(1993-)，女，碩士研究生，研究方向為認知無線電、信息處理等;岳文靜，副教授，碩士生導師，研究方向為認知無線電、無線傳感器網絡、信息處理等。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20160104.1505.034.html

TP301

A

1673-629X(2016)01-0171-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2016.01.037