基于分集接收的衛(wèi)星認(rèn)知通信動(dòng)態(tài)頻譜感知策略

肖楠，梁俊，張衡陽，劉玉磊，王軼

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基于分集接收的衛(wèi)星認(rèn)知通信動(dòng)態(tài)頻譜感知策略

肖楠，梁俊，張衡陽，劉玉磊，王軼

(空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院，陜西西安，710077)

針對基于固定判決門限的頻譜感知策略無法適應(yīng)信道衰落變化導(dǎo)致頻譜感知效率下降的問題，結(jié)合衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中待檢測信號能量較低的特點(diǎn)，提出一種Nakagami-信道環(huán)境下基于分集接收的動(dòng)態(tài)頻譜感知策略。該策略利用改進(jìn)的模糊聚類算法動(dòng)態(tài)獲得頻譜最佳判決門限，使得判決門限能夠根據(jù)信道衰落變化自適應(yīng)調(diào)整；在此基礎(chǔ)上利用MRC(maximum ratio combining)與EGC(equal grain combining) 2種分集方式增大認(rèn)知用戶的接收信噪比，以減小弱信號環(huán)境對能量檢測算法頻譜檢測性能的影響。仿真結(jié)果表明：該策略能夠有效提高低信噪比環(huán)境下的頻譜感知性能。

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)；認(rèn)知無線電；頻譜感知；分集接收；動(dòng)態(tài)判決門限

認(rèn)知無線電技術(shù)是緩解可用頻譜資源緊張與已分配頻譜利用率低下之間矛盾的一種有效手段。隨著認(rèn)知無線電技術(shù)在地面網(wǎng)絡(luò)中的深入研究與發(fā)展，其在衛(wèi)星通信網(wǎng)中的應(yīng)用逐漸得到空間研究者的關(guān)注，成為一個(gè)新的研究領(lǐng)域與熱點(diǎn)[1]。文獻(xiàn)[2?4]分析了認(rèn)知無線電技術(shù)在衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用場景和關(guān)鍵問題，指出認(rèn)知無線電技術(shù)在衛(wèi)星領(lǐng)域的應(yīng)用能夠有效提升衛(wèi)星通信系統(tǒng)效能，更好地引導(dǎo)衛(wèi)星通信異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合發(fā)展和智能化演進(jìn)。頻譜感知機(jī)制是認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)之一。在已有頻譜檢測方法中，基于能量檢測的頻譜感知策略具有計(jì)算簡單、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于認(rèn)知無線電頻譜感知中。文獻(xiàn)[5]指出判決門限的選取是影響能量檢測法頻譜感知性能的關(guān)鍵因素；文獻(xiàn)[6?10]分別分析了不同信道衰落環(huán)境下采用等增益合并與選擇合并技術(shù)提高頻譜檢測性能的基本方法，但未對檢測性能進(jìn)行詳細(xì)分析且判決門限的選取是根據(jù)虛警概率預(yù)先設(shè)定的，無法適應(yīng)信道衰落環(huán)境變化；文獻(xiàn)[11]提出了一種基于循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的頻譜空穴檢測方案，通過構(gòu)造頻譜空穴檢測的二元假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停茖?dǎo)了相應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，提高了頻譜檢測性能；文獻(xiàn)[12]提出了一種基于加窗粒子群優(yōu)化的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的上行鏈路信道檢測門限與功率分配聯(lián)合優(yōu)化策略，提高據(jù)傳輸量；文獻(xiàn)[13]提出了一種基于判決分析的判決門限選取策略，簡化了判決門限選擇過程并實(shí)現(xiàn)了判決門限的動(dòng)態(tài)調(diào)整，但是仿真結(jié)果表明該方法在接收信噪比為10 dB時(shí)性能已經(jīng)嚴(yán)重下降。在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用認(rèn)知無線電技術(shù)時(shí)，由于信號空間傳播損耗大且衛(wèi)星通信天線的指向性，導(dǎo)致認(rèn)知用戶接收到來自授權(quán)用戶的信號功率很小，認(rèn)知用戶需要檢測強(qiáng)度微弱、類型未知的授權(quán)用戶電磁信號，這種弱信號環(huán)境使得認(rèn)知用戶很難直接對頻譜占用狀態(tài)做出準(zhǔn)確判斷；另一方面，已有基于能量檢測的頻譜感知策略中判決門限往往是預(yù)先設(shè)定且不隨環(huán)境改變的，而由于信道存在衰落、陰影遮蔽效應(yīng)，認(rèn)知用戶所接收到的待檢測信號強(qiáng)度也在不斷變化，傳統(tǒng)基于固定門限的頻譜感知策略無法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整判決門限，從而導(dǎo)致頻譜檢測效率的降低[14]。針對上述問題，本文作者提出了一種基于分集接收的衛(wèi)星認(rèn)知通信動(dòng)態(tài)頻譜感知策略，該策略將動(dòng)態(tài)門限選取與分集接收技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來，從而提高低信噪比以及信道衰落動(dòng)態(tài)變化條件下的頻譜感知性能。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該策略的正確性與有效性。

1 系統(tǒng)模型

參考文獻(xiàn)[1]中所描述的基于認(rèn)知無線電的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)模型。假設(shè)地面無線網(wǎng)絡(luò)為認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，靜止軌道(geostationary orbit，GEO)衛(wèi)星通信網(wǎng)為授權(quán)網(wǎng)絡(luò)。地面無線通信終端作為認(rèn)知用戶通過一定的頻譜感知策略發(fā)現(xiàn)授權(quán)用戶網(wǎng)絡(luò)中空閑的頻譜資源，從而實(shí)現(xiàn)對授權(quán)用戶網(wǎng)絡(luò)頻譜的“機(jī)會式”共享，如圖1所示。

圖1 衛(wèi)星認(rèn)知通信網(wǎng)絡(luò)模型

上述場景中主要存在2種類型的干擾：衛(wèi)星信號發(fā)射對認(rèn)知用戶接收的干擾(干擾鏈路1)和認(rèn)知用戶信號發(fā)射對衛(wèi)星地面接收的干擾(干擾鏈路2)。實(shí)際上，由于認(rèn)知用戶接收通常并不對準(zhǔn)衛(wèi)星且GEO衛(wèi)星軌道高度高達(dá)35 786 km，因此，衛(wèi)星對認(rèn)知用戶信號接收的影響基本可以忽略；而衛(wèi)星地面用戶則有可能處在認(rèn)知用戶的有效通信范圍內(nèi)，因此為了避免認(rèn)知用戶信號發(fā)射會對授權(quán)用戶接收的影響，認(rèn)知用戶需要感知授權(quán)用戶信道占用狀態(tài)。

假設(shè)認(rèn)知用戶接收到的信號為()，則()包含未知的授權(quán)用戶信號()與信道噪聲()，當(dāng)采用能量檢測法對頻譜進(jìn)行檢測時(shí)，檢測概率d(probability of detection)和虛警概率f(probability of false alarm)是評價(jià)頻譜感知算法性能的2個(gè)重要指標(biāo)，根據(jù)文獻(xiàn)[15]，d和f分別表示為：

式中：為判決門限；(·,·)為非完全Gamma函數(shù)且，；Q(·,·)為廣義Marcum Q函數(shù)；為信號的帶寬時(shí)延積。由式(1)和(2)可知：f僅由參數(shù)和決定，與信噪比和信道衰落影響等無關(guān)，而d則由信噪比與判決門限共同決定。根據(jù)文獻(xiàn)[16]，在Nakagami-信道下認(rèn)知用戶接收信號信噪比的概率密度函數(shù)為

相應(yīng)地頻譜漏檢概率m(probability of miss detection)可以表示為。針對式(4)中=∞的問題，為了便于計(jì)算，引入截?cái)嗾`差的概念。假設(shè)式(4)中=時(shí)的截?cái)嗾`差為||，則根據(jù)函數(shù)的單調(diào)遞減特性可得：

由式(6)可得d滿足一定精度要求時(shí)的最小，從而簡化式(4)的計(jì)算。假設(shè)認(rèn)知用戶對頻譜準(zhǔn)確檢測的概率為rd(probability of right detection)，則rd可以表示為

式中：(0)與(1)分別為頻譜空閑與被占用狀態(tài)出現(xiàn)概率的平均值，且(0)+(1)=1。

2 動(dòng)態(tài)判決門限

對于認(rèn)知用戶而言，雖然頻譜狀態(tài)是未知的，但是任一頻譜卻只能有空閑和被占用2種狀態(tài)，因此，最佳判決門限的選取的實(shí)質(zhì)就是確定使得頻譜狀態(tài)的判決結(jié)果可信度盡可能高。由于待判決信號究竟屬于何種狀態(tài)具有一定的模糊性，即對于認(rèn)知用戶終端而言信號在未進(jìn)行判決之前屬于2種狀態(tài)的概率相等，因此，本文引入模糊聚類算法。模糊聚類算法通過設(shè)定聚類數(shù)目和模糊度常數(shù)，并初始化各個(gè)聚類中心，每個(gè)樣本按一定的模糊隸屬度隸屬于某一聚類中心，然后逐步循環(huán)進(jìn)行迭代，最終完成模糊聚類劃分。假設(shè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)認(rèn)知用戶接收到某一頻譜上的信噪比SN={γ，=0，1，2，…，}為個(gè)樣本組成的集合；為預(yù)定類別的數(shù)目，本文取=2；m為每個(gè)聚類的中心；為第個(gè)樣本對于第個(gè)聚類的隸屬度函數(shù)。用隸屬度函數(shù)定義的聚類損失函數(shù)可以寫為

其中：為可以控制聚類結(jié)果模糊程度的常數(shù)，≥1。若→1，則算法等價(jià)于確定性聚類算法；若→∞，則算法將得到完全模糊的解從而失去分類的意義，因此通常取=2。在不同隸屬度函數(shù)下最小化聚類損失函數(shù)f就可以得到不同的模糊聚類方法，其中最具有代表性的是模糊C均值(fuzzy C-means，F(xiàn)CM)聚類算法。研究表明，對于很難分類的變量，F(xiàn)CM也能夠得到比較滿意的聚類效果。假設(shè)所有樣本對各類的隸屬度總和為，即

在式(9)條件下求解f的最小值，令f分別對m和求偏導(dǎo)數(shù)為0，可得必要條件：

=1，2，…，；=1，2，…，(11)

初始聚類中心的選取對于FCM算法的聚類效果與收斂速度有較大影響。本文選取的初始聚類中心1和2分別可以表示如下：

式中：1和2分別為不同集合中元素的數(shù)量。利用式(12)得到的初始聚類中心，通過迭代，最終可以獲得最優(yōu)聚類中心和模糊聚類1和2。假設(shè)1表示被占用頻譜的聚類，2表示空閑頻譜的聚類，此時(shí)判決門限可以取

為了評估該判決方法的有效性，本文定義頻譜判決效率：

式中：T為1聚類樣本總數(shù)；s為實(shí)際信號數(shù)；c和r分別為被正確和錯(cuò)誤判決為信號的數(shù)量；c/s為頻譜正確檢測概率；c/s為信號的誤檢概率。可見：當(dāng)r=0且c=s時(shí)，判決效率取最大值1。

聚類分析屬于一種學(xué)習(xí)或訓(xùn)練方法，其性能與訓(xùn)練樣本有較大關(guān)系，在實(shí)際通信中，認(rèn)知用戶可以通過與認(rèn)知基站或其他認(rèn)知用戶之間的少量信息交互獲得較為準(zhǔn)確的訓(xùn)練樣本，之后每個(gè)認(rèn)知用戶依據(jù)該樣本獨(dú)立進(jìn)行頻譜判決門限的設(shè)定。

3 基于分集接收的頻譜感知策略

分集技術(shù)可以充分利用信號和信道的性質(zhì)，將接收到的多徑信號的能量按一定規(guī)則合并起來，從而提高接收信號的信噪比，達(dá)到抗衰落的目的。常見的分集接收合并技術(shù)主要有選擇合并(selection combining，SC)、最大比合并(maximum ratio combining，MRC)和等增益合并(equal gain combining，EGC) 3種，其中SC方式雖然易于實(shí)現(xiàn)但是由于其并未在同一時(shí)刻使用所有可用支路，不能實(shí)現(xiàn)接收信號信噪比的最大化，不利于弱信號強(qiáng)度環(huán)境下頻譜檢測，因此，本文重點(diǎn)考慮MRC與EGC 2種分集接收方式。

3.1 基于MRC的頻譜檢測策略

假設(shè)認(rèn)知用戶可以接收來自衛(wèi)星的條獨(dú)立同分布支路的不同信號，則接收總信號，其中h表示第條支路信號的加權(quán)系數(shù)。因此，對于1假設(shè)而言，認(rèn)知用戶的接收信號y()可以表示為，其中，。n()表示第條支路的噪聲信號且n()~(0，0)，0表示噪聲功率密度，則每條支路的瞬時(shí)信噪比，即。認(rèn)知用戶所接收噪聲總功率密度，總信噪比，可以進(jìn)一步表示為