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基于分簇的協(xié)作頻譜感知算法

2016-12-31 00:00:00李武舉安曉娜臧晶
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年22期

摘 要:為提高頻譜感知的檢測性能,提出一種改進(jìn)式分簇協(xié)作感知方法。在簇內(nèi)采用最優(yōu)K-N準(zhǔn)則融合每個簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的本地感知結(jié)果,在簇間采用指數(shù)加權(quán)算法融合簇頭的判決信息作出最終的判決結(jié)果。理論分析和仿真驗(yàn)證表明,相比傳統(tǒng)的分簇協(xié)作感知算法,改進(jìn)式分簇協(xié)作感知算法可以獲得更優(yōu)的感知性能。

關(guān)鍵詞:協(xié)作感知;分簇;最優(yōu)K-N準(zhǔn)則;指數(shù)加權(quán)

傳統(tǒng)分簇協(xié)作感知方法[1]忽略了不同的感知節(jié)點(diǎn)在不同位置時對融合中心的貢獻(xiàn)不同的問題。文中提出一種改進(jìn)式分簇協(xié)作感知算法,在簇內(nèi)采用最優(yōu)K-N準(zhǔn)則進(jìn)行融合[2],在簇間根據(jù)簇頭節(jié)點(diǎn)接收信噪比的不同,對感知結(jié)果分配不同的權(quán)值來進(jìn)一步提高最終的感知性能。

1 簇間感知算法的改進(jìn)

不同簇的簇頭節(jié)點(diǎn)接收信噪比不同,若以相同的權(quán)重融合不同感知結(jié)果,不僅不會突出高信噪比環(huán)境的感知優(yōu)勢,而且會加大低信噪比環(huán)境對整體感知性能的影響[3]。基于此,提出一種指數(shù)加權(quán)因子來動態(tài)調(diào)整不同感知用戶對全局感知性能的貢獻(xiàn),降低低信噪比對用戶的協(xié)作感知性能的惡劣影響,提高全局感知性能。假設(shè)N個簇頭用戶的信噪比分別為:SNR1,SNR2,SNR3,…,SNRN,則第i個簇頭用戶的權(quán)系數(shù)為:

(1)

式中E為指數(shù)的底數(shù),N為分簇的個數(shù),權(quán)系數(shù)故指數(shù)加權(quán)的全局虛警概率Qf、全局檢測概率Qd以及全局漏檢概率Qm分別為:

(2)

(3)

Qm=1-Qd (4)

由于虛警概率同SNR無關(guān),所以全局虛警概率同OR準(zhǔn)則[4]下的虛警概率相同,這也就意味著在相同的虛警概率下,提高了高信噪比用戶的檢測概率對全局檢測性能的影響,降低了低信噪比用戶的檢測概率對全局檢測性能的影響,提高了協(xié)作頻譜感知的檢測性能。

2 改進(jìn)式分簇協(xié)作感知過程

假設(shè)已經(jīng)通過某種方式將認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中的認(rèn)知用戶分成若干個簇,在每個簇中選擇信道條件最好的CR節(jié)點(diǎn)作為簇頭,由于每個簇中CR節(jié)點(diǎn)的距離都很近,可以認(rèn)為各CR節(jié)點(diǎn)間是理想信道。則改進(jìn)式分簇協(xié)作感知過程可以描述為:

(1)第i個簇內(nèi)的j個認(rèn)知節(jié)點(diǎn)分別單獨(dú)進(jìn)行本地頻譜感知,得到感知結(jié)果Di,j,并上傳感知結(jié)果至簇頭用戶CHi;

(2)第i個簇的簇頭用戶接收本簇內(nèi)j個CR節(jié)點(diǎn)的本地感知信息,并依據(jù)最優(yōu)的K-N準(zhǔn)則融合簇內(nèi)CR節(jié)點(diǎn)的感知信息并作出決策Di=f(Di,1,Di,2,…,Di,j);

(5)

(6)

(3)i個簇的簇頭用戶CHi分別將各自的決策信息Di發(fā)送給融合中心(FC);

(4)FC根據(jù)每個簇頭節(jié)點(diǎn)接收信噪比(SNR)的不同按照指數(shù)加權(quán)的方法,確定最差信噪比用戶的感知性能下降的倍數(shù)p,并求得給每個簇頭節(jié)點(diǎn)的權(quán)值?棕(i),并對Di作出最終判決D=g(D1,D1,…,Di) 。

(7)

(8)

3 仿真結(jié)果分析

通過Matlab仿真平臺進(jìn)行仿真,圖1為指數(shù)加權(quán)融合同其他融合方式的ROC曲線對比,在認(rèn)知用戶數(shù)為5,Kopt=3時,假設(shè)5個CR節(jié)點(diǎn)的接收信噪比分別為-14dB、-16dB、-19dB、-20dB、-24dB,在AWGN信道環(huán)境中,采樣點(diǎn)數(shù)N=1000,噪聲功率。圖1中最大比合并(MRC)要優(yōu)于等增益合并(EGC)和OR準(zhǔn)則,而指數(shù)加權(quán)的融合方式在低虛警概率下(小于0.1)檢測性能最好,實(shí)驗(yàn)表明采用指數(shù)加權(quán)的方式為不同的接收信噪比的CR節(jié)點(diǎn)分配不同點(diǎn)的權(quán)值獲得的檢測性能要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的OR準(zhǔn)則融合方式。而且在低虛警概率下的的優(yōu)勢尤為明顯。

(1)方法1:采用OR準(zhǔn)則融合簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的感知信息和簇間節(jié)點(diǎn)的判決信息。

(2)方法2:采用K-N準(zhǔn)則完成簇內(nèi)融合,OR準(zhǔn)則完成簇間融合。

(3)方法3:采用最優(yōu)K-N準(zhǔn)則完成簇內(nèi)融合,OR準(zhǔn)則完成簇間融合。

(4)方法4:采用等增益合并(EGC)完成簇內(nèi)融合,OR準(zhǔn)則完成簇間融合。

(5)改進(jìn)方法:簇內(nèi)采用最優(yōu)K-N準(zhǔn)則,簇間采用指數(shù)加權(quán)方法為不同接收信噪比的簇頭用戶分配不同的權(quán)值。

如圖2所示全局虛警概率相同時,提出的改進(jìn)式分簇協(xié)作感知算法的檢測性能最優(yōu),當(dāng)Qf=0.1時,改進(jìn)方法比方法1的檢測概率提高了近一倍,它還優(yōu)于在簇內(nèi)采用軟融合準(zhǔn)則的性能,而且虛警概率越低這種優(yōu)勢越明顯。

4 結(jié)束語

針對傳統(tǒng)分簇式協(xié)作感知算法對認(rèn)知無線環(huán)境的復(fù)雜度考慮不足以及檢測性能不高的問題,提出一種改進(jìn)式分簇協(xié)作頻譜感知算法,實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)算法可以提高頻譜感知的全局檢測概率,從而提高頻譜感知性能。文章只是針對理想信道下的分簇協(xié)作感知性能的分析,接下來可以針對不同的衰落信道下的分簇協(xié)作感知性能做更深入的研究。

參考文獻(xiàn)

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