基于分簇的協作頻譜感知算法

摘 要：為提高頻譜感知的檢測性能，提出一種改進式分簇協作感知方法。在簇內采用最優K-N準則融合每個簇內節點的本地感知結果，在簇間采用指數加權算法融合簇頭的判決信息作出最終的判決結果。理論分析和仿真驗證表明，相比傳統的分簇協作感知算法，改進式分簇協作感知算法可以獲得更優的感知性能。

關鍵詞：協作感知；分簇；最優K-N準則；指數加權

傳統分簇協作感知方法[1]忽略了不同的感知節點在不同位置時對融合中心的貢獻不同的問題。文中提出一種改進式分簇協作感知算法，在簇內采用最優K-N準則進行融合[2]，在簇間根據簇頭節點接收信噪比的不同，對感知結果分配不同的權值來進一步提高最終的感知性能。

1 簇間感知算法的改進

不同簇的簇頭節點接收信噪比不同，若以相同的權重融合不同感知結果，不僅不會突出高信噪比環境的感知優勢，而且會加大低信噪比環境對整體感知性能的影響[3]。基于此，提出一種指數加權因子來動態調整不同感知用戶對全局感知性能的貢獻，降低低信噪比對用戶的協作感知性能的惡劣影響，提高全局感知性能。假設N個簇頭用戶的信噪比分別為：SNR1，SNR2，SNR3，…，SNRN，則第i個簇頭用戶的權系數為：

（1）

式中E為指數的底數，N為分簇的個數，權系數故指數加權的全局虛警概率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，所以全局虛警概率同OR準則[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，提高了協作頻譜感知的檢測性能。

2 改進式分簇協作感知過程

假設已經通過某種方式將認知無線網絡中的認知用戶分成若干個簇，在每個簇中選擇信道條件最好的CR節點作為簇頭，由于每個簇中CR節點的距離都很近，可以認為各CR節點間是理想信道。則改進式分簇協作感知過程可以描述為：

（1）第i個簇內的j個認知節點分別單獨進行本地頻譜感知，得到感知結果Di，j，并上傳感知結果至簇頭用戶CHi；

（2）第i個簇的簇頭用戶接收本簇內j個CR節點的本地感知信息，并依據最優的K-N準則融合簇內CR節點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發送給融合中心（FC）；

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

（7）

（8）

3 仿真結果分析

通過Matlab仿真平臺進行仿真，圖1為指數加權融合同其他融合方式的ROC曲線對比，在認知用戶數為5，Kopt=3時，假設5個CR節點的接收信噪比分別為-14dB、-16dB、-19dB、-20dB、-24dB，在AWGN信道環境中，采樣點數N=1000，噪聲功率。圖1中最大比合并（MRC）要優于等增益合并（EGC）和OR準則，而指數加權的融合方式在低虛警概率下（小于0.1）檢測性能最好，實驗表明采用指數加權的方式為不同的接收信噪比的CR節點分配不同點的權值獲得的檢測性能要明顯優于傳統的OR準則融合方式。而且在低虛警概率下的的優勢尤為明顯。

（1）方法1：采用OR準則融合簇內節點的感知信息和簇間節點的判決信息。

（2）方法2：采用K-N準則完成簇內融合，OR準則完成簇間融合。

（3）方法3：采用最優K-N準則完成簇內融合，OR準則完成簇間融合。

（4）方法4：采用等增益合并（EGC）完成簇內融合，OR準則完成簇間融合。

（5）改進方法：簇內采用最優K-N準則，簇間采用指數加權方法為不同接收信噪比的簇頭用戶分配不同的權值。

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

4 結束語

針對傳統分簇式協作感知算法對認知無線環境的復雜度考慮不足以及檢測性能不高的問題，提出一種改進式分簇協作頻譜感知算法，實驗表明，改進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作感知性能做更深入的研究。

參考文獻

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[3]胡峰，鄭紫微，熊歐.基于SNR比較的協作頻譜感知研究[J].綜合電子信息技術，2014，40（4）：105-108.

[4]陳辰.認知無線電中基于多節點的協作頻譜檢測[D].南京：南京郵電大學，2011.