CN101488814A - 控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法 - Google Patents

Abstract

控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法，属于无线通信领域。这种方法解决了现有认知无线电频谱感知方法对控制信道依赖性强的问题。由于认知用户本身的非授权性，控制信道的存在性以及控制信道的带宽、信道质量都具有不确定性。认知无线电需要在保证频谱感知性能的前提下尽可能降低对控制信道的依赖。在本方法中，当观测值O_i在λ₁和λ₂之间时，二级用户SU_i不对其进行量化处理，也不发送任何信息，以节约控制信道的资源；当观测值O_i不在λ₁和λ₂之间时，SU_i对O_i进行量化，并将量化结果发送至数据融合中心FC。本发明在保证感知性能的前提下降低了认知无线电频谱感知过程对公共控制信道的依赖性。

Description

控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，具体涉及到一种认知无线电合作频谱感知方法。

背景技术

随着无线服务和设备如移动通信、公共安全、电视广播等的出现和不断发展，许多频段已经被分配给授权用户，然而数据融合中心FCC频谱政策专责小组的报告指出无论是收入富裕的城市地区，还是乡村偏远地区，其授权频谱资源均没有得到充分的利用。这显然加剧了对日趋紧张的频谱资源的浪费。采用机会频谱接入的认知无线电技术被认为是提高无线频谱利用率的最佳方案之一，参见以下三篇文章：[1]、《频谱政策专责小组的报告》(FederalCommunications Commission，“Spectrum Policy Task Force Report”[R]Rep.ETDocket no.02-135，Nov.2002)；[2]、《认知无线电：让软件无线电更加个人化》(J.Mitola and G.Q.Maguire，“Cognitive radio：Making software radios morepersonal”[J]IEEE Personal Communications，vol.6，pp.13-18，Aug.1999)；[3]、《认知无线电：智能的无线通信》(S.Haykin，“Cognitive radio：brain-empoweredwireless communications”[J]IEEE J.Select.Areas Commun.，vol.23，pp.201-220，Feb.2005)。

由于二级用户终端SU必须能够随时感知主用户PU是否存在从而避免对主用户PU造成干扰，频谱感知是认知无线电的重要环节。采用联合检测的方法对频谱进行感知有效的解决了阴影衰落和隐藏终端带来的问题，参见以下两篇文章介绍：[1]、《认知无线电频谱感知的一些问题》(D.Cabric，S.M.Mishra，and R.W.Brodersen，“Implementation issues in spectrum sensing for cognitiveradios”[A]in Proc.ofAsilomar Conf.on Signals，Systems，and Computers[C]，Pacific Grove，CA，USA，Nov.7-10，2004，pp.772-776)；[2]、《用于衰落环境中机会接入的频谱感知》(A.Ghasemi and E.S.Sousa，“Collaborative spectrumsensing for opportunistic access in fading environments，”[A]in Proc.1st IEEESymp.New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks[C]，Baltimore，USA，Nov.8-11，2005，pp.131-136)，而这些问题是单节点感知解决不了的。联合检测需要各个二级用户终端SU节点利用单节点检测的方法(如能量检测法)各自完成对主用户PU的检测后将信息传送到数据融合中心FC，数据融合中心FC根据上述检测信息得到信道是否被主用户PU占用的结论，显然，联合检测需要一条控制信道传递各个节点的感知信息。然而，由于认知用户本身的非授权性，控制信道的存在性、带宽、信道质量等往往具有不确定性，因此认知无线电中需要重点分析如何降低对控制信道的依赖性。

香港科技大学的文章《带宽受限的联合频谱感知》(Chunhua Sun；WeiZhang；Letaief，K.B.“Cooperative Spectrum Sensing for Cognitive Radios underBandwidth Constraints”[A]Wireless Communications and NetworkingConference[C]，2007.WCNC 2007.IEEE11-15March2007Page(s)：1-5)中提出了一种忽略小信息含量判决结果的检测方法，这种方法对控制信道的依赖性很低，其性能也随着对控制信道的依赖性降低而下降。

现有的“K”秩法对控制信道的依赖性相对略高，其性能也略好于香港科技大学提出的方法。当控制信道容量较大时，可以使用软判决法对感知信息进行判决。解放军理工大学的研究将在争议比较小的范围直接进行判定，将争议比较大的范围进行量化，然后将结果发送到数据融合中心FC。这种方法实际和软判决方法没有本质差别，只是将最大量化值和最小量化值都变为一位，以此降低对控制信道的占用。这些方法存在的普遍问题是在控制信道受限的情况下没有达到最优的感知性能。

发明内容

为了解决现有认知无线电频谱感知方法对控制信道依赖性强的问题，本发明提出一种控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法。

本发明的控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法是基于现有的无线电通信系统实现的，所述无线电通信系统包括N个二级用户终端SU_i和一个数据融合中心FC，所述二级用户终端SU_i采用能量检测器对主用户PU进行检测；每个二级用户终端SU_i得到的信号不相关并且有相同的统计特性；二级用户终端SU_i接收信号的统计特性对于数据融合中心FC是已知的，信号噪声是方差为σ²的加性高斯白噪声(AWGN)，所述二级用户终端SU_i在频谱感知的过程中的接收信号服从检验模型：

H₀:y_i(2n)＝n_i(2n)

H₁:y_i(2n)＝s(2n)+n_i(2n)，

其中2n为每次感知的采样点数，根据奈奎斯特采样定理，n>TW，其中T为采样时间，W为信道带宽，y_i(2n)表示二级用户终端SU_i的接收信号，s(2n)表示主用户PU的发射信号，n_i(2n)为方差为σ²的高斯白噪声；所述主用户PU信号s(2n)与噪声n_i(2n)不相关，本发明的感知方法为：

系统中的二级用户终端SU_i的能量检测器的观测值O_i为：

$O_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{2n}{\mathrm{\Σ}}}{y_i}^2\left[j\right]}{{\mathrm{\σ}}^2}---\left(2\right)$

在信噪比为γ＝E_s/N₀时，服从分布：

$H_0:O_i~{\mathrm{\χ}}_{2n}^2$

$H_1:O_i~{\mathrm{\χ}}_{2n}^2\left(\mathrm{\γ}\right)---\left(3\right)$

其中χ²分布的自由度为2n，γ为非中心χ²分布的偏移系数，二级用户终端SU_i将获得的观测值O_i经过M位量化处理后通过控制信道发送到数据融合中心FC进行数据融合；数据融合中心FC在数据融合时，由公式 $T=\frac{1}{K}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{D}_i$ 获得判决统计量T，K为向数据融合中心FC发送信息的二级用户终端SU_i的个数，其中0≤K≤N；数据融合中心FC将所述判决统计量T与数据融合门限λ₀比较获得判决结果D₀，当所述判决结果D₀＝0时表示该信道未被主用户PU占用，当判决结果D₀＝1时表示该信道已被主用户PU占用。

本发明中的二级用户终端SU_i在对获得的观测值O_i进行数据量化处理时，首先判断观测值O_i是否在λ₁和λ₂之间，其中λ₀＝1/2(λ₁+λ₂)， $\mathrm{\Δ\λ}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{\λ}}_2-{\mathrm{\λ}}_0={\mathrm{\λ}}_0-{\mathrm{\λ}}_1,$ 当O_i在λ₁和λ₂之间时，二级用户终端SU_i不对观测值O_i进行量化，也不向数据融合中心FC发送任何信息；否则，二级用户终端SU_i对O_i进行M位量化，并将量化结果发送至数据融合中心FC。

本发明中的二级用户终端SU_i对观测值O_i进行M位量化处理的方法具体为：设t_l为量化门限，则发送的信息有L＝2^M种情况，其中l为整数且0≤l≤L-1，以λ₀为中心点，在-∞到λ₀之间取L/2个数分别为：t₀、t₁、……t_L/2，其中t₀为-∞，然后再在λ₀到+∞之间取L/2个数分别为：t_L/2′、t_L/2+1、……t_L，其中t_L为+∞；其中t_L/2＝λ₁，t_L/2′＝λ₂，当O_i落在t_l/2和t_L/2′之间时，不进行量化，否则，当O_i落在相邻的两个量化门限之间，即t_l和t_l+1之间，则将O_i量化为D_i＝l+1。

上述量化门限λ₁和λ₂的选取方法为：主用户PU出现的概率由主用户PU的特性决定，假设主用户不出现的概率P₀＝P(H₀)，主用户出现的概率P₁＝P(H₁)，其中H₀是主用户不占用信道，H₁是主用户占用信道，Δ是O_i落在λ₁和λ₂之间的概率，即二级用户终端SU_i不向数据融合中心FC发送信息的概率，在主用户没占用信道时，单个二级用户终端SU_i不发信息的概率 ${\mathrm{\Δ}}_0\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Δ}|H_0$ ，在主用户占用信道时，单个二级用户终端SU_i不发信息的概率 ${\mathrm{\Δ}}_1\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Δ}|H_1,$ 在量化位数相同时，系统设计时对控制信道占用量K_avg′的要求，即每次感知时数据融合中心FC接收到的平均bit数与软判决时数据融合中心FC接收到的平均bit数之比为：

K_avg′＝(1-P₀Δ₀-P₁Δ₁)×100％             (4)

当没有任何二级用户终端SU_i向数据融合中心FC发送信息时，数据融合中心FC无法做出判决，β表示数据融合中心FC无法判决的概率为：

β＝P₁Δ₁ ^N+P₀Δ₀ ^N                       (5)

将O_i、λ₀、Δλ归一化为O_i′、λ₀′、Δλ′，则根据Δ与λ₀′、Δλ′的关系(参见图2所示)和公式K_avg′＝(1-P₀Δ₀-P₁Δ₁)×100％，根据对控制信道占用量的要求K_avg′和P₀、P₁得到满足要求的门限λ₀、Δλ的范围R₁；

根据根据Δ与λ₀′、Δλ′的关系(参见图2所示)和公式β＝P₁Δ₁ ^N+P₀Δ₀ ^N得到满足对β的要求的门限λ₀、Δλ的范围R₂；

用蒙特卡洛仿真方法估计漏警概率POI和频谱空洞检测概率POD，根据所述漏警概率POI和频谱空洞检测概率POD与数据融合门限λ₀、Δλ的关系，获得满足漏警概率POI要求的数据融合门限λ₀、Δλ的范围R₃；

在

中选择可使频谱空洞检测概率POD最大的数据融合门限值λ₀、Δλ，由1/2(λ₁+λ₂)＝λ₀，和 $\mathrm{\Δ\λ}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{\λ}}_2-{\mathrm{\λ}}_0={\mathrm{\λ}}_0-{\mathrm{\λ}}_1$ 获得量化门限λ₁和λ₂。

由于认知无线电的控制信道具有不确定性，并且需要准确的感知主用户是否存在进而避免对主用户造成干扰。本专利方法是对单个业务信道进行联合信号检测，适用于现有无线通信网络系统框架，每个二级用户终端SU采用能量检测的方式对感知信息进行处理，处理之后经过量化在控制信道中发送至数据融合中心FC进行数据融合。在集中式网络中，N个二级用户终端SU将接收到的感知信息进行处理后发往基站，基站作为数据融合中心FC实行数据融合；在分布式网络中，可以使每个二级用户终端SU都具有数据融合功能，也可以使部分二级用户终端SU具有数据融合功能。本专利方法中的量化方法能够将对感知性能和控制信道传输数据量进行折中。

本发明的优点有：(1)降低了认知无线电联合频谱感控制信道中传输数据量，并能够降低判决中心无法作出判决的概率；(2)与现有的“K”秩法相比较，在考虑对控制信道的依赖性前提下提高了性能；(3)与现有的软判决法相比较，在牺牲少许性能的情况下大大降低了对控制信道的依赖性。

本发明的控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法用于对认知无线电通信系统的联合频谱感知，并在控制信道受限的情况下，能够有效的对控制信道中传输的数据量与感知性能进行折中，在保证频谱感知性能的前提下尽可能降低对控制信道的依赖。

附图说明

图1是具体实施方式一中所述的无线感知模型的示意图；图2是数据融合门限λ₀和Δλ对观测量O_i落在λ₁和λ₂之间的概率Δ的影响，图中j＝1，2；图3是表示数据融合中心FC无法判决的概率β与观测量O_i落在λ₁和λ₂之间的概率Δ和二级用户终端SU_i的个数N之间的关系，图中j＝1，2；图4是采用现有的量化全部信息(Δ＝0)的软判决(SD)法的漏警概率POI与各个参数的关系图；图5至图8分别是当Δλ为5、10、20和30的前提下，采用本发明所述的方法与采用现有的量化全部信息(Δ＝0)的软判决(SD)法相比较的漏警概率POI与各个参数的关系图；图9至图12分别是当Δλ为5、10、20和30的前提下，本发明所述的方法与现有的“K”秩法各个参数的关系图。

具体实施方式

本实施方式的方法是基于现有的无线电通信系统上的，所述无线电通信系统包括N个二级用户终端SU_i和一个数据融合中心FC，所述二级用户终端SU_i采用能量检测器对主用户PU进行检测；每个二级用户终端SU_i得到的信号不相关并且有相同的统计特性；二级用户终端SU_i接收信号的统计特性对于数据融合中心FC是已知的，信号噪声是方差为σ²的加性高斯白噪声(AWGN)，所述二级用户终端SU_i在频谱感知的过程中的接收信号服从检验模型：

H₀:y_i(2n)＝n_i                   (2n)

H_l:y_i(2n)＝s(2n)+n_i                 (2n)，

其中2n为每次感知的采样点数，根据奈奎斯特采样定理，n>TW，其中T为采样时间，W为信道带宽，y_i(2n)表示二级用户终端SU_i的接收信号，s(2n)表示主用户PU的发射信号，n_i(2n)为方差为σ²的高斯白噪声；所述主用户PU信号s(2n)与噪声n_i(2n)不相关，本实施方式的感知方法为：

系统中的二级用户终端SU_i的能量检测器的观测值O_i为：

$O_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{2n}{\mathrm{\Σ}}}{y_i}^2\left[j\right]}{{\mathrm{\σ}}^2}---\left(2\right)$

在信噪比为γ＝E_s/N₀时，服从分布：

$H_0:O_i~{\mathrm{\χ}}_{2n}^2$

$H_1:O_i~{\mathrm{\χ}}_{2n}^2\left(\mathrm{\γ}\right)---\left(3\right)$

其中χ²分布的自由度为2n，γ为非中心χ²分布的偏移系数，二级用户终端SU_i将获得的观测值O_i经过M位量化处理后通过控制信道发送到数据融合中心FC进行数据融合；数据融合中心FC在数据融合时，由公式 $T=\frac{1}{K}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{D}_i$ 获得判决统计量T，K为向数据融合中心FC发送信息的二级用户终端SU_i的个数，其中0≤K≤N；数据融合中心FC将所述判决统计量T与数据融合门限λ₀比较获得判决结果D₀，当所述判决结果D₀＝0时表示该信道未被主用户PU占用，当判决结果D₀＝1时表示该信道已被主用户PU占用。

本实施方式中的二级用户终端SU_i在对获得的观测值O_i进行数据量化处理时，首先判断观测值Oi是否在λ₁和λ₂之间，其中λ₁和λ₂是量化门限，并且λ₀＝1/2(λ₁+λ₂)，且 $\mathrm{\Δ\λ}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{\λ}}_2-{\mathrm{\λ}}_0={\mathrm{\λ}}_0-{\mathrm{\λ}}_1,$ 当O_i在λ₁和λ₂之间时，二级用户终端SU_i不对观测值O_i进行量化，也不向数据融合中心FC发送任何信息；否则，二级用户终端SU_i对O_i进行M位量化，并将量化结果发送至数据融合中心FC。

由于衰落等不利因素的影响，当观测值O_i在λ₁和λ₂之间时，其携带的信息量很小，让这样的信息在控制信道中传输显然是对控制信道的浪费，因此，当一个二级用户终端SU_i的能量检测器的观测值O_i在λ₁和λ₂之间时，二级用户终端SU不向数据融合中心FC发送任何信息，以节约资源。

本实施方式中，二级用户终端SU_i对观测值O_i进行M位量化处理的方法具体为：设t_l为量化门限，则发送的信息有L＝2^M种情况，其中l为整数且0≤l≤L-1，以λ₀为中心点，在-∞到λ₀之间取L/2个数分别为：t₀、t₁、……t_L/2，其中t₀为-∞，然后再在λ₀到+∞之间取L/2个数分别为：t_L/2′、t_L/2+1、……t_L，其中t_L为+∞；其中t_L/2＝λ₁，t_L/2′＝λ₂，当O_i落在t_l/2和t_L/2′之间时，不进行量化，否则，当O_i落在相邻的两个量化门限之间，即t_l和t_l+1，之间，则将O_i量化为D_i＝l+1。

本实施方式中的量化门限λ₁和λ₂的选取方法为：主用户PU出现的概率由主用户PU的特性决定，假设主用户不出现的概率P₀＝P(H₀)，主用户出现的概率P₁＝P(H₁)，其中H₀是主用户不占用信道，H₁是主用户占用信道，Δ是O_i落在λ₁和λ₂之间的概率，即二级用户终端SU_i不向数据融合中心FC发送信息的概率，在主用户没占用信道时，单个二级用户终端SU_i不发信息的概率 ${\mathrm{\Δ}}_0\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Δ}|H_0,$ 在主用户占用信道时，单个二级用户终端SU_i不发信息的概率 ${\mathrm{\Δ}}_1\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Δ}|H_1,$ 在量化位数相同时，系统设计时对控制信道占用量K_avg′的要求，即每次感知时数据融合中心FC接收到的平均bit数与软判决时数据融合中心FC接收到的平均bit数之比为：

K_avg′＝(1-P₀Δ₀-P₁Δ₁)×100％                (4)

当没有任何二级用户终端SU_i向数据融合中心FC发送信息时，数据融合中心FC无法做出判决，β表示数据融合中心FC无法判决的概率为：

β＝P₁Δ₁ ^N+P0Δ₀ ^N                          (5)

将O_i、λ₀、Δλ归一化为O_i′、λ₀′、Δλ′，则根据Δ与λ₀′、Δλ′的关系(参见图2所示)和公式K_avg′＝(1-P₀Δ₀-P₁Δ₁)×100％，根据对控制信道占用量的要求K_avg′和P₀、P₁得到满足要求的门限λ₀、Δλ的范围R₁；

根据根据Δ与λ₀′、Δλ′的关系(参见图2所示)和公式β＝P₁Δ₁ ^N+P₀Δ₀ ^N得到满足对β的要求的门限λ₀、Δλ的范围R₂；

用蒙特卡洛仿真方法估计漏警概率POI和频谱空洞检测概率POD，根据所述漏警概率POI和频谱空洞检测概率POD与数据融合门限λ₀、Δλ的关系，获得满足漏警概率POI要求的数据融合门限λ₀、Δλ的范围R₃；

在

中选择可使频谱空洞检测概率POD最大的数据融合门限值λ₀、Δλ，由1/2(λ₁+λ₂)＝λ₀，和 $\mathrm{\Δ\λ}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{\λ}}_2-{\mathrm{\λ}}_0={\mathrm{\λ}}_0-{\mathrm{\λ}}_1$ 获得量化门限λ₁和λ₂。

现有无线系统中的各个二级用户终端SU_i有一定的距离，可以认为它们得到的信号是相互独立的，而由于二级用户终端SU_i离主用户PU相对较远，各个二级用户终端SU_i接收到的主用户PU信号具有相同的统计特性，即噪声具有相同的功率谱密度，接收到的主用户PU信号具有相同的信噪比。一般情况下，主用户PU信号s(2n)与噪声n_i(2n)是不相关的，所以本专利方法适用于现有的无线通讯系统中。

本实施方式所述的控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法与现有技术相比较的优点有：

一、能够降低认知无线电联合频谱感控制信道中传输数据量。

将本方法的性能与量化全部信息(Δ＝0)的软判决(SD)法相比较，比较的环境为：

一共有10个二级用户终端SU_i，即N＝10；主用户PU与任意一个二级用户终端SU_i之间的信噪比SNR均为10dB；P₀＝0.5，P_i＝0.5；每次感知针对一个信道采样80次，即n＝40。比较结果如图4至图8，其中K_avg′为百分比，β、POD、POD_SD为概率。

这样当主用户占用信道时，二级用户没有感知到，于是接入信道，对主用户造成干扰，这是很严重的，所以认知无线电要把漏警概率POI限制的很小。

由图可见，在Δλ＝5时，本方法与SD法感知性能几乎相同，但是控制信道的数据量降低了近20％；在Δλ＝10时，控制信道数据量降低了近50％，而检测性能降低得并不多；Δλ＝20和Δλ＝30时，虽然控制信道的数据量大大降低了，检测性能也降低了很多，并且在Δλ＝30时，β显著增大。

二、根据控制信道传输数据量的要求提高感知性能；

当控制信道允许的情况下，采用在控制信道中传输一位信息的“K”秩法将是对控制信道的浪费。将本方法的性能与“K”秩法相比较，比较环境同上，参见图9至图12：

由图9至图12可知，在Δλ＝5、10、20、30时，本方法的性能要明显优于“K”秩法。随着Δλ的增大，感知性能不断下降，当Δλ＝30时，感知性能已经下降到与“K”秩法相近的程度。但是根据图9至图12可知，当量化位数小于15时，Δλ＝30的感知方法比“K”秩法占用的控制信道要小；当量化位数小于5时，Δλ＝20的感知方法比“K”秩法占用的控制信道要小。

在香港科技大学的《带宽受限的联合频谱感知》中提出的一种忽略小信息含量判决结果的检测方法，所述方法占用的控制信道容量比“K”秩法更小，但是，它只是去掉了信息含量小的部分，SU_i在每次感知时，或者发送1位信息，或者不发送信息，其性能也不如“K”秩法。而本专利对信息进行了量化处理，其感知性能要比该方法好得多。

根据上述对比可知，本实施方式所述的控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法，能够根据系统要求调整频谱感知性能和信道传输数据量的关系，给出相应的感知参数设置方式(如取值范围和门限)。

Claims (3)

1、控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法，它是基于现有的无线电通信系统上实现的，所述无线电通信系统包括N个二级用户终端SU_i和一个数据融合中心FC，所述二级用户终端SU_i采用能量检测器对主用户PU进行检测；每个二级用户终端SU_i得到的信号不相关并且有相同的统计特性；二级用户终端SU_i接收信号的统计特性对于数据融合中心FC是已知的，信号噪声是方差为σ²的加性高斯白噪声，所述二级用户终端SU_i在频谱感知的过程中的接收信号服从检验模型：

H₀:y_i(2n)＝n_i(2n)

H₁:y_i(2n)＝s(2n)+n₁(2n)，

其中2n为每次感知的采样点数，根据奈奎斯特采样定理，n>TW，其中T为采样时间，W为信道带宽，y_i(2n)表示二级用户终端SU_i的接收信号，s(2n)表示主用户PU的发射信号，n_i(2n)为方差为σ²的高斯白噪声；所述主用户PU信号s(2n)与噪声n_i(2n)不相关，本实施方式的感知方法为：

系统中的二级用户终端SU_i的能量检测器的观测值O_i为： $O_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{2n}{\mathrm{\Σ}}}{y_i}^2\left[j\right]}{{\mathrm{\σ}}^2},$

在信噪比为γ＝E_s/N₀时，服从分布： $\begin{array}{c}{H}_0:O_i~{\mathrm{\χ}}_{2n}^2\\ H_1:O_i~{\mathrm{\χ}}_{2n}^2\left(\mathrm{\γ}\right)\end{array},$

其中χ²分布的自由度为2n，γ为非中心χ²分布的偏移系数；

二级用户终端SU_i将获得的观测值O_i经过M位量化处理后通过控制信道发送到数据融合中心FC进行数据融合；数据融合中心FC在数据融合时，由公式 $T=\frac{1}{K}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{D}_i$ 获得判决统计量T，K为向数据融合中心FC发送信息的二级用户终端SU_i的个数，其中0≤K≤N；数据融合中心FC将所述判决统计量T与数据融合门限λ₀比较获得判决结果D₀，当所述判决结果D₀＝0时表示该信道未被主用户PU占用，当判决结果D₀＝1时表示该信道已被主用户PU占用；

其特征在于，所述二级用户终端SU_i在对获得的观测值O_i进行数据量化处理时，首先判断观测值O_i是否在λ₁和λ₂之间，其中λ₁和λ₂是量化门限，并且λ₀＝1/2(λ₁+λ₂)， $\mathrm{\Δ\λ}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{\λ}}_2-{\mathrm{\λ}}_0={\mathrm{\λ}}_0-{\mathrm{\λ}}_1,$ 当O_i在λ₁和λ₂之间时，二级用户终端SU_i不对观测值O_i进行量化，也不向数据融合中心FC发送任何信息；否则，二级用户终端SU_i对O_i进行M位量化，并将量化结果发送至数据融合中心FC。

2、根据权利要求1所述的控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法，其特征在于，所述二级用户终端SU_i对观测值O_i进行M位量化处理的方法具体为：设t_l为量化门限，则发送的信息有L＝2^M种情况，其中l为整数且0≤l≤L-1，以λ₀为中心点，在-∞到λ₀之间取L/2个数分别为：t₀、t₁、……t_L/2，其中t₀为-∞，然后再在λ₀到+∞之间取L/2个数分别为：t_L/2′、t_L/2+1、……t_L，其中t_L为+∞；其中t_L/2＝λ₁，t_L/2′＝λ₂，当O_i落在t_l/2和t_L/2′之间时，不进行量化，否则，当O_i落在相邻的两个量化门限之间，即t_l和t_l+1之间，则将O_i量化为D_i＝l+1。

3、根据权利要求1所述的控制信道受限的认知无线电合作频谱感知方法，其特征在于，所述量化门限λ₁和λ₂的选取方法为：

主用户PU出现的概率由主用户PU的特性决定，假设主用户不出现的概率P₀＝P(H₀)，主用户出现的概率P₁＝P(H₁)，其中H₀是主用户不占用信道，H₁是主用户占用信道，Δ是O_i落在λ₁和λ₂之间的概率，即二级用户终端SU_i不向数据融合中心FC发送信息的概率，在主用户没占用信道时，单个二级用户终端SU_i不发信息的概率 ${\mathrm{\Δ}}_0\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Δ}|H_0,$ 在主用户占用信道时，单个二级用户终端SU_i不发信息的概率 ${\mathrm{\Δ}}_1\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\mathrm{\Δ}|H_1,$ 在量化位数相同时，系统设计时对控制信道占用量K_avg′的要求，即每次感知时数据融合中心FC接收到的平均bit数与软判决时数据融合中心FC接收到的平均bit数之比为：K_avg′＝(1-P₀Δ₀-P₁Δ₁)×100％；

当没有任何二级用户终端SU_i向数据融合中心FC发送信息时，数据融合中心FC无法做出判决，β表示数据融合中心FC无法判决的概率为：

β＝P₁Δ₁ ^N+P₀Δ₀ ^N；

将O_i、λ₀、Δλ归一化为O_i′、λ₀′、Δλ′，则由Δ与λ₀′、Δλ′的关系和公式K_avg′＝(1-P₀Δ₀-P₁Δ₁)×100％，根据对控制信道占用量的要求K_avg′和P₀、P₁得到满足要求的门限λ₀、Δλ的范围R₁；

根据根据Δ与λ₀′、Δλ′的关系和公式β＝P₁Δ₁ ^N+P₀Δ₀N得到满足对β的要求的门限λ₀、Δλ的范围

；

用蒙特卡洛仿真方法估计漏警概率POI和频谱空洞检测概率POD，根据所述漏警概率POI和频谱空洞检测概率POD与数据融合门限λ₀、Δλ的关系，获得满足漏警概率POI要求的数据融合门限λ₀、Δλ的范围

；

在

中选择可使频谱空洞检测概率POD最大的数据融合门限值λ₀、Δλ，由1/2(λ₁+λ₂)＝λ₀，和 $\mathrm{\Δ\λ}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{\λ}}_2-{\mathrm{\λ}}_0={\mathrm{\λ}}_0-{\mathrm{\λ}}_1$ 获得量化门限λ₁和λ₂。

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