CN101848046A - 提高频谱感知的检测概率方法 - Google Patents

Abstract

一种无线通信技术领域的提高频谱感知的检测概率方法，对接收信号进行采样、通过平方律器件、累加后，得到检测频带内的信号能量T_x；当T_x小于或者等于门限γ₁时，则该用户向融合中心发送主用户信号不存在的信息；当大于或者等于门限γ₂时，则该用户向融合中心发送主用户信号存在的信息；否则，进行随机共振处理，并采用前述方法对随机共振系统的状态变量输出序列进行处理，直至该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信息不存在或者存在的检测结果信息；融合中心进行融合处理，得到主用户信号的最终检测结果信息。本发明有效提高检测概率，计算复杂度低，鲁棒性好，不易受环境影响，具有较好的可行性和实用性，且克服了噪声墙问题。

Description

提高频谱感知的检测概率方法

技术领域

本发明涉及的是一种无线通信技术领域的方法，具体是一种提高频谱感知的检测概率方法。

背景技术

近年来，随着无线通信技术的飞速发展，无线通信业务量的不断增大与无线频谱资源紧张的矛盾日益凸显。认知无线电技术是一种能够在不同时间和空间里感知和适应周围无线通信环境的新技术。认知用户通过对频谱空穴的有效感知，来达到充分和有效地利用频谱资源的目的。频谱空穴是指那些已经分配给授权用户使用，但是在特定的时间、地点授权用户却没有工作的频段。通过对空闲频谱资源的感知和利用，认知无线电技术可以很好地解决当前频谱资源分配政策不合理的问题。为确保授权用户对授权频段的使用不受影响，认知用户一方面必须独立、准确地对授权频段进行感知，来寻找可用的空闲频谱资源；另一方面必须连续、有效地检测出授权用户是否正在使用当前频段，以便及时地归还所占用的频谱资源。因此，频谱感知是认知无线电系统中极为关键的一部分。

经对现有文献检索发现，R.Tandra和A.Sahai在《IEEE Journal of Selected Topics inSignal Processing，vol.2，no.1，pp.4-17.Feb.2008.》上发表了题为“SNR walls for signal detection(信号检测的噪声墙)”的文章，该技术提出了能量检测法，其以一定频段上一定时间段内的信号能量作为判决依据来判断信号是否存在。但是该技术中当信噪比低于特定值时，能量检测将无法有效检测，即存在噪声墙问题。

又经检索发现，J.Ma和Y.G.Li在《in Proceedings of IEEE Global TelecommunicationConference，pp.3139-3143，Nov.2007.》上发表了题为“Soft combination and detection forcooperative spectrum sensing in cognitive radio networks(认知无线电网络中合作频谱感知的软合作和检测”的文章，该文中提出了基于能量检测的合作频谱感知，但是该技术同样存在噪声墙问题，当信噪比低于特定值时，能量检测将无法有效检测。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的上述不足，提供一种提高频谱感知的检测概率方法。本发明基于使用随机共振处理，有效提高频谱感知的检测概率，降低能量检测的噪声墙，而且能够以最低的计算复杂度获得最优的检测性能。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

第一步，参与合作频谱感知的认知用户对接收信号进行采样，得到检测信号的采样序列{x(1)，x(2)，…，x(N)}，其中：N是采样序列的长度。

第二步，将检测信号的采样序列通过平方律器件，得到检测频带内信号功率的估计序列{x²(1)，x²(2)，…，x²(N)}

第三步，将检测频带内信号功率的估计序列中的每个分量x²(t)进行累加，得到检测频带内的信号能量T_x，其中：t＝1，2，…，N。

第四步，当检测频带内的信号能量T_x小于或者等于门限γ₁时，则该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信号不存在的检测结果信息；

当检测频带内的信号能量T_x大于或者等于门限γ₂时，则该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信号存在的检测结果信息；

当检测频带内的信号能量T_x大于门限γ₁且小于门限γ₂时，则将该参与合作频谱感知的认知用户的接收信号进行随机共振处理，得到随机共振系统的状态变量输出序列{y(1)，y(2)，…，y(N)}，并采用第二步到第四步的方法进行处理，直至该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信息不存在或者存在的检测结果信息。

所述的门限γ₁，是：

γ₁＝inf(T_x:T_y≥γ_y)，

其中： ${\mathrm{\γ}}_y={\mathrm{\σ}}_{n_{\mathrm{SR}}}^2\·Q_{{\mathrm{\χ}}_N^2}^{-1}\left(P_{\mathrm{FA}}\right),$

是随机共振系统输出信号中信道加性高斯白噪声与共振噪声之和的系统响应的方差，P_FA为恒虚警概率，

为自由度为N的卡方分布的互补累积分布函数，T_y是随机共振后的统计量，γ₁是经过随机共振后的统计量能够大于等于γ_y的最小随机共振之前的统计量值。

所述的门限γ₂，是：

${\mathrm{\γ}}_2={\mathrm{\σ}}_n^2\·Q_{{\mathrm{\χ}}_N^2}^{-1}\left(P_{\mathrm{FA}}\right),$

其中：

是接收信号中所包含的信道加性高斯白噪声的方差，P_FA为恒虚警概率，

为自由度为N的卡方分布的互补累积分布函数。

第五步，融合中心对所有参与合作频谱感知的认知用户的检测结果信息进行融合处理，得到主用户信号的最终检测结果信息。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：以随机共振处理的方法，有效提高检测概率，以最低的计算复杂度获得最优的检测性能，鲁棒性好，不易受环境影响，具有较好的可行性和实用性，且克服了噪声墙问题。

附图说明

图1是当恒虚警概率为0.01时分别采用本实施例方法和现有技术中基于或融合的合作感知方法的检测性能比较曲线图；

图2是当信噪比为-20dB时分别采用本实施例方法和现有技术中基于或融合的合作感知方法的ROC(观察者操作特性)性能比较曲线图；

图3是当恒虚警概率为0.01时分别采用本实施例方法和现有技术中基于全局随机共振处理的合作感知方法的检测性能比较曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例

第一步，参与合作频谱感知的认知用户对接收信号r(t)进行采样，得到检测信号的采样序列{x(1)，x(2)，…，x(N)}，其中：N是采样序列的长度，r(t)＝A·cosωt+n(t)，A为接收信号r(t)的振幅，ω为接收的BPSK信号的载波角频率，n(t)为均值为零，方差为

的加性噪声。

本实施例中A＝1，ω＝2π×10⁶rad/s。

第二步，将检测信号的采样序列通过平方律器件，得到检测频带内信号功率的估计序列{x²(1)，x²(2)，…，x²(N)}

第三步，将检测频带内信号功率的估计序列中的每个分量x²(t)进行累加，得到检测频带内的信号能量T_x，其中：

t＝1，2，…，N

第四步，当检测频带内的信号能量T_x小于或者等于门限γ₁时，则该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信号不存在的检测结果信息；

当检测频带内的信号能量T_x大于或者等于门限γ₂时，则该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信号存在的检测结果信息；

当检测频带内的信号能量T_x大于门限γ₁且小于门限γ₂时，则将该参与合作频谱感知的认知用户的接收信号进行随机共振处理，得到随机共振系统的状态变量输出序列{y(1)，y(2)，…，y(N)}，并采用第二步到第四步的方法进行处理，直至该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信息不存在或者存在的检测结果信息。

所述的门限γ₁，是：

γ₁＝inf(T_x:T_y≥γ_y)

其中： ${\mathrm{\γ}}_y={\mathrm{\σ}}_{n_{\mathrm{SR}}}^2\·Q_{{\mathrm{\χ}}_N^2}^{-1}\left(P_{\mathrm{FA}}\right),$

是随机共振系统输出信号中信道加性高斯白噪声与共振噪声之和的系统响应的方差，P_FA为恒虚警概率，

为自由度为N的卡方分布的互补累积分布函数，T_y是随机共振后的统计量，γ₁是经过随机共振后的统计量能够大于等于γ_y的最小随机共振之前的统计量值。

所述的门限γ₂，是：

${\mathrm{\γ}}_2={\mathrm{\σ}}_n^2\·Q_{{\mathrm{\χ}}_N^2}^{-1}\left(P_{\mathrm{FA}}\right),$

其中：是接收信号中所包含的信道加性高斯白噪声的方差，P_FA为恒虚警概率，

为自由度为N的卡方分布的互补累积分布函数。

本实施例中的随机共振处理是采用双稳态随机共振系统，系统方程为：

$\frac{x(t+\mathrm{\Δt})-x\left(t\right)}{\mathrm{\Δt}}=2x\left(t\right)-x^3\left(t\right)+0.3\·r\left(t\right)+n_{\mathrm{SR}}\left(t\right),$

其中：x(t)为系统的状态变量，Δt为系统的时间采样间隔，n_SR(t)是加入双稳态随机共振系统的共振噪声，r(t)是接收信号。

本实施例中Δt＝0.005秒。

第五步，融合中心对所有参与合作频谱感知的认知用户的检测结果信息进行融合处理，得到主用户信号的最终检测结果信息。

所述的融合处理是现有技术中的基于或的融合方法。

在恒虚警概率为P_FA＝0.01条件下，分别采用传统的基于“或”融合规则的合作感知方法和本实施例方法得到的检测性能曲线图如图1所示，由该图可知：在相同的恒虚警概率下本实施例能够获得比传统的基于“或”融合规则的合作感知方法更高的检测概率。

在信噪比为-20dB条件下，分别采用传统的基于“或”融合规则的合作感知方法和本实施例方法得到的ROC性能曲线图如图2所示，由该图可知：在相同的信噪比条件下本实施例拥有比传统的基于“或”融合规则的合作感知方法更好的ROC性能曲线。

在恒虚警概率为P_FA＝0.01条件下，分别采用本实施例的合作感知方法和采用对全部参与合作的认知用户施行随机共振处理的合作感知方法得到的检测性能曲线图如图3所示，由该图可知：在相同的恒虚警概率下，只对统计量落入本发明所述的区间[γ₁，γ₂]内的合作认知用户的信号做随机共振处理与对所有参与合作的认知用户的信号做随机共振处理具有相同的检测性能。

因此，本实施例方法对认知无线电系统中低信噪比下的主用户信号具有很好的检测性能，以最小的计算复杂度获得最优的检测性能，能够有效地解决认知无线电系统中的相关问题。

Claims (5)

1.一种提高频谱感知的检测概率方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，参与合作频谱感知的认知用户对接收信号进行采样，得到检测信号的采样序列{x(1)，x(2)，…，x(N)}，其中：N是采样序列的长度；

第二步，将检测信号的采样序列通过平方律器件，得到检测频带内信号功率的估计序列{x²(1)，x²(2)，…，x²(N)}；

第三步，将检测频带内信号功率的估计序列中的每个分量x²(t)进行累加，得到检测频带内的信号能量T_x，其中：t＝1，2，…，N；

第四步，当检测频带内的信号能量T_x小于或者等于门限γ₁时，则该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信号不存在的检测结果信息；

当检测频带内的信号能量T_x大于或者等于门限γ₂时，则该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信号存在的检测结果信息；

当检测频带内的信号能量T_x大于门限γ₁且小于门限γ₂时，则对该参与合作频谱感知的认知用户的接收信号进行随机共振处理，得到随机共振系统的状态变量输出序列{y(1)，y(2)，…，y(N)}，并采用第二步到第四步的方法进行处理，直至该参与合作频谱感知的认知用户向融合中心发送主用户信息不存在或者存在的检测结果信息；

第五步，融合中心对所有参与合作频谱感知的认知用户的检测结果信息进行融合处理，得到主用户信号的最终检测结果信息。

2.根据权利要求1所述的提高频谱感知的检测概率方法，其特征是，所述的门限γ₁，是：

γ₁＝inf(T_x∶T_y≥γ_y)

${\mathrm{\γ}}_y={\mathrm{\σ}}_{n_{\mathrm{SR}}}^2\·Q_{{\mathrm{\χ}}_N^2}^{-1}\left(P_{\mathrm{FA}}\right),$

其中：

是随机共振系统输出信号中信道加性高斯白噪声与共振噪声之和的系统响应的方差，

P_FA为恒虚警概率，

为自由度为N的卡方分布的互补累积分布函数，T_y是随机共振后的统计量，γ₁是经过随机共振后的统计量能够大于等于γ_y的最小随机共振之前的统计量值。

3.根据权利要求1所述的提高频谱感知的检测概率方法，其特征是，所述的门限γ₂，是：

${\mathrm{\γ}}_2={\mathrm{\σ}}_n^2\·Q_{{\mathrm{\χ}}_N^2}^{-1}\left(P_{\mathrm{FA}}\right),$

其中：是接收信号中所包含的信道加性高斯白噪声的方差，P_FA为恒虚警概率，

为自由度为N的卡方分布的互补累积分布函数。

4.根据权利要求1所述的提高频谱感知的检测概率方法，其特征是，所述的随机共振处理是采用双稳态随机共振系统，系统方程为：

$\frac{x(t+\mathrm{\Δt})-x\left(t\right)}{\mathrm{\Δt}}=2x\left(t\right)-x^3\left(t\right)+0.3\·r\left(t\right)+n_{\mathrm{SR}}\left(t\right),$

其中：x(t)为系统的状态变量，Δt为系统的时间采样间隔，n_SR(t)是加入双稳态随机共振系统的共振噪声，r(t)是接收信号。

5.根据权利要求1所述的提高频谱感知的检测概率方法，其特征是，所述的融合处理是现有技术中的基于或的融合方法。

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