CN103179593A - 一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，该网络识别方法针对由IEEE802.11af无线局域网、IEEE802.22无线区域网、IEEE802.15.4m智能公共事业网、IEEE802.16h WiMax网络以及ECMA392智能信息栅格网及其他网络构成的异构多认知无线网络，采用能量检测法执行协议特征检测、采用循环平稳特征检测法执行信号特征检测，两者结合完成网络识别。本发明的显著特点是：结合能量检测和循环平稳特征检测，利用多个信号特征和协议特征，有效地提高网络识别性能，在循环平稳特征检测过程中同时利用循环平稳的多个特性，有效降低了因Byzantine威胁和随机误差等因素导致的虚警概率，且识别过程中不需要任何与信号相关的先验信息，满足实际异构认知无线网络环境的要求。

Description

一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体的说，是在异构多认知无线网络共存环境中，对邻居网络进行发现和识别的一种异构网络识别方法。

背景技术

在过去几十年里，基于不同标准的无线网络因其高效性和灵活性得到了快速发展，异构多认知无线电网络共存的场景已经成为现实。然而，在异构多网共存环境中通用共存协议尚不完善，基于不同标准和多种配置的认知无线网络都有自身独特的需求（工作带宽、传输功率、系统架构、终端类型等），网络覆盖能力不同、通信协议不同、业务支持不同、可用资源存在时空差异性。当基于不同标准的异构网络共享相同频段时，网络之间缺乏协作、相互干扰，会导致网络性能下降。虽然大多数网络都采用了干扰避免机制来减少网间干扰，但这些机制主要解决同构多网之间的冲突，对于异步时隙、不同调度模式、不同传输/干扰范围和不兼容通信机制的异构多网而言是无效的。协调和控制覆盖区域相互重叠的异构多认知无线网络的行为，确保共存的所有系统能够正常工作、避免网间干扰、优化资源配置，这是必须要解决的技术问题。

为了实现多网共存协调，网络识别是先决条件。网络识别的目的是实现共存区域内运行网络的检测、识别和分类。利用网络识别信息能获知当前通信环境中运行网络的种类和规模，以此制定共存协调策略，从而更好地实现网间资源协调。

现有的网络识别和分析技术主要基于拆分接收数据包，且需要进行解调和解码操作。但在实际情况中，数据包解码并不是任何时候都可行，并且在采用信息加密技术和电磁干扰（EMI）技术的系统中解调接收信号也非常困难。因此基于拆分接收数据包的网络识别技术在异构多网共存环境中是不可行的。而各种网络无论采用哪种信息处理技术，无线信号的传播是公开的。因此，基于物理层信号特征和MAC层协议特征进行认知无线网络发现和识别的机制可行。

发明内容

本发明提供一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法。该网络识别方法综合了多个信号特征和协议特征，识别的可靠性得到很大的提高，并且在识别过程中不需要任何与信号相关的先验信息，满足实际异构多认知无线网络环境的要求。

所述异构多认知无线网络由IEEE802.11af无线局域网、IEEE802.22无线区域网、IEEE802.15.4m智能公共事业网、IEEE802.16h WiMax网络以及ECMA392智能信息栅格网及其他网络构成。

所述IEEE802.11af无线局域网的物理层采用OFDM技术且FFT点数为64，循环前缀(CP)比例为1/4，导频间隔为14个子载波。MAC层采用CSMA/CA协议，传输波形基于突发模式，无帧长的概念。

所述IEEE802.22无线区域网的物理层采用OFDM技术且FFT点数为2048，循环前缀(CP)比例可为1/4、1/8、1/16、1/32，导频间隔为7个子载波。MAC层采用TDMA协议，传输波形基于帧，帧长为10ms。

所述IEEE802.15.4m智能公共事业网的物理层采用OFDM技术且DFT点数为128，循环前缀(CP)比例可为1/4、1/8、1/16、1/32，导频间隔为14个子载波。MAC层采用CSMA/CA协议，传输波形基于突发模式，无帧长的概念。

所述IEEE802.16h WiMax网络的物理层采用OFDMA技术且FFT点数为512，循环前缀(CP)比例为1/8，导频间隔为14个子载波。MAC层采用TDMA协议，传输波形基于帧，帧长可为5ms、10ms。

所述ECMA392智能信息栅格网的物理层采用OFDM技术且FFT点数为128，循环前缀(CP)比例可为1/8、1/16、1/32，导频间隔为14个子载波。MAC层采用CSMA/CA协议，传输波形基于超帧，帧长可为5ms、10ms。

为了达到识别上述网络的目的，本发明提供了一种异构多认知无线网络共存环境下的网络识别方法，其特征在于：采用能量检测法执行协议特征检测、采用循环平稳特征检测法执行信号特征检测，两者结合完成网络识别。

所述能量检测法执行协议特征检测，发现和识别邻网在特定时间周期内是否处于激活状态，并根据激活状态持续时间确定网络的MAC层协议特征。如果激活状态持续时间间隔固定，则传输波形基于帧，帧长为激活状态持续时间。如果激活状态持续时间间隔无周期性，则传输波形基于突发。能量检测法获得判决统计量时，采用改进的接收功率表达式为：

$P_x\left[n\right]=\frac{1}{L}\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}x[n+k]x^{*}[n+k]$

其中，L为观察窗口长度，x[n]为接收信号采样序列。如果时刻n的接收功率大于预定门限值，则判定该网络处于激活状态。

所述循环平稳特征检测法同时利用OFDM符号的FFT点数和CP比例对应的两个循环平稳特征通过分析信号循环相关谱的谱峰分布情况识别网络的物理层信号特征。FFT点数不同，则OFDM符号的周期不同，且该周期与CP比例大小无关；CP比例不同，则OFDM符号的周期也不同，且该周期与FFT点数的大小无关。循环平稳特性划分为两组：位于循环频率α=0处的谱峰归为A组，α≠0处的谱峰归为B组，A组特性表征OFDM符号的周期性，B组特性反映CP因子的周期性。A组特征值作为B组特征值的权重系数，定义判决表达式为：

$D=\left\{\begin{array}{c}1,\left|R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}=0}\right[l\left]\right|\·\left|R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}\≠0}\right[l\left]\right|\≥\mathrm{thr}\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

其中时间间隔l的大小仅由FFT点数决定，α=0时根据FFT点数不同各个系统的谱峰在l轴上位置不同。循环频率α的大小由FFT点数和CP比例值共同决定，对于FFT点数相同的不同系统，循环相关谱的谱峰在l轴位置相同，α轴上的位置不同。

为循环频率α和时间间隔l的循环相关谱：

$R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}}\left[l\right]=\underset{N\→0}{\lim }\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ss}}[n,l]\exp \left(\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}\right)$

$=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_d^{2}A\left[l\right]\frac{\sin \left[\mathrm{\π\α}(N_s-|l\left|\right)\right]}{\mathrm{\πk}}\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array},\left|l\right|\≤N_s\right.$

所述一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：由以下步骤组成：

步骤一、当检测到邻网信号时，运行能量检测方法识别MAC层协议特征，确定网络传输波形类别。对于传输波形基于帧的邻网，确定其信号帧长；

步骤二、运行循环平稳特征检测，通过分析信号的循环相关谱的谱峰分布情况识别邻网的物理层信号特征；

步骤三、如果根据步骤一所得到的信号传输波形基于帧或超帧，那么执行步骤四，否则执行步骤七；

步骤四、如果信号帧长为10ms并且根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.22系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.22系统，识别过程结束，否则执行步骤五；

步骤五、如果信号帧长为5ms并且根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.16h系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.16h系统，识别过程结束，否则执行步骤六；

步骤六、如果信号帧长为5ms并且根据步骤二所得到的信号特征与ECMA392系统相符，那么邻网被识别为ECMA392系统，否则邻网为其他未知网络，识别过程结束；

步骤七、如果根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.11af系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.11af系统，否则执行步骤八；

步骤八、如果根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.15.4m系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.15.4m系统，否则邻网为其他未知网络。

本发明有如下优点：

(1)在识别过程中，不需要任何与信号相关的先验信息，满足实际异构多认知无线网络环境的要求。

(2)网络识别方法结合能量检测和循环平稳特征检测，弥补了这两种方法单独使用时的缺陷，有效提高识别精度。

(3)循环平稳特征检测同时利用循环平稳的多个特性，有效降低了因Byzantine威胁和随机误差等因素导致的虚警概率。

附图说明

图1是本发明所述网络识别方法的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明：

本发明所述的一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，由如下步骤进行：

步骤一、当检测到邻网信号时，运行能量检测方法识别MAC层协议特征，确定网络传输波形类别。对于传输波形基于帧的邻网，确定其信号帧长；

步骤二、运行循环平稳特征检测，通过分析信号的循环相关谱的谱峰分布情况识别邻网的物理层信号特征；

步骤三、如果根据步骤一所得到的信号传输波形基于帧或超帧，那么执行步骤四，否则执行步骤七；

步骤四、如果信号帧长为10ms并且根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.22系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.22系统，识别过程结束，否则执行步骤五；

步骤五、如果信号帧长为5ms并且根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.16h系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.16h系统，识别过程结束，否则执行步骤六；

步骤六、如果信号帧长为5ms并且根据步骤二所得到的信号特征与ECMA392系统相符，那么邻网被识别为ECMA392系统，否则邻网为其他未知网络，识别过程结束；

步骤七、如果根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.11af系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.11af系统，否则执行步骤八；

步骤八、如果根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.15.4m系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.15.4m系统，否则邻网为其他未知网络。

所述能量检测法执行协议特征检测，发现和识别邻网在特定时间周期内是否处于激活状态，并根据激活状态持续时间确定网络的MAC层协议特征。如果激活状态持续时间间隔固定，则传输波形基于帧，帧长为激活状态持续时间。如果激活状态持续时间间隔无周期性，则传输波形基于突发。能量检测法获得判决统计量时，采用改进的接收功率表达式为：

$P_x\left[n\right]=\frac{1}{L}\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}x[n+k]x^{*}[n+k]$

其中，L为观察窗口长度，x[n]为接收信号采样序列。如果时刻n的接收功率大于预定门限值，则判定该网络处于激活状态。

所述循环平稳特征检测法同时利用OFDM符号的FFT点数和CP比例对应的两个循环平稳特征通过分析信号循环相关谱的谱峰分布情况识别网络的物理层信号特征。FFT点数不同，则OFDM符号的周期不同，且该周期与CP比例大小无关；CP比例不同，则OFDM符号的周期也不同，且该周期与FFT点数的大小无关。循环平稳特性划分为两组：位于循环频率α=0处的谱峰归为A组，α≠0处的谱峰归为B组，A组特性表征OFDM符号的周期性，B组特性反映CP因子的周期性。A组特征值作为B组特征值的权重系数，定义判决表达式为：

$D=\left\{\begin{array}{c}1,{|R}_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}=0}\left[l\right]|\·|R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}\≠0}\left[l\right]|\≥\mathrm{thr}\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

其中时间间隔l的大小仅由FFT点数决定，α=0时根据FFT点数不同各个系统的谱峰在l轴上位置不同。循环频率α的大小由FFT点数和CP比例值共同决定，对于FFT点数相同的不同系统，循环相关谱的谱峰在l轴位置相同，α轴上的位置不同。

为循环频率α和时间间隔l的循环相关谱：

$R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}}\left[l\right]=\underset{N\→0}{\lim }\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ss}}[n,l]\exp \left(\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}\right)$

$=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_d^{2}A\left[l\right]\frac{\sin \left[\mathrm{\π\α}(N_s-|l\left|\right)\right]}{\mathrm{\πK}}\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array}\right.,\left|l\right|\≤N_s$

Claims (10)

1.一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：所述异构多认知无线网络由IEEE802.11af无线局域网、IEEE802.22无线区域网、IEEE802.15.4m智能公共事业网、IEEE802.16h WiMax网络以及ECMA392智能信息栅格网及其他网络构成。

2.根据权利要求1所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：所述IEEE802.11af无线局域网的物理层采用OFDM技术且FFT点数为64，循环前缀(CP)比例为1/4，导频间隔为14个子载波；MAC层采用CSMA/CA协议，传输波形基于突发模式，无帧长的概念。

3.根据权利要求1所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：所述IEEE802.22无线区域网的物理层采用OFDM技术且FFT点数为2048，循环前缀(CP)比例可为1/4、1/8、1/16、1/32，导频间隔为7个子载波；MAC层采用TDMA协议，传输波形基于帧，帧长为10ms。

4.根据权利要求1所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：所述IEEE802.15.4m智能公共事业网的物理层采用OFDM技术且DFT点数为128，循环前缀(CP)比例可为1/4、1/8、1/16、1/32，导频间隔为14个子载波；MAC层采用CSMA/CA协议，传输波形基于突发模式，无帧长的概念。

5.根据权利要求1所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：所述IEEE802.16h WiMax网络的物理层采用OFDMA技术且FFT点数为512，循环前缀(CP)比例为1/8，导频间隔为14个子载波；MAC层采用TDMA协议，传输波形基于帧，帧长可为5ms、10ms。

6.根据权利要求1所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：所述ECMA392智能信息栅格网的物理层采用OFDM技术且FFT点数为128，循环前缀(CP)比例可为1/8、1/16、1/32，导频间隔为14个子载波；MAC层采用CSMA/CA协议，传输波形基于超帧，帧长可为5ms、10ms。

7.根据权利要求1所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：采用能量检测法执行协议特征检测、采用循环平稳特征检测法执行信号特征检测，两者结合完成网络识别。

8.根据权利要求7所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：所述能量检测法执行协议特征检测，发现和识别邻网在特定时间周期内是否处于激活状态，并根据激活状态持续时间确定网络的MAC层协议特征。如果激活状态持续时间间隔固定，则传输波形基于帧，帧长为激活状态持续时间；如果激活状态持续时间间隔无周期性，则传输波形基于突发。能量检测法获得判决统计量时，采用改进的接收功率表达式为：

$P_x\left[n\right]=\frac{1}{L}\underset{k=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}x[n+k]x^{*}[n+k]$

其中，L为观察窗口长度，x[n]为接收信号采样序列。如果时刻n的接收功率大于预定门限值，则判定该网络处于激活状态。

9.根据权利要求7所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：FFT点数不同，则OFDM符号的周期不同，且该周期与CP比例大小无关；CP比例不同，则OFDM符号的周期也不同，且该周期与FFT点数的大小无关。所述循环平稳特征检测法同时利用OFDM符号的FFT点数和CP比例对应的两个循环平稳特征通过分析信号循环相关谱的谱峰分布情况识别网络的物理层信号特征。循环平稳特性划分为两组：位于循环频率α=0处的谱峰归为A组，α≠0处的谱峰归为B组，A组特性表征OFDM符号的周期性，B组特性反映CP因子的周期性。A组特征值作为B组特征值的权重系数，定义判决表达式为：

$D=\left\{\begin{array}{c}1,\left|R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}=0}\right[l\left]\right|\·\left|R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}\≠0}\right[l\left]\right|\≥\mathrm{thr}\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

其中时间间隔l的大小仅由FFT点数决定，α=0时根据FFT点数不同各个系统的谱峰在l轴上位置不同。循环频率α的大小由FFT点数和CP比例值共同决定，对于FFT点数相同的不同系统，循环相关谱的谱峰在l轴位置相同，α轴上的位置不同。

为循环频率α和时间间隔l的循环相关谱：

$R_{\mathrm{ss}}^{\mathrm{\α}}\left[l\right]=\underset{N\→0}{\lim }\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ss}}[n,l]\exp \left(\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}\right)$

$=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\α}}_d^{2}A\left[l\right]\frac{\sin \left[\mathrm{\π\α}(N_s-|l\left|\right)\right]}{\mathrm{\πk}}\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array},\left|l\right|\≤N_s\right.$

10.根据权利要求7所述，一种异构多认知无线网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：由以下步骤组成：

步骤一、当检测到邻网信号时，运行能量检测方法识别MAC层协议特征，确定网络传输波形类别。对于传输波形基于帧的邻网，确定其信号帧长；

步骤二、运行循环平稳特征检测，通过分析信号的循环相关谱的谱峰分布情况识别邻网的物理层信号特征；

步骤三、如果根据步骤一所得到的信号传输波形基于帧或超帧，那么执行步骤四，否则执行步骤七；

步骤四、如果信号帧长为10ms并且根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.22系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.22系统，识别过程结束，否则执行步骤五；

步骤五、如果信号帧长为5ms并且根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.16h系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.16h系统，识别过程结束，否则执行步骤六；

步骤六、如果信号帧长为5ms并且根据步骤二所得到的信号特征与ECMA392系统相符，那么邻网被识别为ECMA392系统，否则邻网为其他未知网络，识别过程结束；

步骤七、如果根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.11af系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.11af系统，否则执行步骤八；

步骤八、如果根据步骤二所得到的信号特征与IEEE802.15.4m系统相符，那么邻网被识别为IEEE802.15.4m系统，否则邻网为其他未知网络。

Images