CN104968001A - 一种能量有效的协作频谱感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能量有效的协作频谱感知方法，频谱感知方法设置双能量门限，并通过两轮筛选，节省参与感知的认知用户数目。首先N个认知用户对主用户进行感知预判，然后选出能量值在两门限之外的M个用户继续感知，其余N-M个认知用户进入休眠状态，以节省感知能耗。在第二阶段选出累积能量值小于第一门限的S个认知用户，发送感知结果到融合中心，且不需要公共控制信道，而剩余的M-S个认知用户进入休眠状态，融会中心默认此M-S个认知用户的感知结果是主用户存在。本发明在保证频谱感知性能的条件下，通过减少参与感知用户数的方法，节省了系统的感知能耗。

Description

一种能量有效的协作频谱感知方法

技术领域

本发明涉及一种能量有效的协作频谱感知方法，属于认知无线电技术领域。

背景技术

随着无线电业务的日渐开展，可用的频谱资源日渐匮乏，同时低频谱利用率更是加剧了这一局面。认知无线电作为下一代网络发展的关键技术，有效地解决了无线频谱资源紧缺的问题。认知无线电通过与其周围环境进行交互并进行理解学习，依据周围环境的变化自适应调整功率、编码和载波调制等无线操作参数，以此提升通信性能，提高频谱利用率。

频谱感知是认知无线电实现的关键和前提，其目的是要准确且快速的感知到尽可能多的频谱空洞，保证空闲频段不被浪费。而协作频谱感知通过多个认知用户以相互协作的方式进行频谱感知，尽可能地减小单个认知用户在无线网络环境下有可能受到的多径衰落、阴影效应的影响，进一步提升系统整体感知性能。

此外，随着全球气候变暖及雾霾类污染天气数目的增多，人们越来越关注各类产品和技术的环保性能，尤其是与日常生活息息相关、使用量巨大的电子通信类产品。据统计，近年来通信数据量的增加所带来的能量消耗以每年近16％-20％的速度增长，2008年，信息与通信技术产品的使用所释放的二氧化碳占全球二氧化碳总量的2％。因此，降低能量消耗、提高能量效率的“绿色”通信系统成为未来通信系统设计的重要目标。作为一种新型的无线网络，认知无线网在获得频谱效率和通信能力提升的同时，也必须关注其能量效率问题。

在文献“Hang Su,Xi Zhang,Energy-Efficient Spectrum Sensingfor Cognitive Radio Networks.2010 IEEE International Conferenceon Communications(ICC),”中提出了一种认知无线电网络中能量有效的频谱感知方法，其思想是根据主用户的活动模式，自适应地调整频谱感知时间，减少感知次数，以节约系统能耗。同时，对能量值在双门限之间的样本信号，则持续采集另一个不相关的感知采样信号，直到能量值满足判断条件为止。该方案主要从节省频谱感知时间的角度，设定能量有效的频谱感知方法，同时该方法未考虑能量值在双门限之间的样本信号，持续感知时所带来的能量损耗。

在发明专利“认知无线电中基于异构用户高效节能的合作感知调度方法”中，是通过为认知用户SU选定一个可令总效用最大化的主用户PU，作为初始的感知主用户，使得合作感知节能。专利中涉及到了处于异构网络中的主用户、基站、认知用户，整体感知调度的优化方法，即重点在于调度方法的高效节能。

在发明专利“一种基于认知传感器网络的节能频谱检测方法”中，主要针对认知传感器网络，通过只检测空闲概率较大的私有信道，来尽量减少频谱检测次数，从而达到节能的目的。

可见，以上所述两个发明专利为达到感知节能的目的，所采用方法的思想是通过寻找合适的主用户，来确定参与感知的认知用户。而本发明是从认知用户角度出发，通过两轮筛选，选出那些具有更高可能性获得准确感知结果的认知用户，减少参与感知和发送感知结果的节点数目，从而达到节约感知能量的目的。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种能量有效的协作频谱感知方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

1.一种能量有效的协作频谱感知方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一：认知无线网络中N个认知用户进入检测主用户阶段的预感知阶段，第k个时隙中，利用时隙的比例的时长，α<1，N个认知用户对主用户的空闲频谱进行检测，每个认知用户采用双门限能量检测方法，两门限值分别设为λ₁和λ₂，λ₁＜λ₂；对于累计采样能量值在λ₁和λ₂之间的认知用户，进入休眠状态，既不发送也不接收信息，只消耗少量能量；

步骤二：累计采样能量值在λ₁和λ₂之外的M个认知用户进入检测主用户阶段的持续感知阶段，利用时隙的比例的时长，α<1，M个认知用户对主用户的空闲频谱进行检测；对于累计采样能量值始终大于λ₁的认知用户，进入休眠状态；

步骤三：累计采样能量值始终小于λ₁的S个认知用户进入检测结果报告阶段，利用时隙的1-α比例的时长，α<1，S个认知用户向融合中心发送信息；融合中心将接收到的感知结果进行融合；根据上述感知过程，得到频谱感知周期所耗总能量公式：

$E_t=\frac{\mathrm{\&alpha;}}{2}{P_1}^{\&prime;}(N+E(M\left)\right)+(1-\mathrm{\&alpha;}){P_s}^{\&prime;}E\left(S\right)$

P₁’为每个认知用户进行能量检测所需功率，Ps’为每个认知用户向融合中心发射感知结果所需功率，E(M)为M的均值， $E\left(M\right)=N\mathrm{Pr}\left(M\right)={\mathrm{NC}}_N^M{p}_1^M{(1-p_1)}^{N-M},$ 其中p₁表示认知用户累积采样能量值小于λ₁或大于λ₂的概率；E(S)为S的均值， $E\left(S\right)=M\mathrm{Pr}\left(S\right)={\mathrm{MC}}_M^S{p}_2^S{(1-p_2)}^{M-S},$ 其中p₂表示认知用户累积采样能量值小于λ₁的概率；

步骤四：在保证感知性能的约束条件Pd＞Pd_th，Pf＜Pf_th下，可以得到使E_t最小的M和S的最优解，其中Pd和Pd_th分别表示主用户检测概率、主用户检测概率的门限值，Pf和Pf_th分别表示虚警概率、虚警概率的门限值。

有益效果：本发明提供的一种能量有效的协作频谱感知方法，从节约感知能量的角度出发，避免采用单一门限检测时，由于能量值在门限附近变化，导致检测结果不可靠的现象，选择能量值在两个门限之外的、具有更高可能性获得准确感知结果的认知用户，参与感知，在提高感知可靠性的同时节约了感知能量。同时，通过有选择地使认知用户发送感知结果，节约发射能量和额外的专用报告信道资源。

附图说明

图1认知无线网络与主用户网络的共存模型；

图2频谱感知时隙结构图；

图3频谱感知流程图；

图4认知用户数与感知总能耗关系的仿真图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

本发明的频谱感知系统模型如图1所示，与主用户网络共存的认知无线网络，N个认知用户CRi对主用户PU的空闲频谱进行检测。协作频谱感知过程，设置为主用户信号先由主用户单向传输到认知用户，然后，检测结果由认知用户广播给融合中心SU₁，并由融合中心进行融合判断，得到最终的判决结果。

如图2所示，频谱感知一个时隙分为：检测主用户阶段、检测结果报告阶段。定义主用户在第k个时隙的状态为H_p(k)，其中H_p(k)＝H₁表示主用户在给定无线频段内发射信号，H_p(k)＝H₀表示主用户处于静默状态，设主用户状态在一个时隙内保持不变。一般来说，这种假设适用于大多数现有的媒体接入协议。这是因为大多数随机媒体接入协议都是基于时隙结构，例如，时隙ALOHA，时隙载波侦听多点接入(CSMA,Carrier Sense Multiple Access)。

以下结合图2和图3，详述实施过程。

在频谱感知的检测主用户阶段中预感知阶段，N个认知用户感知主用户，其中第i个认知用户CRi接收的主用户信号为

$y_i(k,1)=\sqrt{P_p}{h}_{pi}\left(k\right)\mathrm{\&theta;}(k,1)+n_i(k,1)---\left(1\right)$

其中Pp表示主用户发射功率，h_pi(k)表示主用户到认知用户CRi的信道系数，n_i(k,1)是均值为零且方差为N₀的加性高斯白噪声。θ(k,1)的定义为

$\mathrm{\&theta;}(k,1)=\left\{\begin{array}{cc}0,& H_p\left(k\right)=H_0\\ x_p(k,1),& H_p\left(k\right)=H_1\end{array}\right.---\left(2\right)$

x_p(k,1)表示主用户在时隙k中预感知阶段发射的信号。根据能量检测方法，能量检测器的输出统计量为

$E\&lsqb;y_i(k,1)\&rsqb;=\frac{1}{W_1}\underset{w=1}{\overset{W_1}{\&Sigma;}}{\left|y_i^w(k,1)\right|}^2---\left(3\right)$

其中为采样数，T为第k个感知时隙的总时长，α/2表示预感知阶段占整个时隙的比例，f_s为采样频率。设能量检测门限值为λ₁和λ₂(λ₁＜λ₂)，则单个认知用户的初始的主用户检测概率Pd_i，虚警概率Pf_i，频谱空洞检测概率Pd_si，频谱空洞虚警概率Pf_si,分别表示为Pd_i＝Pr{E(y_i)＞λ₂|H₁}，Pf_i＝Pr{E(y_i)＞λ₂|H₀}，Pd_si＝Pr{E(y_i)＜λ₁|H₀}，Pf_si＝Pr{E(y_i)＜λ₁|H₁}。

设在此阶段，认知用户累积采样能量值小于λ₁或大于λ₂的概率为p₁，则p₁＝1-Pr{λ₁＜E(y_i(k,1))＜λ₂}。由全概率公式展开可以得到

Pr{λ₁＜E(y_i(k,1))＜λ₂}

＝Pr{λ₁＜E(y_i(k,1))＜λ₂|H₁}Pr{H_p(k)＝H₁}

+Pr{λ₁＜E(y_i(k,1))＜λ₂|H₀}Pr{H_p(k)＝H₀}

   (4)

其中Hp(k)为满足参数为P_a的伯努利随机变量，即Pr{H_p(k)＝H₁}＝P_a，Pr{H_p(k)＝H₀}＝1-P_a，则

p₁＝1-P_a(1-Pd_i-Pf_si)-(1-P_a)(1-Pf_i-Pd_si)

  (5)

设有M个认知用户被选出继续对主用户进行检测，即进入频谱感知的检测主用户阶段的持续感知阶段，而其余(N-M)个认知用户则进入休眠状态，以节省能量。此时M个认知用户能量检测器的输出统计量为

$E\&lsqb;y_i(k,2)\&rsqb;=\frac{1}{W_2}\underset{w=1}{\overset{W_2}{\&Sigma;}}{\left|y_i^w(k,2)\right|}^2---\left(6\right)$

其中 $W_2=\frac{\mathrm{\&alpha;}}{2}{\mathrm{Tf}}_s.$

在持续感知阶段，选出累积采样能量值小于λ₁的认知用户，向融合中心报告。设认知用户被选中的概率为p₂，可得

p₂＝Pr{E(y_i(k,2))＜λ₁}＝(1-P_a)Pd_si+P_aPf_si  (7)

设有S个认知用户被选中，由于其能量值始终低于λ₁，则意味着未检测到主用户存在。为节省公共控制信道，S个认知用户利用所检测到的空闲频谱，向融合中心发送信息。为避免相互干扰，S个认知用户采用频分复用方式，向融合中心发送初始感知结果。这种情况下，当且仅当在主用户存在而未检测到主用户时，报告阶段才会对主用户通信产生干扰。若融合中心未收到来自认知用户的信息，则默认初始感知结果为检测到主用户存在。

融合中心接收到的信号可以表示为

$y_s(k,3)=\sqrt{P_i}{h}_{is}\left(k\right)\mathrm{\&beta;}(k,3)+\sqrt{P_p}{h}_{ps}\left(k\right)\mathrm{\&theta;}(k,3)+n_s(k,3)---\left(8\right)$

其中 $\mathrm{\&beta;}(k,3)=\left\{\begin{array}{cc}0& H_i(k,2)=H_1\\ x_i(k,3),& H_i(k,2)=H_0\end{array}\right.,\mathrm{\&theta;}(k,3)=\left\{\begin{array}{cc}0,& H_p\left(k\right)=H_0\\ x_p(k,3),& H_p\left(k\right)=H_1\end{array}\right.,$

x_i(k,3)表示认知用户向融合中心发送的信息，x_p(k,3)表示主用户在此阶段的发射信息，H_i(k,2)表示认知用户初始感知结果，其定义为 $H_i(k,2)=\left\{\begin{array}{cc}{H}_1,& E\left(y_i\right)>{\mathrm{\&lambda;}}_2\\ H_0,& E\left(y_i\right)<{\mathrm{\&lambda;}}_1\end{array}\right..$

P_i表示第i个认知用户的发射功率，P_p表示主用户发射功率，h_is(k)表示第i个认知用户到融合中心的信道系数，h_ps(k)表示主用户到融合中心的信道系数，n_s(k,3)表示均值为零方差为N₀的高斯白噪声。

设融合中心接收的认知用户初始检测结果为

$H_i(k,3)=\left\{\begin{array}{cc}{H}_1,& {\mathrm{\&Psi;}}_{is}(k,3)=1\\ H_0,& {\mathrm{\&Psi;}}_{is}(k,3)=0\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中Ψ_is(k,3)＝1表示认知用户向融合中心发送信息时，发生了中断，Ψ_is(k,3)＝0则为没有发生中断。根据香农定理，不中断事件可以表示为

${\mathrm{\&Psi;}}_{is}(k,3)=0:\frac{1-\mathrm{\&alpha;}}{S}{\log }_2(1+\frac{{\left|h_{is}\left(k\right)\right|}^2{\mathrm{\&gamma;}}_i{\left|\mathrm{\&beta;}(k,3)\right|}^2}{{\left|h_{ps}\left(k\right)\right|}^2{\mathrm{\&gamma;}}_p{\left|\mathrm{\&theta;}(k,3)\right|}^2+1})>\frac{1}{BT}---\left(10\right)$

其中γ_i＝P_i/N₀，γ_p＝P_p/N₀，R表示数据传输速率，则可得

$\mathrm{Pr}\{{\mathrm{\&Psi;}}_{is}(k,3)=0\}=\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_{is}^2\exp (-\mathrm{\&Delta;}/{\mathrm{\&sigma;}}_{is}^2)}{{\mathrm{\&Delta;\&gamma;}}_p{\mathrm{\&sigma;}}_{ps}^2+{\mathrm{\&sigma;}}_{is}^2}---\left(11\right)$

其中表示随机变量|h_is(k)|²的均值，表示随机变量|h_ps(k)|²的均值，Δ＝2^S/[(1-α)BT]-1，B表示报告阶段所占用空闲频谱的带宽，T为第k个感知时隙的总时长，1-α为T的时长比例。

认知用户按照“与”融合规则，将来自认知用户的检测结果进行融合，则得到检测概率为其中

$\begin{array}{c}{\mathrm{Pd}}_{s,i}=\mathrm{Pr}\{H_i(k,3)=H_1|H_p\left(k\right)=H_1\}\\ =1-\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_{is}^2\exp (-\mathrm{\&Delta;}/{\mathrm{\&sigma;}}_{is}^2)}{{\mathrm{\&Delta;\&gamma;}}_p{\mathrm{\&sigma;}}_{ps}^2+{\mathrm{\&sigma;}}_{is}^2}(1-{\mathrm{Pd}}_i)\end{array}---\left(12\right)$

Pd_s,i指融合中心接收的每个认知用户的初始检测概率。

同理，虚警概率可以表示为其中

Pf_s,i指融合中心接收的每个认知用户的初始虚警概率。

设每个认知用户进行能量检测所需功率相等，均为P1’，每个认知用户向融合中心发射感知结果所需功率也相等，均为Ps’，则完成一个频谱感知周期所耗总能量为

$E_t=\frac{\mathrm{\&alpha;}}{2}{P_1}^{\&prime;}(N+E(M\left)\right)+(1-\mathrm{\&alpha;}){P_s}^{\&prime;}E\left(S\right)---\left(14\right)$

其中E(M)为M的均值， $E\left(M\right)=N\mathrm{Pr}\left(M\right)={\mathrm{NC}}_N^M{p}_1^M{(1-p_1)}^{N-M}.$ E(S)为S的均值， $E\left(S\right)=M\mathrm{Pr}\left(S\right)={\mathrm{MC}}_M^S{p}_2^S{(1-p_2)}^{M-S}.$ 在保证感知性能的约束条件Pd＞Pd_th，Pf＜Pf_th下(即融合中心最终得到的主用户检测概率和虚警概率均满足相应检测概率的门限值Pd_th和虚警概率的门限值Pf_th的要求)，可以得到使E_t最小的M和S的最优解。

通过仿真对本发明的技术效果进行说明。图4给出了不同M值下，感知耗能Et与发送感知结果的认知用户数S之间的关系。仿真参数设置为P1’＝-20dB，Ps’＝20dB，Pp＝30dB，Pa＝0.6，R＝1bit/s/Hz，N＝10，Pdth＝0.9，Pfth＝0.01，Pdsi＝0.9，Pfi＝0.09。此处需要说明的是，图4中能量值E为零对应的S值并非说明其能量损耗为零，而是此时没有满足系统约束条件的认知用户，图中仅显示满足系统约束条件的结果。

由图4可见，在给定一定的系统初始条件时，对应不同的第一轮筛选(即不同的M值)，存在使系统能量损耗值最小的S值(相应M值下的最优S值，用黑色圆点标出)，这说明了通过实施本发明的技术方案，可以在保证感知性能满足要求的条件下，获得感知能耗的节省。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种能量有效的协作频谱感知方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一：认知无线网络中N个认知用户进入检测主用户阶段的预感知阶段，第k个时隙中，利用时隙的比例的时长，α<1，N个认知用户对主用户的空闲频谱进行检测，每个认知用户采用双门限能量检测方法，两门限值分别设为λ₁和λ₂，λ₁＜λ₂；对于累计采样能量值在λ₁和λ₂之间的认知用户，进入休眠状态，既不发送也不接收信息，只消耗少量能量；

步骤二：累计采样能量值在λ₁和λ₂之外的M个认知用户进入检测主用户阶段的持续感知阶段，利用时隙的比例的时长，α<1，M个认知用户对主用户的空闲频谱进行检测；对于累计采样能量值始终大于λ₁的认知用户，进入休眠状态；

步骤三：累计采样能量值始终小于λ₁的S个认知用户进入检测结果报告阶段，利用时隙的1-α比例的时长，α<1，S个认知用户向融合中心发送信息；融合中心将接收到的感知结果进行融合；根据上述感知过程，得到频谱感知周期所耗总能量公式：

$E_t=\frac{\mathrm{\&alpha;}}{2}{P_1}^{\&prime;}(N+E(M\left)\right)+(1-\mathrm{\&alpha;}){P_s}^{\&prime;}E\left(S\right)$

P₁’为每个认知用户进行能量检测所需功率，Ps’为每个认知用户向融合中心发射感知结果所需功率，E(M)为M的均值， $E\left(M\right)=N\mathrm{Pr}\left(M\right)={\mathrm{NC}}_N^M{p}_1^M{(1-p_1)}^{N-M},$ 其中p₁表示认知用户累积采样能量值小于λ₁或大于λ₂的概率；E(S)为S的均值， $E\left(S\right)=M\mathrm{Pr}\left(S\right)={\mathrm{MC}}_M^S{p}_2^S{(1-p_2)}^{M-S},$ 其中p₂表示认知用户累积采样能量值小于λ₁的概率；

步骤四：在保证感知性能的约束条件Pd＞Pd_th，Pf＜Pf_th下，可以得到使E_t最小的M和S的最优解，其中Pd和Pd_th分别表示主用户检测概率、主用户检测概率的门限值，Pf和Pf_th分别表示虚警概率、虚警概率的门限值。