CN111050391A - 基于cr-vanet的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配方法 - Google Patents

基于cr-vanet的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于CR‑VANET的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配方法，属于无线通信领域。包括：步骤1，在基于CR‑VANET的车载雷达通信一体化系统中，设次用户发送一帧的时长为T、总功率为P，雷达模块的检测时间为τ、功率为pr，通信模块的通信时间为(T‑τ)、功率为(P‑pr)；步骤2，计算场景
Figure DDA0002313263330000011
和
Figure DDA0002313263330000012
下次用户的吞吐量；步骤3，基于所述的两种场景考虑次用户能够进行通信的场景；步骤4，获取在充分保护主用户的条件下，使次用户能在达到最大的吞吐量时的雷达检测时间τ和雷达模块功率pr。本发明采用雷达通信一体化系统的功率分配方案，在次用户总功率一定且能对主用户进行充分保护的条件下，可使得次用户的通信吞吐量最大。

Description

基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合 分配方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体涉及雷达检测技术、车联网通信技术和认知无线电通信技术。
背景技术
能量检测法，它是认知无线电(CR)网络中最常用的频谱检测方法，它通过估计接收信号的能量，然后与阈值进行比较，来判断目标是否存在。匹配滤波器检测法是一种理论上最优的检测方法，它将接收到的通信信号与已知的信号的先验信息进行对比，从而判断目标是否存在。基于循环平稳特性的检测法是利用通信信号和噪声的周期平稳特性即循环谱完全不同的特性，判断目标是否存在。
现有CR中的频谱复用方案，该方案针对次用户设计了帧结构，每一帧包括检测时隙和通信时隙，在检测时隙中，次用户利用能量检测法检测主用户是否存在，若主用户存在，则次用户不能接入频谱进行通信，若主用户不存在，则次用户在通信时隙中可以接入频谱进行通信，并且该帧结构的设计可以使次用户的平均吞吐量最大。
现有的CR中的频谱复用方案，利用能量检测法检测主用户是否存在，该方法计算复杂度低，易于实现，但阈值与噪声和信号的能量大小有关，容易出现不稳定因素，而且不适用于低信噪比场景，而且该方法针对通信信号进行检测，不能学习整个驾驶环境，不适用于车载自组网(VANET)系统。
本发明针对车载自组网(VANET)系统进行研究，但现有CR所使用的能量检测法并不适用。参考文件[1]的作者提出了一种结合CR技术的V2V通信方案，具有CR技术的车辆机会性地接入频谱，与基站进行信息交互，并对VANET中的CR技术的发展方向进行了研究，但没有对CR-VANET系统进行详细的性能分析(可行性分析)。参考文件[2]的作者采用能量检测法对CR系统中的感知和通信性能进行了仿真分析，但能量检测法受环境影响大，不适用于VANET系统。
参考文件：
[1]Y.Bi,K.Liu and L.Cai,“A multichannel token ring protocol for QoSprovisioning in intervehicle communications,”IEEE Trans.Wireless Commun.,vol.8,no.11,pp.5621-5631,Nov.2009.
[2]Y.Liang,Y.Zeng,E.C.Y.Peh and A.T.Hoang,“Sensing-ThroughputTradeoff for Cognitive Radio Networks,”IEEE Trans.Wireless Communications,vol.7,no.4,pp.1326-1337,April 2008.
发明内容
由于现有的能量检测法存在受信噪比影响大、不能感知完整的驾驶环境等问题，不适用于VANET系统，本发明提供了一种基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配方法，利用雷达检测技术弥补了能量检测法的不足，能够在充分保护主用户的前提下，实现次用户的吞吐量最大。
本发明的基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配方法，实现步骤如下：
步骤1，在基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统中，智能车辆上都配置有雷达模块和通信模块；设次用户发送一帧的时长为T、总功率为P，雷达模块的检测时间为τ、功率为pr，通信模块的通信时间为(T-τ)、功率为(P-pr)；
步骤2，将雷达检测场景分为下面两种，并计算两种场景下次用户的吞吐量；
场景
Figure BDA0002313263310000021
次用户检测区域内不存在主用户和其他次用户；
场景
Figure BDA0002313263310000022
次用户检测区域内存在主用户或其他次用户；
步骤3，基于所述的两种场景考虑次用户能够进行通信的场景，包括下面两种：
(1)在场景
Figure BDA0002313263310000023
下，且次用户的雷达模块没有产生虚警；
(2)在场景
Figure BDA0002313263310000024
下，且次用户的雷达模块产生了漏检；
然后计算次用户通信的平均吞吐量；
步骤4，获取在充分保护主用户的条件下，使次用户能在达到最大的吞吐量时的雷达检测时间τ和雷达模块功率pr。
所述的步骤3中，设场景
Figure BDA0002313263310000025
的发生概率为
Figure BDA0002313263310000026
场景
Figure BDA0002313263310000027
的发生概率为
Figure BDA0002313263310000028
满足条件：
Figure BDA0002313263310000029
则
在(1)的情况时，次用户的吞吐量
Figure BDA00023132633100000210
其中，Pf为次用户的雷达模块的虚警概率；
在(2)的情况时，次用户的吞吐量
Figure BDA00023132633100000211
其中，Pd为次用户的雷达模块的检测概率；
因此，次用户的平均吞吐量R＝R0+R1。
所述的步骤4中，通过求解下面目标函数来求解τ和pr：
Figure BDA00023132633100000212
Figure BDA00023132633100000213
其中，
Figure BDA00023132633100000214
为确保主用户被充分保护的雷达检测概率门限。
本发明与现有技术相比，具有以下优势和积极效果：
(1)本发明采用了雷达检测技术来确定次用户车辆的检测区域内是否存在主用户或其他次用户，能够使次用户学习整个驾驶环境，且雷达检测技术具有较高的稳定性，更加适合VANET系统。
(2)本发明设计的基于CR-VANET的雷达通信一体化系统的功率分配方案，在次用户总功率一定且能对主用户进行充分保护的条件下，可使得次用户的通信吞吐量最大。
附图说明
图1是本发明基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统的工作场景示意图；
图2是本发明的时间和功率联合分配方法的实现流程图；
图3是本发明基于CR-VANET的雷达通信一体化系统的帧结构示意图；
图4是本发明实施例中采用本发明计算的次用户吞吐量随雷达模块功率变化的关系图；
图5是本发明实施例中次用户吞吐量随雷达检测时间和雷达模块功率变化的关系图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图对本发明作进一步的详细和深入描述。
图1展示了本发明研究的基于CR-VANET的雷达通信一体化系统的工作场景，系统包括智能车辆和路边单元，车辆都配置有雷达模块和通信模块。系统中的智能车辆分为主用户和次用户。在雷达检测时隙中，次用户的雷达模块发出雷达脉冲信号对周围区域进行检测，若没有检测到主用户和其他次用户，则在数据传输时隙中，次用户的通信模块和路边单元进行信息交换。本发明实施例中，主用户和次用户随机且独立分布在空间
Figure BDA0002313263310000031
中，分布概率密度分别为λp和λs，并且λp＜＜λs，
Figure BDA0002313263310000032
代表实数空间。主用户和次用户均使用相同的频段进行通信，主用户是授权用户，在主次用户发生冲突时优先使用频谱，而次用户仅在主用户不存在时接入频谱建立通信链路，当主用户出现时，次用户需在一定的时间内结束通信，解除对频谱的占用。
如图2所示，本发明实施例实现的基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配方法，分为如下4个步骤来说明。
步骤1，按照雷达模块和通信模块将次用户发送一帧的总功率和帧长进行划分。
为了避免对主用户的干扰，次用户仅在主用户不存在时接入频谱。如图3所示，系统中每一帧时长T均包括一个雷达检测时隙τ和一个通信时隙(T-τ)，在雷达检测时隙中，次用户的雷达模块对周围区域A(C,dr)进行目标检测，
Figure BDA0002313263310000033
是以位置
Figure BDA0002313263310000034
为中心，以dr为半径的区域。在通信时隙中，若主用户不存在，则次用户接入频谱进行通信。由于雷达模块会使用次用户的部分功率，因此，将功率以模块进行划分，雷达模块的功率为pr，通信模块的功率为(P-pr)，P表示次用户的总功率。
步骤2，计算两种雷达检测场景下的次用户吞吐量。
对于雷达检测场景，存在如下两种情况：
场景
Figure BDA0002313263310000041
次用户检测区域内不存在主用户和其他次用户；
场景
Figure BDA0002313263310000042
次用户检测区域内存在主用户或其他次用户。
对于通信信号和噪声，有如下假设：
通信信号和噪声均为服从独立同分布(iid)的高斯随机变量，均值为0，并且相互独立。
次用户的雷达模块利用N个雷达回波信号样本的非相干积累，以确定检测区域内是否存在主用户或其他次用户。考虑Swerling0模型，即目标是非波动的，目标的雷达截面积(RCS)是恒定的。假设τ和fs分别为雷达检测时间和雷达脉冲频率，则雷达脉冲数
Figure BDA0002313263310000043
其中N＞1，
Figure BDA0002313263310000044
为向下取整。雷达模块的功率为pr，在场景
Figure BDA0002313263310000045
次用户检测区域内没有主用户或其他次用户存在，则雷达模块的接收信号仅为噪声，因此推出虚警概率Pf为：
Figure BDA0002313263310000046
其中，
Figure BDA0002313263310000047
是不完全伽马函数，x和y表示不完全伽马函数的两个变量，e表示自然常数，t表示积分变量，！表示阶乘符号，β为雷达信号检测门限。
在场景
Figure BDA0002313263310000048
下，次用户的雷达模块接收到的信号包括目标回波信号和噪声，因此雷达检测概率Pd为：
Figure BDA0002313263310000049
其中，QM(x,y)表示Marcum Q函数，
Figure BDA00023132633100000410
为雷达接收信号的平均功率，σr 2为雷达噪声功率，
Figure BDA00023132633100000411
表示第n个雷达脉冲的噪声功率。In-1表示n-1阶修正的第一类贝塞尔函数。
设在场景
Figure BDA00023132633100000412
下次用户的吞吐量为C0，在场景
Figure BDA00023132633100000413
下次用户的吞吐量为C1，分别计算如下：
Figure BDA00023132633100000414
Figure BDA00023132633100000415
其中，σc 2为通信噪声功率，hc,i和sc,i分别表示第i个用户的通信信道和通信信号，i用来标识不在次用户雷达检测区域内的用户，hc,k和sc,k分别表示第k个用户的通信信道和通信信号，k用来标识在次用户雷达检测区域内的用户。
Figure BDA0002313263310000051
表示来自次用户雷达检测区域内的多用户干扰(MUI)，
Figure BDA0002313263310000052
表示来自次用户雷达检测区域外的多用户干扰(MUI)。对于C0，次用户的检测区域内不存在主用户或其他次用户，MUI很小。然而对于C1，次用户雷达模块发生了漏检，信干噪比(SINR)大大降低，因此C0＞＞C1。
步骤3，计算不同接入场景下次用户的吞吐量，也称为次用户平均吞吐量。
设
Figure BDA0002313263310000053
为场景
Figure BDA0002313263310000054
的概率，即主用户和其他次用户不存在于次用户的雷达检测区域的发生概率；设
Figure BDA0002313263310000055
为场景
Figure BDA0002313263310000056
的概率，即主用户或其他次用户存在于次用户的雷达检测区域中的发生概率；满足条件
Figure BDA0002313263310000057
基于上述两个场景，次用户能够进行通信的场景如下：
场景1：主用户和其他次用户均不存在于雷达检测区域中，且次用户的雷达模块没有产生虚警，此场景发生的概率为
Figure BDA0002313263310000058
此时次用户的吞吐量为C0(T-τ)/T。
场景2：主用户或其他次用户存在于雷达检测区域中，且次用户的雷达模块产生了漏检，此场景发生的概率为
Figure BDA0002313263310000059
此时次用户的吞吐量为C1(T-τ)/T，此时来自雷达检测区域内的MUI产生。
因此，基于场景发生概率获得场景1和场景2中次用户的吞吐量R0和R1分别如下：
Figure BDA00023132633100000510
Figure BDA00023132633100000511
因此，次用户的平均吞吐量可以表示为：
R＝R0+R1
步骤4：确定最佳的雷达检测时间和雷达模块的功率，使次用户能在充分保护主用户的条件下，达到最大的吞吐量。
显然，对于一定的帧长，雷达检测时间τ越长，次用户通信的时间T-τ就越短，对于一定的功率，雷达模块的功率pr越大，次用户通信模块的功率(P-pr)就越小。若对主用户的保护程度一定，则雷达的检测时间越长、功率越大，虚警概率就越低，次用户接入频谱的机会就越多，吞吐量就会越大。
因此，在次用户的雷达检测和通信吞吐量之间存在一个折中问题，对雷达检测-吞吐量折中问题的分析的目的是确定最佳的雷达检测时间τ和雷达模块功率pr，使次用户能在充分保护主用户的条件下，达到最大的吞吐量。本发明将折中问题表示为如下公式：
Figure BDA0002313263310000061
Figure BDA0002313263310000062
其中，
Figure BDA0002313263310000063
为确保主用户能被充分保护的雷达检测概率门限。由于R0＞＞R1，上式可以近似为：
Figure BDA0002313263310000064
Figure BDA0002313263310000065
其中，R近似为
Figure BDA0002313263310000066
求解上面问题，从而可获得次用户的最佳的雷达检测时间和雷达模块的功率，实现车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配。
实施例：
首先，设次用户雷达模块的检测概率不低于0.999，即
Figure BDA0002313263310000067
且
Figure BDA0002313263310000068
每帧时长T＝10ms，次用户总功率Ps＝20W，雷达脉冲信号的频率为fr＝100kHz。采用本发明方法，得到最佳雷达模块功率，及次用户的吞吐量最大。
图4展示了次用户吞吐量与雷达模块功率之间的关系，可以看出，存在最佳的雷达模块功率，使次用户的吞吐量最大，且雷达检测时间为0.1ms、0.15ms和0.2ms时，使次用户达到最大吞吐量的雷达模块功率分别为7.6W、7.8W和8.1W。
对于雷达检测时间和雷达模块功率的联合设计，图5展示了次用户吞吐量与雷达检测时间、雷达模块功率之间的关系。可以看出，存在最佳的雷达检测时间和雷达模块功率，使次用户的吞吐量最大，且最佳的雷达检测时间和雷达模块功率分别为0.07ms和7.5W。

Claims (5)

1.一种基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统的时间和功率联合分配方法，其特征在于，智能车辆上都配置有雷达模块和通信模块，所述方法包括如下步骤：
步骤1，在基于CR-VANET的车载雷达通信一体化系统中，设次用户发送一帧的时长为T、总功率为P，雷达模块的检测时间为τ、功率为pr，通信模块的通信时间为(T-τ)、功率为(P-pr)；
步骤2，将雷达检测场景分为下面两种，并计算两种场景下次用户的吞吐量；
场景
Figure FDA0002313263300000011
次用户检测区域内不存在主用户和其他次用户；
场景
Figure FDA0002313263300000012
次用户检测区域内存在主用户或其他次用户；
步骤3，基于所述的两种场景考虑次用户能够进行通信的场景，包括下面两种：
(1)在场景
Figure FDA0002313263300000013
下，且次用户的雷达模块没有产生虚警；
(2)在场景
Figure FDA0002313263300000014
下，且次用户的雷达模块产生了漏检；
然后计算次用户通信的平均吞吐量，包括：设场景
Figure FDA0002313263300000015
的发生概率为
Figure FDA0002313263300000016
场景
Figure FDA0002313263300000017
的发生概率为
Figure FDA0002313263300000018
满足条件：
Figure FDA0002313263300000019
则
在(1)的情况时，次用户的吞吐量
Figure FDA00023132633000000110
其中，Pf为次用户的雷达模块的虚警概率；
在(2)的情况时，次用户的吞吐量
Figure FDA00023132633000000111
其中，Pd为次用户的雷达模块的检测概率；
因此，次用户的平均吞吐量R＝R0+R1；
步骤4，获取在充分保护主用户的条件下，使次用户能在达到最大的吞吐量时的雷达检测时间τ和雷达模块功率pr；
通过求解下面目标函数来求解τ和pr：
Figure FDA00023132633000000112
Figure FDA00023132633000000113
其中，
Figure FDA00023132633000000114
为确保主用户被充分保护的雷达检测概率门限。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤2中，设在场景
Figure FDA00023132633000000115
下次用户的吞吐量为C0，在场景
Figure FDA00023132633000000116
下次用户的吞吐量为C1，分别计算如下：
Figure FDA00023132633000000117
Figure FDA0002313263300000021
其中，σc 2为通信噪声功率；A为次用户的雷达检测区域，hc,i和sc,i分别表示第i个用户的通信信道和通信信号，hc,k和sc,k分别表示第k个用户的通信信道和通信信号；
Figure FDA0002313263300000022
代表实数空间；
Figure FDA0002313263300000023
表示来自次用户雷达检测区域内的多用户干扰；
Figure FDA0002313263300000024
表示来自次用户雷达检测区域外的多用户干扰。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的步骤3中，次用户的雷达模块利用N个雷达回波信号样本的非相干积累，以确定检测区域内是否存在主用户或其他次用户；其中
Figure FDA0002313263300000025
fs为雷达脉冲频率；则在场景
Figure FDA0002313263300000026
下，雷达模块的虚警概率Pf为：
Figure FDA0002313263300000027
其中，I(x,y)是不完全伽马函数，β为雷达信号检测门限。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的步骤3中，次用户的雷达模块的检测概率Pd为：
Figure FDA0002313263300000028
其中，QM(x,y)表示Marcum Q函数，
Figure FDA0002313263300000029
为雷达接收信号的平均功率，σr 2为雷达噪声功率，
Figure FDA00023132633000000210
表示第n个雷达脉冲的噪声功率。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的步骤4中，由于R0＞＞R1，所以将所述的目标函数表示为如下进行求解：
Figure FDA00023132633000000211
Figure FDA00023132633000000212
其中，
Figure FDA00023132633000000213
为R(τ,pr)的近似值。
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