新一代移动通信技术9-4-认知无线电第二章

2013年7月第二章空闲频谱感知检测技术认知无线电技术与应用一、概述内容提纲

二、主用户发射端检测三、主用户接收端检测

四、协作检测

五、感知检测技术比较六、其他几种算法及有待于解决的问题概念

频谱检测：感知用户对外界无线环境的感知，确定“频谱空洞(spectrumhole)”待查频段分为三种情况：黑空：主用户占用程度高，干扰大，不能被感知用户使用灰空：被授权用户部分占用，存在一定程度的功率干扰，基本不被感知用户使用白空：未被授权用户占用，仅存在环境噪声，可以被感知用户非授权的使用一、概述图1频谱空洞示意图一、概述检测周期检测某感兴趣的频段是否存在主用户信号，判断该频段是否处于空闲状态，从而决定该频段是否可用。周期性的检测外部无线环境变化。一、概述图2检测和利用空闲频谱示意图频谱检测算法分类

一、概述图3主要检测方法的分类检测性能的重要参数高的虚警概率会导致低的频谱利用率高的漏检概率会导致检测不到正处于工作状态的主用户一、概述图4检测性能参数本地检测中虚警概率本地检测中检测概率本地检测中漏检概率协作检测中虚警概率协作检测中检测概率协作检测中漏检概率

主用户发射端检测是感知用户通过分析侦听到的信号中是否存在主用户信号来判断主用户发射机的工作状态进而判断感兴趣的频谱处于占用状态还是空闲状态，它是一种假设主用户接收端位置未知情况下的检测。二、主用户发射端检测

感知用户接收到的信号

主用户信号

加性高斯白噪声

h

信道幅度增益

匹配滤波器检测

最佳使用情况：感知用户知道主用户信号的先验信息（如调制类型、脉冲整形、帧格式等）二、主用户发射端检测图5匹配滤波器检测框图匹配滤波器检测优点最大化信噪比同时达到较高的处理增益所需时间比较少缺点检测方法的性能受获得的主用户信号的先验信息影响较大相干检测，对相位同步要求很高计算量较大

二、主用户发射端检测能量检测在大多数情况下，匹配滤波器检测方法要求的信号先验信息以及严格要求的同步都不能满足，此时可以考虑适用于任何信号且实施简单的能量检测算法。二、主用户发射端检测图6传统能量检测算法框图能量检测

传统能量检测对于给定的信号带宽B，需要与信号带宽相匹配的前滤波，不能够很容易的进行改变，特别是在窄带信号和正弦波信号中。

周期图能量检测方法：通过选择相应的频率子载波，任意带宽的信号都可以使用该方法进行处理，是经典的功率谱估计方法，计算效率高但频谱分辨率低。二、主用户发射端检测能量检测二、主用户发射端检测图7应用周期图的能量检测算法框图能量检测

为一般的MarcumQ函数

衰落情况下信噪比的概率分布函数二、主用户发射端检测信道幅度增益h是随阴影或衰落变化的，此时平均检测概率：能量检测对数正态阴影衰落二、主用户发射端检测漏检概率与虚警概率的关系对应图阴影的存在使得频谱检测变得困难越大，能量检测的性能越不好图8不同对检测性能的影响能量检测瑞利信道二、主用户发射端检测漏检概率与虚警概率的关系对应图瑞利信道下能量检测的性能明显劣于AWGN下的检测性能图9

AWGN与Rayleigh信道下检测性能对比能量检测能量检测中若存在噪声不确定性，对感知用户来说有可能发生不可检测的现象。即对于给定的噪声不确定量

xdB，可以计算出一个信噪比的门限值，当环境中的信噪比的值低于该门限值时，无论抽样的个数为多少，能量检测算法都不能判断出是否存在主用户信号。二、主用户发射端检测图10噪声不确定性能量检测优点：能量检测算法相对简单、易实施是一种非相干检测，对相位同步要求不高，是一种次优的检测器限制噪声不确定性的影响检测门限值的设定易受到未知的或变化的噪声的影响不能分辨出有用信号、噪声和干扰适用于扩频信号、直接序列信号以及跳频信号二、主用户发射端检测循环平稳特征检测循环平稳特征检测：利用主用户信号的频谱相关特性，通过分析信号谱相关函数中循环频率的特性来确定主用户信号是否存在。在二元假设模型中，应用循环平稳特征检测，容易得到如下所示的关系式：二、主用户发射端检测信道冲击相应的傅立叶变换

循环频率为零不存在主用户信号时的功率谱密度

要检测的信号的循环功率谱密度

信号的循环频率循环平稳特征检测优点：能够将噪声的能量和主用户信号的能量区分开来可以完全摆脱背景噪声的影响，在信噪比比较低的情况下也能够有很好的检测性能缺点：计算的复杂度高所要求的观测时间较长二、主用户发射端检测循环平稳特征检测循环特征检测算法不仅仅可以用来检测主用户信号的有无，而且还可以跟其他技术结合通过循环谱分析将每种信号类型独特的特征提取出来，来对信号进行辨识以提高检测的性能和效率。利用CDP（cyclefrequencydomainprofile）来检测信号的有无，然后再通过隐含马尔可夫模型（hiddenmarkovmodel,HMM）来对信号进行进一步的辨识。二、主用户发射端检测循环平稳特征检测二、主用户发射端检测图11循环隐含马尔可夫链辨识框图本振泄漏功率检测本振泄露功率检测是根据主用户接收机射频前端是否存在本地振荡器泄漏功率进行判断的。目前无线电接收机基本上都是超外差式接收机，结构如图所示，为了将RF信号下变频到中频（IF）信号，需要本地振荡器。将本振调谐到一特定频率并于输入的RF信号混合，则此RF频段可下变频到IF频段。三、主用户接收端检测图12超外差接收机结构本振泄漏功率检测当主用户接收机工作时，天线接收的高频信号经过接收机内的本地振荡器后会产生特定频率的信号，一些信号不可避免的从天线泄露出去，该方法就是通过检测该泄露信号的有无来判断接收机是否在工作。实际的应用中，直接让感知用户来检测本振泄漏功率有点不切实际，原因有以下两个方面：对认知无线电的接收机而言，远距离的检测本振泄漏是有困难的本振泄漏功率是变化的，依赖于接受模型和时间，若认知用户利用变化的功率来近似估计主用户接收机的话，误差会很大三、主用户接收端检测本振泄漏功率检测将小的、低成本的传感器安置在接收端，当传感器检测到本振泄漏功率时，会以特定的功率通过一个特殊的控制信道（比如可使用420MHZ-450MHZ的未授权频段）通知利用该区域信道的感知用户，以保证不对主用户产生干扰。三、主用户接收端检测图13传感器节点通知感知设备示意图基于干扰温度的检测干扰温度包含原始的噪声基底和感知用户产生的干扰，计算公式为：三、主用户接收端检测

为在带宽为B的频带内，处的平均干扰功率k为波兹曼常数干扰温度的单位为开尔文基于干扰温度的检测当主用户系统允许感知用户接入时，感知用户会对主用户系统增加新的干扰。但是，只要干扰温度小于主用户所能容忍的干扰温度的最大限（即干扰温度限），就不会对主用户系统造成不适当的干扰，感知用户就可以借用想使用的频谱进行通信。三、主用户接收端检测图14干扰温度模型基于干扰温度的检测干扰温度机制的实施存在的问题：感知用户在目前工作效率已经很高的主用户系统中以共享频谱的方式接入工作的有效性并不高感知用户可以共享工作的机会很小感知用户设备的引入将会导致主用户系统噪声水平增加，减小系统的覆盖范围、容量和服务质量共享情况下，干扰温度的检测在很多情况下存在困难自我检测：对授权用户产生干扰或降低频谱资源的利用率间接检测：受到检测相关性和检测机安装位置的限制，在很多场合下无法工作直接检测：主用户系统要有测量干扰温度值的能力三、主用户接收端检测协作检测的必要性四、协作检测图15协作检测的必要性频谱检测工作的实施只能靠感知用户对主用户信号的截获来进行检测。在主用户信号被截获的过程中，不可避免的受到多径、阴影以及本地干扰等因素的影响，造成感知用户截获的信号过于微弱而导致错误判断，从而对主用户系统造成干扰。协作检测的分类集中式：在该种结构中，感知系统的基站作为感知融合中心，汇总该区域内的感知用户的本地频谱检测结果，并做出最终判决。分布式：在该种结构中，各个参与协作的感知用户间相互交流感知信息，作出最后的判决。四、协作检测协作检测的分类四、协作检测图16协作检测示意图融合准则OR：只要有一个感知用户支持某判决（

或者

），基站最终判决结果就判为该判决。该融合方案有较小的漏检概率和较大的虚警概率。进行协作后的虚警概率和检测概率分别为：四、协作检测K为参加合作的感知用户数和分别表示第i个感知节点的检测概率和虚警概率融合准则四、协作检测图17参与协作的用户数量对增益的影响协作检测增益是参与协作用户数量的函数，协作增益随着用户数量的增加而增大。在给定检测概率为0.1时，从单个用户到5个用户，检测增益从63%提升到97%，在可靠性上有了很大的提升。融合准则四、协作检测两感知用户独立衰落时，此时的协作增益是最大的；当二者的距离为20米时，虽然检测性能跟独立衰落时相比受到严重影响，但是仍然优于没有协作时单个用户的本地频谱检测性能。即检测概率随着两感知用户距离的增大而单调增加，增加感知用户的距离，以此来减小相关系数，增加系统检测的可靠性。图18阴影相关性对检测性能的影响融合准则四、协作检测门限值设定方式：由融合中心设定的、各个感知用户相同的固定门限值各个感知用户根据自己所处环境独立进行估计而设定估计门限值情形下的性能明显优于固定门限值时的性能图19不同门限值设定方法对协作增益的影响融合准则四、协作检测2根天线可将检测性能提升10%，4根天线可以提升25%。但是4根天线时，检测增益的提升就达到了饱和状态，即使天线数再增加，性能的改善就很不明显了图20天线个数对协作增益的影响融合准则AND：当所有的感知用户都支持某判决时（

或者

），基站最终判决结果才为该判决。与OR规则相比该融合方案牺牲了漏检概率来换取虚警概率的减小。进行协作后的虚警概率和检测概率分别为：四、协作检测K为参加合作的感知用户数和分别表示第个感知节点的检测概率和虚警概率融合准则四、协作检测图21协作检测中应用Chair-Varshney准则信息融合中心处的融合函数表示为：1表示最终判决为0表示最终判决为和分别表示第个感知节点的漏检概率和虚警概率加权的序贯检测方案(WSPRT)序贯检测(SPRT)也称为序列检测，它是一种非固定样本数（或固定时间）的检测，事先不确定观测时间而是留待检测过程中确定。它是分段进行的，它将观测过程分成许多持续期比较小的的阶段，阶段的数目是个随机变量，具体值要在检测过程中确定。在每一个小阶段终了时，系统要根据判决规则做出判断。传统的序贯检测以似然比作为判决统计量：主用户不存在时的概率质量函数主用户存在时的概率质量函数四、协作检测加权的序贯检测方案(WSPRT)在加权序贯检测中，检测统计量可以修正为：四、协作检测该方案是一种双门限值检测方案，在系统给定虚警概率和漏检概率的条件下，可以分别求得两个门限值为：判决准则为：加权的序贯检测方案(WSPRT)适用于存在恶意感知节点时的检测，这种节点谎报周围的无线环境状况已达到自己的目的。当恶意节点数量的浮动范围比较大时（0-100），加权序贯方案下的检测概率明显优于其他几种方案。四、协作检测图22加权序贯检测于其他几种方案的性能比较基于D-S理论的检测方案和表示感知用户的本地判决（分别表示判定为

和

）是可信的。表示两种假设都有可能，即感知用户本地判决的不可信性。四、协作检测图23单个感知用户处的判决结果分类基于D-S理论的检测方案基本概率分布(basicprobabilityassignment,BPA)估计计算可信度和不可信度基于D-S证据理论的可信度融合判决四、协作检测图24基于D-S理论的检测方案基于D-S理论的检测方案左图为采用D-S证据理论融合方案和采用AND准则、OR以及单个用户检测性能的对比，其中本地频谱检测采用的是能量检测算法，右图为应用D-S证据理论融合方案与不同信道情况下单个用户的检测性能对比。D-S证据理论融合方案明显优于其他几种方案。有力的证明了把置信度系数考虑进去是必要的。四、协作检测图25基于D-S证据理论分布检测算法的ROC曲线接收端协助发射端进行检测四、协作检测图26协作的另外一种理解协作检测方式能够提高整个感知系统的检测性能，但是这是以增加网络的负担为代价的，特别是在资源受限的网络中，各个感知节点执行本地频谱检测后做出的判决要传递给信息融合中心（基站或者是某个感知节点），占用了系统的资源。此外，协作检测也不能解决因为不能确定主用户接收端位置而造成的不确定性。四、协作检测五、感知检测技术比较主用户发射端检测主用户接收端检测是否需要传感器否是是否需要控制信道是是是否存在隐藏节点问题是否频谱利用率低高对检测能力的要求高低是否需要相互协作是有合作可以提高性能应用环境室内室外环境皆可主要在室内环境中多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法图27感知接入系统装置的功能模块多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法图28多步频谱检测流程图多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法图29MRSS功能模块框图在频谱粗检测算法中，基于小波变换的多分辨率频谱检测(Multi-ResolutionSpectrumSensing,MRSS)被用作第一步的粗检测。多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法为了进一步提高MRSS算法的可靠性，可以对多次计算求得平均：为第n个在处计算所得到的MRSS值多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法图30（a）输入信号的频谱图下图给出了输入射频信号的功率谱密度图，（b）图采用的检测方式的仿真显示了三种输入信号的大致形状，（c）图的谱检测方式则比较精确的显示的三种输入信号的形状。MRSS（b）图所花费的时间很短，大概是（c）图检测过程所花费时间的二十五分之一，可以在分辨率与检测时间之间做出折中，从而使检测的性能达到最佳。图30（b）MRSS粗频谱检测方式图图30(c)MRSS细频谱检测方式多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法图31和情形下性能对比情形下，信号谱更容易辨识而且降低了7dB的噪声基准多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法图32TSD功能模块图时间特征TSD(temporalsignaturedetection)技术在MRSS中被用作第二步的细检测。多步频谱检测方法六、其它几种频谱检测算法图33滑动窗积分器的输出波形输出波形在802.11a桢结构中每个前导所在的位置上都有峰值。同时，调制的数据信号的相关值是随机的，而且在滑动窗积分器后可以忽略。同过和预先设定的门限制进行比较，TSD技术居可以判断出接收了IEEE802.11a-OFDM信号。基于OFDM的频谱池中空闲频谱的检测频谱池（SpectrumPooling）在中首先被提出，它的基本思想是将一部分分配给不同业务的频谱合并成一个公共的频谱池，频谱池中的频谱可以是连续的也可以是不连续的，整个频谱池又可划分为若干个子信道，以此作为频谱分配的基本单位。因为OFDM有高数据速率，克服多径影响等优点，目前考虑的频谱池结构都是基于OFDM的基于OFDM的频谱池将频段分成的若干个子载波，用当前、当地可利用的频谱空洞所对应的子载波传输感知用户的数据，而将正在活动