【正文】 對于雙支路的 SSC 方法，可得其平均檢測概率dSSCP為 : ?? ?? ???TT deQPeP udR aydSS C????? ???? 1),2()1( （ 321） 理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 18 雙門限檢測 協(xié)作檢測的思想是所有的認(rèn)知用戶協(xié)作檢測某一段用戶，然后融合所有結(jié)果進(jìn)行判定。 硬融合 1. “與”融合 “與”融合的實(shí)現(xiàn)方式是融合中心將所有次用戶對某一主用戶頻點(diǎn)的檢測的結(jié)果用邏輯“與”的方式進(jìn)行合并。該模型要求發(fā)射機(jī)能夠通過有意識(shí)地控制信號發(fā)射功率，使接收端接收到的信號的功率接近其噪聲功率的統(tǒng)計(jì)平均值。 1)集中式 (centralized sensing):由中心單元 (融合中心 )從認(rèn)知設(shè)備 (次用戶 )集合感知信息，判定頻譜是否可用，并廣播此信息給其他次用戶或是直接控制次用戶業(yè)務(wù)。在這種 場景下，最好的解決空間相關(guān)性以及提高檢測性能的方法就是允許次用戶之間通過共享頻譜感知信息的方式進(jìn)行協(xié)作。當(dāng)循環(huán)頻 率等于發(fā)送信號的基本頻率時(shí)，循環(huán)譜密度函數(shù)達(dá)到峰值，循環(huán)頻率可以假設(shè)已知 [33]，或者可以提取出來作為證明傳輸信號的特性 [34]。 當(dāng)次用戶在大范圍區(qū)域內(nèi)游走時(shí)，接收到的信號除了經(jīng)過大尺度衰落 (例如理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 8 陰影衰落 )，必定也經(jīng)過了疊加在其上面的小尺度衰落 (比如多徑衰落 )。 發(fā)送機(jī)檢測方法具體是次用戶通過本地觀測對主用戶信號進(jìn)行檢測 ,也稱為本地檢測 ?；趨f(xié)作感知其他方面的研究中，文獻(xiàn) [24]提出了一種低開銷低復(fù)雜度的基于協(xié)作頻譜感知的能量檢測；文獻(xiàn) [25]中提出了一種解決匯報(bào)信道帶寬問題的方法，使得匯報(bào)的信息更加可靠； Ahmed 于 [26]中提出了一種分布式協(xié)作頻譜感知算法 GUESS (Gossiping Updates for Efficient Spectrum Sensing)，該算法體現(xiàn)出了低復(fù)雜度以及低協(xié)議開銷。在 Joseph Mitola 的這篇博士論文中 ,描理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 述了一個(gè)認(rèn)知無線電系統(tǒng) ,包括推斷控制無線電頻譜使用的規(guī)則 ,修正接入網(wǎng)絡(luò)的需求 ,以及實(shí)現(xiàn)一種實(shí)時(shí)的無線頻譜租借的協(xié)議 ,具體包括使用一種 新的語言RKRL(radio knowledge representation laguage)描述認(rèn)知無線電如何增強(qiáng)個(gè)人無線服務(wù)的可靠性 [5]。 最后論文設(shè)計(jì) 了一種基于硬件平臺(tái)的協(xié)作檢測仿真方案，方案結(jié)合了實(shí)際的通信環(huán)境，分別給出了基站端和用戶端的方案，包含了如何加入﹑退出系統(tǒng)﹑如何向基站匯報(bào)﹑何時(shí)檢測﹑何時(shí)匯報(bào)﹑接口協(xié)議等方面的內(nèi)容，隨后給出了基于認(rèn)知無線電硬件平臺(tái)的仿真結(jié)果，證明該仿真方案能夠很好地實(shí)現(xiàn)協(xié)作頻譜檢測方案，在不影響授權(quán)用戶的情況下可以接入通信，有效地提高了頻譜利用率。 以上承諾的法律結(jié)果將完全由本人承擔(dān)！ 作 者 簽 名： 年 月 日 理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 摘要 隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，各種無線業(yè)務(wù)的快速出現(xiàn)，越來越多的業(yè)務(wù)使用無線方式接入，大大增加了對無線頻譜資源的需求。 美國聯(lián)邦通信委員會(huì) (the Federal Communications Commission, FCC)發(fā)布報(bào)告 /Spectrum Policy Task Force0，報(bào)告中指出，大部分已被分配的頻譜使用率很低。綜合考慮好這些問題 ,頻譜感知才能真正的發(fā)揮其在認(rèn)知無線電中的重要作用。 第 2 章：介紹頻譜檢測技術(shù)。 能量檢測的實(shí)現(xiàn)方式是將接收到的能量與一個(gè)預(yù)設(shè)門限值進(jìn)行比較后作出最后的判決，原理如圖 22 所示。對實(shí)信號 )(ts 的匹配濾波器，其沖擊響應(yīng)如式 (211)所示： )()( 0 ttskth ??? （ 211） 從上式可以看出，匹配濾波器的脈沖響應(yīng) )(th 就是輸入信號 )(ts 的鏡像乘上系數(shù) k，從而匹配濾波器 可以使輸出端信噪比達(dá)到最大，因此在 AWGN 信道中，匹配濾波器法是一種最優(yōu)檢測算法。這是由于次用戶的觀測范圍很小，而且比它射頻的傳輸范圍還要小，即使次用戶檢測到不在使用的頻譜空穴，在他們的傳輸范圍內(nèi)，他 們的通信也會(huì)對主用戶造成干擾。認(rèn)知系統(tǒng)可以通過軟融合或是 硬融合方法進(jìn)行信息共享 [40]，而軟融合與硬融合的劃分依據(jù)是融合內(nèi)容的不同。另外，由于接收機(jī)具體類型和使用時(shí)間的不同，本振泄漏功率是不斷變化的。本章主要研究的是認(rèn)知無線電中的各種頻譜感知技術(shù)，首先介紹了現(xiàn)有頻譜感知技術(shù)的分類，接著詳細(xì)闡述了三種傳統(tǒng)的本地檢測算法、性能以及三種算法在適用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)方面的對比，隨后分析了多用戶協(xié)作檢測的必要性、與非協(xié)作檢測算法的對比情況，并且簡單探討了協(xié)作頻譜感知技術(shù)的情況及其分類。因此，軟融合方法研究的是權(quán)重系數(shù)與最佳性能的關(guān)系。這時(shí)由于這 (MK)個(gè)次用戶不能區(qū)別主用戶出現(xiàn)與否，因此融合中心綜合他們的檢測結(jié)果做出判決。 根據(jù)以上分析，采用 K 秩融合算法后系統(tǒng)總的檢測概率熱與虛警概率fQ分別為 [21]: ? ? ?? ? ?? ?? MKi ij iMk kdjdiMd PPCQ 1 1 , )1( (310) ? ???NKiijiNk kfjfiNf1 1 , )( (311) 軟融合 根據(jù)上述分析，觀測到的信號包括了可能存在的主用戶信號以及加性噪聲，為了便 于討論，這里假設(shè)觀測到的信號對于噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差已經(jīng)歸一化了。 本章小結(jié) 認(rèn)知無線電系統(tǒng)的主要任務(wù)是解決頻譜資源短缺、提高授權(quán)頻段頻譜利用率。若次用戶檢測到有能量泄漏時(shí)，就判斷為主用戶出現(xiàn)，否則判斷為主用戶未出現(xiàn)?？刂菩诺乐饕谴斡脩粲脕硐蛉诤现行膮R報(bào)檢測結(jié)果，也是融合中心對次用戶進(jìn)行控制、資源分配的信道。在深衰落和陰影效應(yīng)的環(huán)境下，信噪比非常低，次用戶接收到的信號很微弱，就可能檢測不到主用戶的存在，此時(shí)，次用戶會(huì)接入它所認(rèn)為空閑的頻段并使用其通信，這樣會(huì)對主用戶造成很大的干擾。 所謂匹配濾波器，是指在輸入信噪比一定的條件下，使得輸出信噪比最大的濾波器。表示當(dāng)主用戶不存在、次用戶卻誤認(rèn)為檢測到主用戶出現(xiàn)在頻段上的概率，虛警概率越小越好，這樣就可以避免未充分使用傳輸機(jī)會(huì)的情況。 全文章節(jié)安排如 下： 第 1 章：緒論部分。德國Karlsruhe 大學(xué)提出頻譜池 (spectrum pooling)的概念，在最大化信道利用率的同時(shí)考慮干擾最小化以及接入的 公平性這兩方面，開發(fā)出基于 OFDM 技術(shù)的頻譜池體系 [10]。隨著科技的進(jìn)步，無線通信技術(shù)的發(fā)展，有限的頻譜資源變得越來越緊張，尤其是當(dāng)無線局域網(wǎng) (Wireless Local Area Network, WLAN)﹑ 無線個(gè)域網(wǎng) (Wireless Personal Area Network, WPAN)﹑ 藍(lán)牙 (Bluetooth)等無線技術(shù)的大量出現(xiàn)，越來越多的網(wǎng)絡(luò)使用無線方式接入，這部分技術(shù)工作在非授權(quán)頻段 (Unlicensed Frequency Bands, UFB)上。 3．在畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）中對侵犯任何方面知識(shí)產(chǎn)權(quán)的行為，由本人承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。 Energy Detection。 2)信道鑒定 ,包括估計(jì)信道狀態(tài)信息 (estimation of channelstate information, CSI)預(yù)測發(fā)送機(jī)可使用的信道容量 。每個(gè)組有 個(gè)擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)者角色的次用戶稱為簇頭(Cluster Head ,CH)，組中的其他次用戶稱為簇成員。 在本地檢測中 ,假設(shè)接收機(jī)接收到的信號為 ： )()()( nwnsny ?? （ 21） 其中 , )(ns 是被檢測信號 , )(nw 是信道中的加性高斯白噪聲 (Additive White Gaussian Noise， AWGN)樣值 ， n 是取樣下標(biāo) 。 在一般通信環(huán)境中，接收機(jī)與發(fā)射機(jī)之間的路徑為非視距的，接收機(jī)接收到的信號幅度服從瑞利 (Rayleigh)分布，則信噪比 ? 服從如下 (29)指數(shù) PDF 分布 : ),exp(1)(???? ??f 0?? （ 29） 其中， ? 是平均信噪比。 循環(huán)平穩(wěn)檢測能夠?qū)⒃肼晱闹饔脩粜盘栔袇^(qū)分出來，歸結(jié)于噪聲的寬平穩(wěn)性 (WideSensing Stationary, WSS)，當(dāng)調(diào)制信號循環(huán)平穩(wěn)時(shí)，噪聲與調(diào)制信號沒有相關(guān)性，這樣在分析頻譜的自相關(guān)函數(shù)時(shí)就能把噪聲和調(diào)制信號區(qū)分開；循環(huán)平穩(wěn)檢測方法還能夠區(qū)分主用戶以及各種不同的傳輸方式。 協(xié)作頻譜感知技術(shù) 協(xié)作頻譜感知是 , , 20xx年于文獻(xiàn) [15]中提出的算法，作為頻譜感知中由噪聲不確定性、衰落、陰影效應(yīng)等引起的問題的解決方案。 2)分布式 ((distributed sensing):次用戶自己判斷哪段頻段可用，然后與其他用戶共享信息 ,并不需要融合中心，減少損耗以及工作量。該模型使用接收端所能容忍的新增干擾信號的數(shù)量做判決，也就是說，干擾溫度模型是對多個(gè)信號能量進(jìn)行累積，以最大容量對應(yīng)的信號數(shù)量作為判決門限。 假設(shè)第 i個(gè)次用戶本地檢測的檢測概率與虛警概率分別為 idP, ， ifP, ，根據(jù)概率論的知識(shí)，采用“與”融合后得到的系統(tǒng)總的虛警概率 dQ 與檢測概率 fQ 別為各個(gè)次用戶虛警概率和檢測概率的乘積 : ???Mi idd PQ 1 , （ 31） ???Mi iff PQ 1 , （ 32） 其中， M 表示檢測某個(gè)主用戶頻段的次用戶的個(gè)數(shù)。硬融合實(shí)現(xiàn)簡單并且能夠減少信道開銷，而軟融合的準(zhǔn)確性更高。義??? Ll ll 1??，理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 17 則由 (27)可知在 AWGN 信道下 EGC 方法的檢測概率dP的計(jì)算公式為 : ),2( ?? tLudE GC QP ? (314) 獨(dú)立同分布的瑞利信道分支參數(shù)t?的 PDF 的公式是： )exp ()!1( 1)( 1 ????? tLtLt Lf ??? ? (315) EGC 方法的虛警概率為 : )( )2,(}{ 0 LuLuHYPfEG C ????? ?? (316) 2. SC 算法 在選擇合并 SC 算法中，選擇信噪比最大的分集支路，其信噪比為max?。 在這個(gè)算法中，若是單個(gè)次用戶將檢測量直接傳送出去，由接收機(jī)融合這些檢測量做出判定，稱為決策融合或是硬融合 。在干擾溫度模型中，次用戶也被當(dāng)作主用戶的理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 13 干擾，一旦包含次用戶信號在內(nèi)的累積干擾 超過了上述干擾溫度門限值，主用戶就無法正常工作 。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)方面，這種協(xié)作的算法應(yīng)該要減少協(xié)議的開銷，對于網(wǎng)絡(luò)中 的變化和錯(cuò)誤 具有魯棒性。而且，在頻率選擇性衰落信道上如何選擇與信道相關(guān)的門限值也是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。信號 (21)的循環(huán)譜密度 (Cyclic Spectral Density, CSD)函數(shù)的計(jì)算公式是 [32]: ????? ?? ? ??? ? fjy eRafS 2)(),( （ 212） 其中， ])()([)( 2 njy ennyER y ??? ??? ??? ? （ 213） 就是循環(huán)自相關(guān)函數(shù)， ? 是循環(huán)頻率，每個(gè) ? 都是信號持續(xù)時(shí)間的整數(shù)倍。 假 設(shè) 噪 聲 服 從 均 值 為 0 ， 方 差 為 2w? 的高斯 (Gaussian) 分 布 ， 即),0(~)( 2wNnw ?，由 Urkowitz 的可知 Y 符合自由度為 u2 的 2? 分布，即 ?????122022 ),2(,~ HHuu ??? （ 25） 其中 TWu? ,T :觀測時(shí)間間隔 ,W :單邊帶寬 ,? :信噪比。由于主用戶沒有義務(wù)改變其結(jié)構(gòu)與次用戶共享頻段 ， 認(rèn)知無線電中的次用戶只能獨(dú)立地通過可靠的連續(xù)的頻譜感知對主用戶所在的頻段進(jìn)行檢測。而等增益合并 (Equal Gain