【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 波變換和離散小波包變換檢測(cè)離散小波變換和離散小波包變換本質(zhì)上是對(duì)信號(hào)的時(shí)——頻域聯(lián)合分析，可以克服傅立葉變換分析缺乏時(shí)域分析的不足。離散小波變換對(duì)信號(hào)的分解過(guò)程是將某級(jí)近似空間分解為下一級(jí)近似空間V和細(xì)節(jié)空間W，而對(duì)各級(jí)細(xì)節(jié)空間則不考慮進(jìn)行分解的問(wèn)題。這種信號(hào)分析方法對(duì)應(yīng)于頻域的二進(jìn)制頻程劃分，特別適用于具有豐富低頻成分的信號(hào)。 （218）其中，Wj是Vj在Vj+1空間的補(bǔ)，為第j級(jí)小波空間，對(duì)應(yīng)于2j+1△ω至2j+2△ω的子頻帶?！鳓貫樾〔ê瘮?shù)Ψ(t)的頻率窗寬度，大約等于π/2。Vj和Wj分別由尺度函數(shù)正交基Φjk和小波函數(shù)正交基Ψjk生成。j為頻域的分辨率等級(jí)。k和j反映了小波函數(shù)時(shí)域上的平移量。Ψ0，0=Ψ(t)。接收信號(hào)r(t)可以展開(kāi)為 （219）其中，cjk=r(t),Φjk,djk=r(t),Ψjk。由于主用戶信號(hào)往往具有較高的頻率成分，這就要求信號(hào)分析不僅只對(duì)低頻頻段做精細(xì)劃分，也能對(duì)高頻頻段做更精細(xì)的劃分。離散小波包變換能滿足這樣的要求。它與離散小波變換的區(qū)別就在于它不僅分解近似空間，也分解細(xì)節(jié)空間，這就意味著它可以實(shí)現(xiàn)對(duì)頻域的等間隔劃分。圖中的H(w)和G(w)分別為Φjk對(duì)應(yīng)的低通濾波器和Ψjk對(duì)應(yīng)的高通濾波器的傳遞函數(shù)。(a) 離散小波變換二級(jí)分解 (b) 離散小波包變換二級(jí)分解 離散小波變換和離散小波包變換的二級(jí)分解(a) 離散小波變換二級(jí)分解的頻域劃分 (b) 離散小波包變換二級(jí)分解的頻域劃分 離散小波變換和離散小波包變換二級(jí)分解的頻譜劃分通過(guò)離散小波變換或者離散小波包變換，我們可以得到接收信號(hào)在各子頻帶的分布狀況，進(jìn)而判斷各子頻帶是否已被占用，從而完成空閑頻譜的檢測(cè)。同其它檢測(cè)方法相比，該方法能同時(shí)對(duì)多個(gè)信道進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)寬頻段的檢測(cè)，檢測(cè)效率高，檢測(cè)速度快。此外，該方法還可以通過(guò)采用不同的分辨率分析主用戶頻段，以進(jìn)一步提高檢測(cè)的速度。但該方法的計(jì)算復(fù)雜度高，劃分越精細(xì)，復(fù)雜度越高，同時(shí)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)也越復(fù)雜。（5）高階統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)高階統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)方法是一種基于高斯噪聲的奇次高階矩為零的原理對(duì)接收信號(hào)的奇次高階矩進(jìn)行加工形成檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，與門限比較來(lái)進(jìn)行二元判決的檢測(cè)方法。基本原理如下：對(duì)于概率密度函數(shù)對(duì)稱于零的平穩(wěn)噪聲過(guò)程，其采樣的奇次階矩為零。在這種噪聲中加上確定性信號(hào)后，形成的接收信號(hào)不再是平穩(wěn)的，因此，這種接收信號(hào)采樣的奇次階矩非零。同樣，由于概率密度函數(shù)不對(duì)稱的隨機(jī)過(guò)程采樣值的奇次階矩非零，在這種噪聲中加上非對(duì)稱性分布信號(hào)后的奇次階矩也非零。基于這個(gè)基本原理，就可以通過(guò)計(jì)算接收信號(hào)采樣的奇次階矩，來(lái)判別其中是否存在確定性信號(hào)或非對(duì)稱分布隨機(jī)信號(hào)。該方法對(duì)噪聲是否有色、噪聲譜密度是否已知并不敏感，適用于噪聲概率密度函數(shù)對(duì)稱分布條件下的確定性信號(hào)和隨機(jī)信號(hào)的檢測(cè)。在信號(hào)波形未知而造成匹配濾波器性能惡化時(shí)，利用該方法對(duì)確定性信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)的性能與已知波形時(shí)匹配濾波器的檢測(cè)性能相近。在色噪聲譜密度未知且噪聲譜與信號(hào)譜重疊程度最大造成匹配濾波器性能最差時(shí)，該方法的性能優(yōu)于匹配濾波器。但是在噪聲概率密度函數(shù)不對(duì)稱的條件下，該方法將不再適用。此外，該方法需要的計(jì)算復(fù)雜度較高。（1）干擾溫度估計(jì)的檢測(cè)目前的無(wú)線電環(huán)境是以發(fā)送端為中心的，要求發(fā)送的信號(hào)功率在設(shè)計(jì)中大于某一個(gè)噪聲底限。由于無(wú)線電環(huán)境經(jīng)常出現(xiàn)不可預(yù)測(cè)的干擾，使系統(tǒng)的噪聲增大，引起傳輸性能下降，為了避免這種情況，F(xiàn)CC 提出了一種新的干擾度量標(biāo)準(zhǔn)——干擾溫度，無(wú)線電環(huán)境從傳統(tǒng)的以發(fā)送端為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐园l(fā)送端和接收端的自適應(yīng)實(shí)時(shí)交互為中心干擾溫度表征了在某頻帶和某特定的地理位置無(wú)線電環(huán)境，干擾溫度檢測(cè)必須解決以下問(wèn)題：1）預(yù)先準(zhǔn)確地測(cè)干擾源帶來(lái)的干擾；2）準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)一個(gè)合適的干擾門限，只要引入的干擾不超過(guò)這一門限，系統(tǒng)就可以正常的工作可以用多窗方法估計(jì)干擾溫度的功率譜，多窗估計(jì)同奇異值分解法相結(jié)合能夠有效地測(cè)量無(wú)線環(huán)境中的噪聲功率譜。另外，早期的檢測(cè)方法有周期平穩(wěn)過(guò)程特征檢測(cè)，但并不能滿足可靠的檢測(cè)概率要求。 等人將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于循環(huán)頻譜分析，能夠提高檢測(cè)的效率和可靠性。 等人提出了一種本振泄露的檢測(cè)方法，通過(guò)檢測(cè)本振泄露功率來(lái)判斷主接收機(jī)所使用的信道，可以準(zhǔn)確地定位主用戶，同時(shí)次用戶也可以利用這些信息確定工作頻段。 等人采用物理層和MAC 層的跨層設(shè)計(jì)聯(lián)合檢測(cè)方法，通過(guò)加強(qiáng)多用戶之間的合作來(lái)提高檢測(cè)能力。（2）本振泄露的檢測(cè)現(xiàn)有射頻無(wú)線電系統(tǒng)中，接收機(jī)是基于超外差接收機(jī)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的。接受信號(hào)經(jīng)過(guò)射頻放大后，需和本地產(chǎn)生的本振信號(hào)進(jìn)行混頻處理。在此過(guò)程中，本振信號(hào)不可避免的將從天線中泄漏出去。于是，CR用戶可利用本振泄漏，來(lái)定位授權(quán)用戶的位置及判斷是否工作，解決隱終端問(wèn)題。由于遠(yuǎn)距離的本振泄漏功率很弱，且是動(dòng)態(tài)變化的，所以此檢測(cè)算法是距離受限的。雖然在接收機(jī)附近部署傳感器可以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和距離，但并不實(shí)際。 由于CR網(wǎng)絡(luò)中用戶對(duì)帶寬的需求、可用信道的數(shù)量和位置都是隨時(shí)變化的，傳統(tǒng)的話音和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的DSA方法不完全適用。另外要實(shí)現(xiàn)完全動(dòng)態(tài)頻譜分配(Fully DSA)受到很多政策、標(biāo)準(zhǔn)及接入?yún)f(xié)議的限制。因此目前基于CR的DSA的研究主要基于頻譜共享池(Spectrum Pooling)這一策略。頻譜共享池的基本思想是將一部分分配給不同業(yè)務(wù)的頻譜合并成一個(gè)公共的頻譜池，并將整個(gè)頻譜池劃分為若干個(gè)子信道，因此信道是頻譜分配的基本單位?；陬l譜共享池策略的DSA實(shí)質(zhì)上是一個(gè)受限的信道分配問(wèn)題，以最大化信道利用率為主要目標(biāo)的同時(shí)考慮干擾的最小化和接入的公平性。為規(guī)定用戶之間選擇頻譜的協(xié)商機(jī)制，Mitola提出了標(biāo)準(zhǔn)的無(wú)線禮儀協(xié)議的初始框架，主要包括主用戶與認(rèn)知用戶之間交互的租用頻譜協(xié)議、當(dāng)主用戶再次出現(xiàn)時(shí)服從的補(bǔ)償協(xié)議、頻譜使用優(yōu)先級(jí)協(xié)議等。由于認(rèn)知用戶本質(zhì)上是一個(gè)自治的智能代理，目前的研究大多集中于動(dòng)態(tài)分布式資源分配方面。對(duì)策論（又稱博弈論，Game Theory）是一種有效的分析實(shí)時(shí)認(rèn)知用戶交互過(guò)程的工具。由于經(jīng)典對(duì)策模型不包含學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，采用一些嵌入學(xué)習(xí)功能的改進(jìn)型對(duì)策模型如貝葉斯對(duì)策等，是目前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。Nie等人將對(duì)策論的應(yīng)用做了進(jìn)一步的擴(kuò)展，分別分析了合作用戶和非合作用戶情況下系統(tǒng)的性能，指出基于合作的DSA可提高全網(wǎng)的性能。但這種基于合作的方法強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的整體有效性，必要時(shí)需犧牲局部性能。之后很多研究對(duì)該方法進(jìn)行了改進(jìn)，以接近最優(yōu)分配。如Peng和Zheng等人相繼提出的標(biāo)簽機(jī)制，可區(qū)分用戶的優(yōu)先級(jí)，得到50%的性能改善；Cao等人提出的本地討價(jià)還價(jià)(Local Bargaining)算法，采用公平的業(yè)務(wù)保證機(jī)制，可提供文獻(xiàn)中相近的性能，但明顯降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性。雖然這些方法都取得了一些進(jìn)步，但這些基于合作的方法為了共享相鄰用戶頻繁交換的協(xié)作信息，需要公共的協(xié)調(diào)協(xié)議和通信鏈路，必然會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和額外開(kāi)銷。這對(duì)于能量受限的通信系統(tǒng)，如Ad Hoc、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等并不適用。針對(duì)以上問(wèn)題，Zheng等人提出了基于設(shè)備的頻譜管理（相對(duì)于基于政策的頻譜管理）方案。其基本思路是用戶通過(guò)觀察本地干擾碼型，依據(jù)預(yù)先設(shè)定的適用于不同場(chǎng)景的規(guī)則獨(dú)立決策選擇信道，從而使系統(tǒng)的性能、復(fù)雜度和通信成本取得折衷，因此該方法也稱為基于規(guī)則的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相對(duì)于合作方法，這種基于規(guī)則的方法可在提供相同通信性能的前提下將通信成本降低3～4倍。無(wú)論是基于合作的方法還是基于規(guī)則的方法，大多是用來(lái)解決多個(gè)認(rèn)知用戶之間如何選擇頻譜以最大化利用率的問(wèn)題。而當(dāng)主用戶再次出現(xiàn)時(shí)也需考慮其信道選擇的方案。Capar等人在該領(lǐng)域做了初步探索。他們提出了兩種接入方案：具有控制信道的分配和無(wú)控制信道的分配。前者是只要頻譜池有空閑的子信道，主用戶就可以選擇空閑信道而不中斷認(rèn)知用戶的通信；后者是主用戶并不考慮認(rèn)知用戶是否占用信道，只要需要就占用原信道。這兩種方案中，帶寬利用率和阻塞率無(wú)明顯差別，而無(wú)控制信道的分配方案的強(qiáng)制中斷率比較高，可采用智能調(diào)度算法來(lái)降低。 采用CR技術(shù)實(shí)現(xiàn)頻譜共享的前提是必須保證對(duì)主用戶不造成干擾，而每個(gè)分布式操作的認(rèn)知用戶的功率分配是造成干擾的主要原因，因此需要探索適用于CR技術(shù)的分布式功率控制方法。首先考慮兩用戶（單個(gè)認(rèn)知用戶與主用戶）共享頻譜時(shí)的功率控制問(wèn)題。一種可行的方法是將測(cè)量到的主用戶接收機(jī)信號(hào)的本地信噪比(SNR, Signal to Noise Ratio)近似為認(rèn)知用戶與主用戶間的距離，從而相應(yīng)的調(diào)整認(rèn)知用戶的發(fā)射功率。此外，Clemens等人提出了一種相對(duì)智能的功率分配策略，可將對(duì)策論和遺傳算法相結(jié)合。即采用兩用戶重復(fù)對(duì)策理論建模，借助遺傳算法來(lái)搜索策略空間。這些方法可實(shí)現(xiàn)在保證主用戶不受有害干擾的前提下“貪婪”地增加認(rèn)知用戶的發(fā)送功率。對(duì)于既存在合作又存在競(jìng)爭(zhēng)的多址CR系統(tǒng)，為避免多用戶的沖突問(wèn)題，分布式功率控制的研究更為重要。多址CR系統(tǒng)的發(fā)送功率控制受到給定的干擾溫度和可用頻譜空穴數(shù)量這兩種網(wǎng)絡(luò)資源的限制。到目前為止，一般主要應(yīng)用信息論和對(duì)策論來(lái)解決其功率控制的難題。多用戶CR系統(tǒng)的功率控制問(wèn)題首先可看作是一個(gè)對(duì)策論的問(wèn)題。若不考慮競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象，可看作純合作對(duì)策，這樣該問(wèn)題就簡(jiǎn)化為一個(gè)最優(yōu)控制理論問(wèn)題，但限制了問(wèn)題的許多方面。因此用對(duì)策論方法研究的功率控制問(wèn)題最終被歸結(jié)為一個(gè)非合作對(duì)策。目前主流的方法是采用Markov對(duì)策進(jìn)行分析解決。實(shí)現(xiàn)功率控制的另一種方法是基于信息論的迭代注水法。分析表明迭代注水法更適用于多用戶環(huán)境，可通過(guò)增加遺憾意識(shí)的學(xué)習(xí)機(jī)制提高其性能，以支持更多用戶接入。此外，關(guān)于CR系統(tǒng)的安全、可靠鏈路的維護(hù)以及定價(jià)策略的研究也逐漸成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。第四章 合作頻譜檢測(cè)技術(shù)認(rèn)知無(wú)線電有三個(gè)基本任務(wù)：頻譜感知、動(dòng)態(tài)頻譜分配和發(fā)送功率控制。為了避免對(duì)主用戶造成干擾，頻譜感知被認(rèn)為是認(rèn)知無(wú)線電中一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。由于多徑衰落和陰影效應(yīng)的影響，單認(rèn)知用戶檢測(cè)可靠性低，因此合作頻譜感知被提出。合作頻譜感知克服了多徑衰落和陰影效應(yīng)的影響，能夠大大提高對(duì)主用戶和頻譜空穴的檢測(cè)性能。合作頻譜感知通過(guò)多個(gè)節(jié)點(diǎn)共同檢測(cè)授權(quán)用戶，從而提高檢測(cè)性能。主要分為以下3 步：(1) 作為感知節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)終端感知授權(quán)用戶信息； (2) 將本地感知結(jié)果發(fā)送到基站或者接入點(diǎn)(Access Point ,AP) ,基站或者接入點(diǎn)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，作為判決；(3) 基站或者接入點(diǎn)根據(jù)認(rèn)知用戶的需求和感知結(jié)果統(tǒng)一給它們分配信道，這樣就可以盡量避免多個(gè)認(rèn)知用戶搶占同一信道的情況。 合作頻譜檢測(cè)的必要性在圖 中，主用戶發(fā)射機(jī)的覆蓋范圍為R ，處在這個(gè)范圍內(nèi)的主用戶接收機(jī)都能正常接收到發(fā)射機(jī)的信號(hào)。認(rèn)知用戶 1 可以可靠的檢測(cè)到主用戶是否存在，而認(rèn)知用戶 2 和認(rèn)知用戶 3 受到陰影的影響，接收不到或接收到很微弱的主用戶的信號(hào)，就很可能發(fā)生錯(cuò)誤的判斷，認(rèn)知用戶 4 在主用戶發(fā)射機(jī)覆蓋的范圍之外，它也判斷不出此時(shí)主用戶是否處于工作狀態(tài)。當(dāng)認(rèn)知用戶做出這兩類錯(cuò)誤的判斷后就會(huì)傳輸自己的數(shù)據(jù)，從而對(duì)主用戶的通信造成干擾，發(fā)生隱藏終端問(wèn)題。如果認(rèn)知用戶能和認(rèn)知用戶 1 合作，利用到認(rèn)知用戶 1 的正確檢測(cè)結(jié)果，則可以有效提高認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)的頻譜檢測(cè)能力，這就是合作頻譜檢測(cè)的出發(fā)點(diǎn)。合作頻譜檢測(cè)是相對(duì)于單個(gè)用戶的本地頻譜檢測(cè)算法而言的，參與合作頻譜檢測(cè)的認(rèn)知用戶都是采用基于主用戶發(fā)射端檢測(cè)方法的。依據(jù)認(rèn)知用戶合作的方式，可以分為中心式和分布式以及基于外部節(jié)點(diǎn)式這三類。無(wú)論這三種合作頻譜檢測(cè)方法中的哪一種都和每個(gè)認(rèn)知用戶的本地頻譜檢測(cè)的性能有著很大的關(guān)系，任何本地虛警概率、檢測(cè)概率都會(huì)影響到合作后的系統(tǒng)的虛警概率及檢測(cè)概率。在中心式的合作感知方法中，中心節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集其通信信號(hào)覆蓋范圍內(nèi)的各認(rèn)知用戶傳輸過(guò)來(lái)的感知信息，并將這些信息按照某種算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，判決出所關(guān)心的頻段內(nèi)是否存在主用戶發(fā)射機(jī)信號(hào)，從而確定出空閑的頻譜資源。然后，中心節(jié)點(diǎn)將這些頻譜空閑信息通過(guò)廣播的方式傳送給各個(gè)認(rèn)知用戶，或者直接控制各認(rèn)知用戶的通信行為。文獻(xiàn)中介紹了一種硬判決(又稱二進(jìn)制判決)的合作感知方法，由于只將各認(rèn)知用戶感知結(jié)果的二進(jìn)制信息傳輸給中心節(jié)點(diǎn)，因此，該方法減輕了信道衰落對(duì)感知結(jié)果的影響，提高了系統(tǒng)的檢測(cè)性能。將認(rèn)知用戶感知的結(jié)果先進(jìn)行量化，然后再將量化后的數(shù)據(jù)傳送給融合中心進(jìn)行進(jìn)一步判決。當(dāng)參與合作感知的認(rèn)知用戶節(jié)點(diǎn)數(shù)增加時(shí)，則會(huì)相應(yīng)的增加感知節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的帶寬，造成系統(tǒng)感知性能下降。為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究者們提出先將各感知節(jié)點(diǎn)的本地判決結(jié)果量化成一位二進(jìn)制數(shù)(硬判決)，接著只允許那些可信度高的認(rèn)知節(jié)點(diǎn)將其本地硬判決結(jié)果傳送給數(shù)據(jù)融合中心，然后由中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步判決。由于中心式合作感知方法需要一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)來(lái)收集各SU本地感知信息，并將這些信息按照某種融合算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)頻譜感知。因此，采用該方法進(jìn)行頻譜感知就需要建立一個(gè)以次用戶基站為中心的骨干網(wǎng)。這勢(shì)必會(huì)大大增加系統(tǒng)的運(yùn)行成本，造成大量的硬件開(kāi)銷。經(jīng)過(guò)以上分析可知，合作頻譜感知方法確實(shí)可以大大地提高頻譜感知性能。但是，當(dāng)參與合作感知的各個(gè)認(rèn)知用戶從屬于不同服務(wù)對(duì)象時(shí)，他們將會(huì)優(yōu)先考慮提高自己本身業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)容量，而對(duì)合作頻譜感知貢獻(xiàn)度降低，進(jìn)而影響到整個(gè)合作頻譜感知性能。針對(duì)這種問(wèn)題，人們提出了分布式合作頻譜感知的方法。在分布式合作感知的情形下，各認(rèn)知節(jié)點(diǎn)獨(dú)立地進(jìn)行本地判決，并相互交換各自的感知信息。由于分布式合作感知方法無(wú)需中心節(jié)點(diǎn)且硬件花銷小，因此，分布式合作感知方法要比中心式的合作感知方法更具優(yōu)勢(shì)。然而，分布式合作頻譜感知方法也有一個(gè)顯著的缺點(diǎn)，那就是算法復(fù)雜度較高，要求每個(gè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)有很強(qiáng)的信號(hào)處理能力。另外，由于各個(gè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)相互間需要交換大量的感知信息，這將顯著增加整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的開(kāi)銷。有人提出了一種分布式合作感知方法，該方法中各認(rèn)知用戶只共享最后的判決結(jié)果，而無(wú)需傳送大量中間結(jié)果，減輕了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的負(fù)載。研究者們提出了一種分布式合作頻譜感知的認(rèn)知無(wú)線電架構(gòu)體系，在這個(gè)架構(gòu)體系中，各認(rèn)知用戶通過(guò)共享無(wú)線電特征參數(shù)來(lái)提高整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)性能。研究者們提出了一種基于進(jìn)化博弈的分布式合作頻譜感知方法，該方法