【導(dǎo)讀】以適應(yīng)外部環(huán)境變化。在不影響授權(quán)用戶正常通信的基礎(chǔ)上，具有認(rèn)知功能的無線通信設(shè)備?？蓹C(jī)會(huì)接入并動(dòng)態(tài)使用授權(quán)的頻譜空穴。該技術(shù)作為探索空閑頻譜特性、改善頻譜資源利用。的重要手段，是目前無線電領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。在介紹了頻譜感知的基本方法之后，選取能量檢測(cè)、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)以及合作頻譜。數(shù)據(jù)進(jìn)一步平滑，引入滑動(dòng)窗函數(shù)機(jī)制處理后提出了基于最大與平均譜窗能量比的改進(jìn)算法。測(cè)點(diǎn)加權(quán)聯(lián)合改進(jìn)以增加可靠程度。仿真結(jié)果表明了該特征檢測(cè)算法的有效性，且算法改進(jìn)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)協(xié)方差基。陣，從中構(gòu)造出了檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性較高且計(jì)算復(fù)雜度低，在較低。合策略對(duì)本地檢測(cè)信息進(jìn)行融合。的貢獻(xiàn)多少，賦予其不同的動(dòng)態(tài)權(quán)值參與合作。仿真分析了不同信噪比情況下基于各判決融。合準(zhǔn)則的感知性能，結(jié)果表明該算法及其改進(jìn)可靠有效，改善了認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的整體感知性能。

　　

【正文】 在分散式網(wǎng)絡(luò)中若網(wǎng)絡(luò)資源受限而認(rèn)知節(jié)點(diǎn)數(shù)又較多，有可能出現(xiàn)控制信息流及感知信息流的擁堵現(xiàn)象；在中繼轉(zhuǎn)發(fā)式網(wǎng)絡(luò)中若中繼節(jié)點(diǎn)較多，參與合作的各節(jié)點(diǎn)間多次轉(zhuǎn)發(fā)和接收可能會(huì)引起時(shí)間延遲和能量上的消耗。SUSUSU 2PUBSSUPUSUPUCCSU 1時(shí)隙1 SU 2接收SUSU時(shí)隙2 SU 1接收與CC的路徑嚴(yán)重衰落路徑圖 合作通信模式的結(jié)構(gòu)示意圖 本章小結(jié)本章對(duì)認(rèn)知無線電頻譜感知技術(shù)中的基本方法進(jìn)行了概述，并對(duì)其各自的優(yōu)缺點(diǎn)作了比較說明。首先，主要介紹了授權(quán)用戶發(fā)射源檢測(cè)，對(duì)目前采用的匹配濾波檢測(cè)、能量檢測(cè)以及循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)等三種空閑頻譜檢測(cè)方法進(jìn)行了分析，給出了用于檢測(cè)授權(quán)用戶信號(hào)是否存在的判決式。然后，對(duì)授權(quán)用戶接收端檢測(cè)的兩種方法分別作了簡(jiǎn)要介紹。最后，針對(duì)單認(rèn)知用戶檢測(cè)性能可能受到接收信號(hào)強(qiáng)度的限制，討論了合作檢測(cè)的必要性，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)接收不同路徑下的信號(hào)可增加信號(hào)強(qiáng)度多樣性，并分析了合作通信模式下的三種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。綜合考慮上述感知技術(shù)，我們選取基于本地感知的能量檢測(cè)、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)及合作頻譜檢測(cè)作為算法研究對(duì)象，在接下來的章節(jié)中將對(duì)其作進(jìn)一步地深入研究，同時(shí)給出相應(yīng)的算法仿真及性能分析。16杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文第 3 章能量檢測(cè)頻域算法和譜相關(guān)特征檢測(cè)算法研究前一章已經(jīng)知道，可以通過能量檢測(cè)及循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)這一類方法來實(shí)現(xiàn)認(rèn)知無線電的頻譜感知功能。本章將主要研究這兩種算法，并分別對(duì)其作算法上的改進(jìn)。傳統(tǒng)的能量檢測(cè)法通常是在時(shí)域中展開的，這里將能量檢測(cè)應(yīng)用于頻率域，利用快速傅里葉變換估計(jì)信號(hào)的功率譜。認(rèn)知無線電基于韋爾奇周期圖法，將接收到的信號(hào)數(shù)據(jù)分成若干片段后作變換處理。在此基礎(chǔ)上，本章將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步平滑處理，基于頻域上獲得的能量構(gòu)造新的統(tǒng)計(jì)量，以增強(qiáng)改進(jìn)后算法的性能。非平穩(wěn)信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性通常表現(xiàn)在信號(hào)的二階或高階統(tǒng)計(jì)量上。特征檢測(cè)在低信噪比環(huán)境下具有較好的檢測(cè)性能，而在檢測(cè)過程中計(jì)算復(fù)雜度很高，因此我們僅在特定的循環(huán)頻率和譜頻率對(duì)上利用循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的頻譜相關(guān)特性進(jìn)行檢測(cè)。本章將研究一種基于循環(huán)平穩(wěn)強(qiáng)度的譜相關(guān)特征檢測(cè)算法，并作多檢測(cè)點(diǎn)加權(quán)聯(lián)合改進(jìn)，以提高認(rèn)知無線電頻譜檢測(cè)的可靠性。 能量檢測(cè)的頻域研究及算法改進(jìn) 理論基礎(chǔ)韋爾奇周期圖（Welch’s Periodogram）法主要應(yīng)用快速傅里葉變換用于功率譜分析，該方法主要包括分段處理數(shù)據(jù)記錄、修正數(shù)據(jù)片段的周期圖以及對(duì)這些修正的周期圖進(jìn)行平均[76]。其優(yōu)點(diǎn)在于它是對(duì)序列段而不是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行變換處理，這對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量相對(duì)有限的設(shè)備來說，可以提高執(zhí)行計(jì)算的能力。此外，韋爾奇周期圖法在數(shù)據(jù)進(jìn)行分段時(shí)允許出現(xiàn)數(shù)據(jù)的部分重疊，這有別于其他一些修正的周期圖法。令 x(n), n = 0,..., N ? 1為接收到的信號(hào)數(shù)據(jù)記錄的采樣值，假定 x(n) 具有功率譜 p( f ) 。將x(n) 進(jìn)行數(shù)據(jù)分段，每個(gè)數(shù)據(jù)段長度為 L ，允許數(shù)據(jù)出現(xiàn)重疊，后一個(gè)數(shù)據(jù)段均以前一個(gè)數(shù)據(jù)段的第 M 個(gè)采樣值作為該數(shù)據(jù)段的起點(diǎn)。令 x1 (n), n = 0,..., L ?1為第一個(gè)數(shù)據(jù)段，則有：同樣有：x1 (n) = x(n), n = 0,..., L ? 1x2 (n) = x(n + M ), n = 0,..., L ? 1()()假定這種長度為 L 的數(shù)據(jù)段共有 K 個(gè)，分別為 x1 (n), x2 (n),..., xK (n) ，它們覆蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)記錄。那么最后的第 K 個(gè)數(shù)據(jù)片段可以表示為：xK (n) = x(n + (K ? 1)M ), n = 0,..., L ? 1其中， (K ?1)M + L 的值等于整個(gè)數(shù)據(jù)記錄長度 N 。17()杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文對(duì)于各長度為 L 的數(shù)據(jù)片段，分別計(jì)算修正的周期圖，用于信號(hào)的功率譜估計(jì)。對(duì)這些序列加窗后進(jìn)行有限長傅里葉變換，有：X k (i) =1 L?1L()其中， j = (?1)1/2 ，W (n), n = 0,..., L ?1是數(shù)據(jù)窗函數(shù)。對(duì)于數(shù)據(jù)窗 W (n) 的選擇，可以有兩種合理的形狀：一種是1 ? t 2 , ?1 ≤ t ≤ 1，另一種則是1? | t |, ?1 ≤ t ≤ 1。對(duì)于實(shí)際中特定的數(shù)據(jù)片段長度 L 來說，可以將 t 表示成：t =L ?1L ?1()2于是，根據(jù)式()可以得到 K 個(gè)修正的周期圖，將其表示為：L 2U| X()其中， fi = i / L, i = 0,..., L / 2 ，U =1 L?1L n=0信號(hào)功率譜的估計(jì)是將式()中的這些周期圖進(jìn)行平均，有：p? ( fi ) =1KKk =1k( fi )()功率譜估計(jì)的期望可以表示為：1E ( p( fi )) = ∫?21 h( f ) p( f ? fi )df2結(jié)合式()、式()及式()，通過推導(dǎo)可以得出：()h( f ) =1LUL?1n=02240。 jnf2()1212h( f )df = 1()也就是說，信號(hào)功率譜的估計(jì)量 p? ( f ) 具有合成的頻譜窗 h( f ) ，該譜窗的寬度約為1/ L 、單位面積為 1?；陧f爾奇周期圖法將信號(hào)數(shù)據(jù)分段后作變換處理的思想，將能量檢測(cè)應(yīng)用于頻率域上，認(rèn)知用戶檢驗(yàn)頻域能量以判斷感興趣的頻段是否有授權(quán)用戶信號(hào)的存在，實(shí)現(xiàn)認(rèn)知無線電的頻譜感知功能。18∑=n 0 xk (n)W (n)e?2240。 ijn / L , i = 0,..., L ? 1。 k = 1,..., Kn ?2 , n = 0,1,..., L ? 1I k i k (i) | , k = 1, 2,..., K( f ) =∑W 2 (n) 。∑ I?∑W (n)e∫?杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 算法描述 算法模型認(rèn)知無線電中頻譜檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是信號(hào)處理問題，其二元假設(shè)分別為：?w(t ) H 0?hx(t ) + w(t ) H1()其中，r (t ) 是經(jīng)感知信道認(rèn)知用戶接收到的信號(hào)，x(t ) 是授權(quán)用戶發(fā)射的信號(hào)，w(t ) 是加性高斯白噪聲（AWGN），其滿足獨(dú)立同分布要求，且均值為 0、方差為 243。 w2 ， h 表示理想的信道增益，后續(xù)討論中假定其值為 1。假設(shè) H 0 表示在感興趣的頻段內(nèi)沒有授權(quán)用戶存在，信道空閑；假設(shè) H1 則表示存在授權(quán)用戶信號(hào)，信道已被占用。將接收到的信號(hào) r (t ) 經(jīng)過帶通濾波后對(duì)其進(jìn)行采樣，可以得到認(rèn)知用戶接收到的信號(hào)數(shù)據(jù)的采樣值 r (n), (n = 1,..., N ) 為：r (n) = x(n) + w(n), n = 1,..., N()式()包括了上述兩種假設(shè)的情況，當(dāng)授權(quán)用戶存在時(shí) x(n) 不為 0，反之則其值為 0。 檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量利用前一小節(jié)中描述的韋爾奇周期圖法對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)處理的一些基本思想，并結(jié)合傳統(tǒng)能量檢測(cè)法，下面構(gòu)造能量檢測(cè)頻域算法的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量。在實(shí)際應(yīng)用中，接收機(jī)只能接收有限長度的信號(hào)數(shù)據(jù)。將認(rèn)知用戶接收到的 N 個(gè)信號(hào)采樣值 r (n), (n = 1, 2,..., N ) 進(jìn)行數(shù)據(jù)分段處理，取單個(gè)數(shù)據(jù)段的長度為 L ，并假設(shè)這樣的數(shù)據(jù)段一共有 K 個(gè)，因此可以將其分成 r (n), r2 (n),..., rK (n), n = 1, 2,..., L 。數(shù)據(jù)片段無重疊和出現(xiàn)重疊時(shí)的接收信號(hào)采樣值分段情況如圖 和圖 所示。在圖 中若假設(shè)兩相鄰的數(shù)據(jù)片段其間隔為 D ，當(dāng)這些片段之間沒有重疊的時(shí)候，數(shù)據(jù)的連續(xù)采樣點(diǎn)數(shù) N 滿足：N = KL + (K ?1)D()在圖 中若假設(shè)兩個(gè)相鄰的數(shù)據(jù)片段重疊了長度為 M 的采樣值，那么當(dāng)數(shù)據(jù)片段出現(xiàn)部分重疊的時(shí)候，連續(xù)采樣點(diǎn)數(shù) N 則滿足：N = (K ?1)(L ? M + 1) + L ? 1()若在式()、式()中，當(dāng) D 、 M 分別為 1 時(shí)，表示的是同一種情形，即認(rèn)知無線電對(duì)接收到的信號(hào)采樣數(shù)據(jù)充分利用，且無數(shù)據(jù)重疊現(xiàn)象出現(xiàn)。r(n)r(n)1r1(n)N1r1(n)N1LL+D1r 2(n)2(L1)+Dr K(n)?? K個(gè)?? 片段??1Lr2(n)LM+1 2LMr K(n)?? K個(gè)?? 片段??NL+1NNL+1N圖 數(shù)據(jù)片段無重疊時(shí)的接收信號(hào)采樣值分段19圖 數(shù)據(jù)片段出現(xiàn)重疊時(shí)的接收信號(hào)采樣值分段r (t ) = ?1? 數(shù)據(jù)? 數(shù)據(jù)杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文為了將能量檢測(cè)在時(shí)域上的處理轉(zhuǎn)換到頻率域上來處理，對(duì)上述 ri (n), i = 1,..., K 這些信號(hào)數(shù)據(jù)片段中的采樣值分別作快速傅里葉變換，得到信號(hào)的頻率采樣，即：N fftn=1? j 2240。 nk / N fft, i = 1, 2,..., K()其中，Yi (k ) 表示第 i 個(gè)接收信號(hào)數(shù)據(jù)段的頻率采樣， k 表示頻率采樣的第 k 個(gè)頻點(diǎn)； N fft 是快速傅里葉變換點(diǎn)數(shù)，為了能夠適應(yīng)信號(hào)數(shù)據(jù)分段時(shí)的段長 L ，在后面的分析中我們假定所作變換的 FFT 點(diǎn)數(shù)和各數(shù)據(jù)段中的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)等價(jià)。將各個(gè)數(shù)據(jù)段 ri (n), i = 1,..., K 中的頻率采樣值取模平方運(yùn)算后，得到估計(jì)的信號(hào)功率譜，并對(duì)這 K 個(gè)數(shù)據(jù)片段的接收信號(hào)功率求平均值，有：P(k ) =1KKi =1i2()根據(jù)能量檢測(cè)的基本思想，將式()中各個(gè)頻點(diǎn)上的信號(hào)功率 P(k ) 值相加后，再取 L 點(diǎn)的平均就可以得到檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量 E ，即：E =1 L KKL()其中，統(tǒng)計(jì)量 E 表征的是認(rèn)知用戶接收到的信號(hào)數(shù)據(jù)片段的平均頻域能量。 算法改進(jìn)式()得出能量檢測(cè)頻域算法的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量 E ，將其與預(yù)設(shè)的檢測(cè)門限 235。 比較，可以對(duì)授權(quán)用戶信號(hào)是否存在作出最終判決，檢測(cè)授權(quán)頻段上頻譜空穴的存在。能量檢測(cè)法有可能會(huì)出現(xiàn)噪聲的不確定性，下面對(duì)能量檢測(cè)的頻域算法進(jìn)行一些改進(jìn)，給出一種基于譜窗能量比的認(rèn)知無線電頻譜感知算法，它可以將授權(quán)用戶信號(hào)和噪聲有效地區(qū)分開來。在式()中，認(rèn)知用戶接收到的信號(hào)數(shù)據(jù)分段變換處理后，各片段的平均功率譜 P(k ) ，它具有 N fft 個(gè)頻點(diǎn)?，F(xiàn)將窗函數(shù)應(yīng)用在頻率域上，我們假設(shè)使用的譜窗函數(shù)是矩形窗，采用滑動(dòng)窗機(jī)制，將上述頻率點(diǎn)的功率譜逐一經(jīng)過該矩形窗，于是對(duì)式()中窗內(nèi)經(jīng)過的頻點(diǎn)其功率譜進(jìn)行存儲(chǔ)并加以估計(jì)其能量，即得到：L 39。i =1()其中，244。 表示信號(hào)數(shù)據(jù)片段的頻率點(diǎn)延遲， L 39。表示窗函數(shù)的窗長， wi 為第 i 個(gè)頻點(diǎn)的譜窗函數(shù)值，由于滑動(dòng)窗函數(shù)采用了矩形窗，這里 wi = 1。將滑過矩形窗內(nèi)的功率譜計(jì)算其和平均可分別得到各個(gè)窗的頻域能量，對(duì)其比較大小后找出譜窗能量最大值 (Esw )max ；同時(shí)，利用這些能量值再計(jì)算得出譜窗能量平均值 (Esw )aver 。利用上述兩個(gè)能量值計(jì)算最大與平均滑動(dòng)譜窗能量的比值（MaximumAverage EnergyRatio of Sliding Spectral Window），構(gòu)造檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量 T ，有：20Yi (k ) = ∑ ri (n)e∑ | Y (k ) |∑=k 1 ∑=i 1 | Yi (k ) |2P(244。 ) = ∑ P(i,244。 )wi杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文T =(Esw )max(Esw )aver()由于授權(quán)用戶信號(hào)和噪聲的頻譜特性會(huì)有所不同，它們由式()定義的最大與平均譜窗能量之比也會(huì)表現(xiàn)出不同，在認(rèn)知用戶接收處的檢測(cè)過程中可以將兩者區(qū)分開來。將式()中的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量和預(yù)設(shè)檢測(cè)門限進(jìn)行比較，判斷在頻段上是否有授權(quán)用戶存在，以檢測(cè)出頻譜空穴，從而實(shí)現(xiàn)頻譜感知。 算法流程本小節(jié)給出了該能量檢測(cè)頻域算法及經(jīng)過改進(jìn)后的流程，其實(shí)現(xiàn)框圖如圖 所示。λr(t)接收信號(hào)數(shù)據(jù)采樣r(n)數(shù)據(jù)分段作N點(diǎn)FFT頻域采樣取模平方