【正文】 信號的相關(guān)函數(shù)的周期性來檢測信號的存在與否?？偨Y(jié)以上介紹的三種經(jīng)典單節(jié)點頻譜感知技術(shù)如表35所示。因為每個方法各有所長，可以根據(jù)實際情況選擇一個或者多個方法結(jié)合使用。感知算法優(yōu)點缺點匹配濾波感知檢測時間短，已知授權(quán)用戶信號信息時檢測精度高需要先驗信息，需要精確同步能量感知實現(xiàn)簡單，不需要先驗信息，計算量較小受噪聲不確定性影響大，檢測時間較長，不能區(qū)分信號類型循環(huán)平穩(wěn)感知計算復雜度高可以區(qū)分噪聲和信號類型，檢測靈敏度高表35單節(jié)點頻譜感知技術(shù)比較單節(jié)點感知在檢測時間足夠長且信噪比一定大的時候能很好的滿足認知無線電的要求，但是在實際的無線環(huán)境中存在許多不利的因素，如隱蔽終端、多徑和陰影等，另外考慮到技術(shù)和成本的問題，本地節(jié)點的數(shù)據(jù)處理能力也是有限的，要在有限的檢測時間和數(shù)據(jù)處理能力的現(xiàn)實下，僅單個節(jié)點感知很難到達系統(tǒng)要求的性能。假設如圖36所示的場景，在多數(shù)情況下，認知無線電與授權(quán)用戶的網(wǎng)絡在物理上是分隔開來的，而且認知設備又只關(guān)心授權(quán)用戶發(fā)射機的位置和信息，那么，在單節(jié)點感知中，認知用戶由于不了解授權(quán)用戶接收機的位置，在進行認知通信的時候不可避免的會對授權(quán)用戶造成干擾。另外，如圖37所示，三個認知用戶只有第二個認知用戶能檢測到授權(quán)用戶的信號，其他的認知用戶由于受到不同因素的影響無法識別是頻段空閑還是處于信號深度陰影。也即是，由于無線環(huán)境的復雜多變以及多徑、陰影及隱蔽終端等諸多不利因素影響造成接收到的授權(quán)用戶信號信噪比很弱，該節(jié)點可能會認為該頻段上此刻只存在噪聲，而授權(quán)用戶不存在。此時如果該認知用戶接入授權(quán)用戶所在的頻段并進行通信，則勢必對授權(quán)用戶造成干擾從而違背了認知無線電的一大基本原則。圖36 主用戶接收機造成的不確定性圖37 陰影、衰落、隱蔽終端環(huán)境下的頻譜感知合作式頻譜感知技術(shù)正是在這樣一系列問題背景下產(chǎn)生的，它有兩種主要的實現(xiàn)方式：分布式合作感知，它通過多個認知用戶共同檢測目標頻段，并進行信息交互，使得位于其他地理位置上的認知用戶可以將其信息傳遞給位于陰影當中的用戶，共同確定頻譜使用情況。集中式合作感知，各地節(jié)點先分別獨立檢測，并將檢測信息通過控制信道傳送到融合中心節(jié)點，中心節(jié)點通過有效的融合所有地方判決信息給出最終判決結(jié)果并通過控制信道返回給各個地方節(jié)點。合作式頻譜感知可以有效的對抗陰影、多徑以及隱蔽終端等問題，提高了頻譜感知的性能。下一節(jié)將作詳細的介紹。合作式頻譜感知利用信道的廣播特性和空間分集特性。已經(jīng)研究了TDMA系統(tǒng)中使用正交傳輸?shù)膮f(xié)作機制。研究了各種協(xié)作協(xié)議，包括一種固定中繼協(xié)議，中繼節(jié)點可以是模擬式的放大轉(zhuǎn)發(fā)(AF，Amplify and Forward)或者數(shù)字式的譯碼轉(zhuǎn)發(fā)(DF，Decode and Forward)。合作式頻譜感知能有效的解決單用戶感知無法解決的隱蔽終端、深度衰減、多徑陰影等問題。它最早由CabrieD、Mishra和BrodersenR在文獻中提出，主要分為集中式和分布式兩種。目前對認知無線電的合作式頻譜感知技術(shù)的研究主要著眼于集中式的方式，分布于不同位置的多個感知節(jié)點先獨立進行本地感知，并將感知的信息傳送給融合中心，融合中心通過對收到的來自各個地方節(jié)點的感知信息進行融合，最后給出授權(quán)用戶存在與否的最終判決。融合中心通過適當?shù)乃惴▽⒌胤叫畔⒑喜ⅲ⒆龀鲎罱K決策的這個過程叫感知信息的融合。根據(jù)本地節(jié)點所傳數(shù)據(jù)的不同形式，可以將數(shù)據(jù)融合分為兩類:如果本地節(jié)點傳送的是表征主用戶信號存在與否的1比特信息，把這種叫硬合并。如果本地節(jié)點傳送的是本地檢測到的數(shù)據(jù)信息，則稱之為軟合并。由于硬合并實現(xiàn)簡單，傳輸開銷小等優(yōu)點，本節(jié)將重點分析介紹三種經(jīng)典的硬合并融合準則。 集中式的合作式頻譜感知實現(xiàn)框圖如圖38所示。圖38集中式的合作頻譜感知框圖（1）各本地節(jié)點分別獨立地根據(jù)觀測到的信號進行本地頻譜檢測，得到檢測結(jié)果。（2）各個本地節(jié)點將檢測結(jié)果。通過控制信道傳送至融合中心。（3）融合中心對接收到的本地檢測結(jié)果進行合并，做出主用戶信號是否存在的最終判決， 并將結(jié)果通過控制信道返回給各地方節(jié)點。 從上面的步驟可以看出，影響合作式頻譜感知性能的除了本地頻譜感知算法外。主要就是發(fā)送的本地感知數(shù)據(jù)形式以及融合中心采用的數(shù)據(jù)合并方案。同時在實際的傳輸環(huán)境中，信道的衰落和噪聲也會影響到合作式頻譜感知的性能。一般來說，分布式感知系統(tǒng)的全局檢測性能跟本地節(jié)點所傳輸?shù)男畔⒘砍烧?，當中心?jié)點可獲得足夠多的信息時，那么最優(yōu)的數(shù)據(jù)融合算法可以由經(jīng)典信號檢測與估計理論中的最優(yōu)檢測算法得到。通過對著名的貝葉斯準則以及它的簡化形式(如最大后驗概率準則，最小錯誤概率準則等)進行改進，可以得到理論上最優(yōu)的數(shù)據(jù)融合算法。合作式頻譜感知中的貝葉斯準則可以用式(326)表示，也即是在這樣一個判決表示式下能夠使平均代價最小，使信號的估計更準確。 其中，表示第i個本地節(jié)點的檢測結(jié)果，和分別表示虛警代價和漏檢代價，和表示正確判斷的代價。盡管理論上最優(yōu)融合準則可以求出，但是在實際中該式中的各個元素均難以求出。由于多徑和陰影衰落影響了檢測信號的接收強度，而合作式頻譜感知可以緩解上述問題。合作式頻譜感知依賴于不同位置和不同信號強度的分集。多個認知用戶相互交換信息，比單個用戶感知能提供更好的主用戶感知效果，即多個CR用戶通過各自的局部觀察，得到微弱的發(fā)射機信號，共同參與主用戶的檢測。其優(yōu)缺點是：優(yōu)點：合作式頻譜感知比單用戶檢測提高檢測率，能夠減小陰影和多徑衰落的影響，效果要更好，更準確的檢測主用戶。缺點：增加了工作量，花銷更大，有可能產(chǎn)生擁塞，不能確定主用戶接收方的位置。由于主用戶與認知用戶之間缺少信令交互，對主用戶發(fā)射機檢測的假定是基于主用戶接收機位置未知的。因此認知用戶只能依賴于局部觀察的微弱主用戶發(fā)射機信號。合作式頻譜感知雖然提高了主用戶的檢測率，但它仍然是針對主用戶發(fā)射機的檢測，由于缺乏主用戶接收機信息所以不能完全避免干擾，而且發(fā)射機檢測模型不能避免隱藏節(jié)點問題，因此還是未能解決主用戶接收機檢測的問題，也就無法完全避免對主用戶的干擾。在大多數(shù)情況下，認知無線電網(wǎng)絡和主用戶網(wǎng)絡是分開的，它們之間沒有交互信息。這導致認知無線電網(wǎng)絡用戶缺少主用戶接收機的信息。所以，在檢測過程中不可避免地會對主用戶造成干擾。另外，發(fā)射源檢測模式無法解決隱藏終端問題。因此，認知用戶之間有必要進行信息共享，如果其他認知用戶受到陰影衰落的影響比較小，就可以得到準確的檢測結(jié)果，這樣認知用戶就可以根據(jù)其他認知用戶的檢測結(jié)果選擇合適的頻帶。 目前，對于硬合并的融合方式主要有“與”、“或”和“K秩”三種。下面將分別介紹分析?！芭c”準則 “與”邏輯合并，即中心節(jié)點將每個本地節(jié)點的判決結(jié)果用邏輯“與”的方式進行合并?？梢赃@樣理解:當所有的節(jié)點都判定授權(quán)用戶信號存在的時候，中心節(jié)點才最終判決為授權(quán)用戶存在，否則判決不存在授權(quán)用戶。假設第i個節(jié)點的檢測概率與虛警概率分別為、則可得到采用“與”邏輯后的虛警概率、檢測概率和丟失概率分別為： 其中，表示參與合作的本地節(jié)點數(shù)。假設先驗概率，則全局判決的錯誤概率為： 由式(324)可以看出，當趨近于1時，才趨近于0，然而只有在信噪比較大的時候，趨近于1，趨近于0，此時趨近于0比較容易實現(xiàn)。而在信噪比較低的情況下，如果有一定數(shù)量的檢測節(jié)點的小于1，則也將小于1，這時錯誤概率將明顯大于0。另外，由于、這種概率連續(xù)相乘的結(jié)構(gòu)，僅僅靠增加節(jié)點數(shù)來提高合作增益是不能得明顯結(jié)果的。 可以得出“與”準則融合的性能在單用戶感知SNR值較小的時候才顯示出來優(yōu)勢，那是因為單用戶感知在SNR值較小的時候不能依靠其他的力量來幫助它準確的做出判斷，而“與”準則可以依靠其他SNR值較大的節(jié)點來幫助，因此會顯示出更好的性能，但同時由于“與”準則條件苛刻，需要每個認知用戶都判為授權(quán)用戶存在時中心節(jié)點才判為授權(quán)用戶存在，固然比起SNR值較大的單用戶能量檢測的檢測性能要差，因此針對不同的情況選擇不同感知方法也是很有必要的，在實際的無線通信環(huán)境中，認知用戶的SNR值絕大多數(shù)情況下都較小，憑借單量量很難準確的判斷出主用戶的存在與否，所以合作式的頻譜感知會在這種環(huán)境下大顯身手?！盎颉睖蕜t“或”邏輯合并，即中心節(jié)點將每個本地節(jié)點的判決結(jié)果用邏輯“或”的方式進行合并?？梢赃@樣理解:當有一個本地節(jié)點判定授權(quán)用戶信號存在的話，中心節(jié)點就判決為授權(quán)用戶存在，否則判決不存在授權(quán)用戶。假設第i個節(jié)點的檢測概率與虛警概率分別為、則可得到采用“或”邏輯后得到的檢測概率，虛警概率和丟失概率，分別為： 其中，表示參與合作的本地節(jié)點個數(shù)。 仍然假設先驗概率，則全局判決的錯誤概率為： 同理分析，當趨近于1時，才趨近于0。也只有在信噪比較大的時候，趨近于1，趨近于0，此時才能使得趨近于0的錯誤概率?！盎颉睖蕜t的融合條件較柔和，只要有一個認知用戶判斷授權(quán)用戶存在，融合中心就認為它存在。相同虛警概率情況下，“或”準則的檢測概率比任何一個單用戶能量感知都要高，相同檢測概率時，“或”準則的虛警概率比任何一個單用戶能量感知都要小，在這種環(huán)境中它的檢測性能比單用戶感知好。在對干擾嚴格限制的認知系統(tǒng)中，“或”準則比“與”準則更能夠滿足要求。當然這樣高的檢測概率會使得認知用戶很少機會接入空洞建立通信，從而認知通信吞吐量會有一定的損失，因此可以看出，不同的準則有不同的適合環(huán)境，可以認為“或”準則和“與”準則各自的傾向不同，前者傾向于認知通信的吞吐量，而后者嚴格把關(guān)對主用戶系統(tǒng)的干擾限制?！癒秩”法 “K秩”法準則可描述為:當N個本地節(jié)點中有K個以上的節(jié)點判斷授權(quán)用戶信號存在時，中心節(jié)點則判為授權(quán)用戶是存在的，否則認為授權(quán)用戶不存在。它是“與”準則和“或”準則的更一般的表示形式，當K=1時，“K秩”準則退化為“或”準則；當K=N時，“K秩”準則退化為“與”準則。“K秩”法的假設檢驗模型如(335)所示： 其中為地方第i個節(jié)點的判決結(jié)果。假設第i個節(jié)點的檢測概率與虛警概率分別為則可得到采用“K秩”法后的虛警概率，檢測概率和丟失概率分別為： 假設6個認知用戶參與合作式頻譜感知，信噪比分別為1dB、2dB、3dB、4dB、5dB、6dB，用能量感知作為地方檢測算法，“K秩”法中K取不同情況下的檢測性能在隨著K的增大合作式頻譜感知的檢測性能逐漸降低。這是因為六個CR的SNR值都較好，則他們的各自的檢測概率都較高，而“K秩”法中地方檢測概率聯(lián)連乘的結(jié)構(gòu)導致隨著K值的增大，在一定虛警概率的情況下，總的檢測概率漸低。但這并不表示任何情況下都是K值越小檢測性能越好，參與合作的CR的SNR值不同，情況有所不同。分析發(fā)現(xiàn)要使錯誤概率最小，最優(yōu)的融合準則是準則。 前面所介紹的頻譜感知方法都可以歸于基于發(fā)射機的感知，通常情況下，干擾是屬于發(fā)射機范圍內(nèi)的問題，這就是說可以通過控制發(fā)射機的發(fā)射功率、帶外輻射、發(fā)射機的位置等在一定范圍內(nèi)控制干擾水平。然后，由于不可預料的新干擾源的出現(xiàn)，干擾實際上也可能發(fā)生在接收機范圍內(nèi)。鑒于此，2003年底FCC推薦了一種新的量化和管理千擾源的模型，即干擾溫度模型，如圖38所示。圖38干擾溫度模型 干擾溫度門限規(guī)定了在某頻帶和特定地理位置滿足接收機需求的最差場景的無線傳輸環(huán)境特征。它主要包含兩層意思：（1）在某感興趣的頻段內(nèi)，任何使噪聲基地上升并超出了干擾溫度界線的都將視為有害的。如果噪聲基準超出了干擾溫度限，則認為該頻帶內(nèi)的通信系統(tǒng)性能很差。（2）對于任一個頻段，如果通信系統(tǒng)接收機處的干擾溫度不超過一定界限，等待服務的用戶就使用它，干擾溫度門限將作為該頻段的無線頻率能量的上限。 干擾溫度的概念也即是噪聲溫度，用來度量干擾功率和所占的帶寬大小，定義為： 式中，為噪聲溫度，絕對溫度；為信道帶寬；為帶寬為B，頻點為處的干擾的平均功率，單位為瓦特(W)；為玻爾茲曼常量。 干擾溫度模型設定了接收機端匯聚多個不同發(fā)射所產(chǎn)生的累積射頻能量最大可以達到的水準界線。只要是次用戶的射頻干擾尚未突破這個干擾溫度界線，它們就可以利用這個頻段。這個時候，干擾溫度就像一頂蓋在潛在用戶射頻能上的帽子。總的來講，可以通過兩種途徑進行干擾溫度探測。（1） 采用多窗口方法估計干擾溫度的功率譜，干擾溫度由內(nèi)部噪聲源和外部射頻源的累積分布構(gòu)成。這種估計方法是近似于最優(yōu)化的。（2） 部署大量的傳感器來“探嗅”無線射頻環(huán)境。這是因為無線射頻環(huán)境的多變性需要大量的傳感器來感知。 其中多窗口頻譜估計結(jié)合奇異值分解技術(shù)能夠提供了一個估算射頻環(huán)境中干擾溫度功率譜的有效途徑。盡管這個方法運算量巨大，尤其是奇異值分解之后特征頻譜的計算在每一目標段上都要重復一次，但是還是可以實現(xiàn)的。另外，文獻提出了一種探測干擾溫度的方案，它把被認知無線電所破壞的主用戶的服務范圍的比例部分定義為干擾。此方法考慮到了無使用許可信號的調(diào)制方式、采用的天線技術(shù)、功率控制等因素。然而，這種方式只考慮了單個而不是多個射頻用戶的影響。文獻給出了一種直接的接收機感知方式，即利用主用戶接收機射頻前端本振(LO)的耗散 (Leakage)功率來感知主用戶。為了感知LO的耗散功率，傳感器節(jié)點被部署在盡量靠近主用戶的位置，從而感知主用戶的耗散功率并判定信道是否被占用，這些信息將被認知無線電采用，判決出運行頻段?？傊?，干擾溫度用來表征非授權(quán)用戶在共享頻段內(nèi)對授權(quán)用戶接收機產(chǎn)生的干擾功率。系統(tǒng)通過設定一個保證授權(quán)用戶正常運行的干擾溫度門限，它由授權(quán)用戶能夠正常工作的最壞信噪比水平?jīng)Q定。非授權(quán)用戶被當作授權(quán)用戶的干擾，一旦包括非授權(quán)用戶信號在內(nèi)的積累干擾超過了干擾溫度的門限，則授權(quán)用戶系統(tǒng)就無法正常工作。反之，可以保證授權(quán)用戶與非授權(quán)用戶同時正常工作。但測量干擾溫度存在一定的局限性，它通常要求認知節(jié)點知道授權(quán)用戶的位置，但在實際中又是很難確定的。另外要布置大量的傳感器在待查區(qū)域也是一個困擾。除此之外，“干擾溫度”機制還面臨一些其他的問題，如非授權(quán)用戶工作