【正文】 Turveysamp。3)混合型協(xié)作頻譜感知算法可以結(jié)合幾種協(xié)作頻譜感知的優(yōu)點，比如論文中詳細研究的雙門限檢測方法以及改進的分組協(xié)作方式，如何更好地結(jié)合各檢測算法、改進現(xiàn)有算法是提高頻譜檢測性能的一個關(guān)鍵。 4)提出了一種基于硬件平臺的協(xié)作檢測仿真方案，方案結(jié)合了實際的通信環(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、何時檢測、何時匯報、接口協(xié)議等方面的內(nèi)容，隨后給出了基于認知無線電硬件平臺的仿真結(jié)果，證明該仿真方案能夠很好地實現(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。 3)在以上研究的基礎(chǔ)上提出了一種改進的基于雙門限檢測方法的分組協(xié)作頻譜檢測算法，在組內(nèi)協(xié)作時使用雙門限檢測算法。 2)分析研究基于軟、硬融合算法的雙門限檢測算法，在能量檢測算法的基礎(chǔ)上利用兩個門限值對觀測到的能量進行判斷，減少了檢測出錯的概率，因而提高了系統(tǒng)的檢測性能。全文工作總結(jié)如下： 1)論文歸納了認知無線電中的經(jīng)典頻譜檢測算法，如單用戶本地檢測中的能量檢測算法、匹配濾波器算法、循環(huán)平穩(wěn)檢測算法等，對比了單用戶檢測算法在適用環(huán)境、復雜度上的優(yōu)缺點，并指出了單用戶檢測中存在的缺陷，引入了多用戶協(xié)作頻譜檢測的概念。其中，多用戶協(xié)作頻譜檢測因其更優(yōu)的檢測性能成為現(xiàn)在研究的熱點，本文就認知無線電中的協(xié)作頻譜感知技術(shù)進行了深入研究。而有限的頻譜資源使得無線通信的發(fā)展停滯不前，研究發(fā)現(xiàn)大部分已經(jīng)分配給授權(quán)用戶的頻段利用率不高，而近年提出的認知無線電技術(shù)，既解決了頻譜稀缺問題，又提高已分配頻譜利用率。兩種算法結(jié)合后的方法比起原先的協(xié)作感知方法，無論是從用戶數(shù)還是信噪比角度看，性能都十分好；而且更適用于多用戶場合。由于每個次用戶檢測后都向融合中心匯報的方式存在著一定的缺陷，也影響了系統(tǒng)的性能，接著本章還分析了基于分組的協(xié)作頻譜感知算法，將用戶分成若干的組，每組信道狀況最好的用戶負責向融合中心匯報本組用戶的檢測情況，仿真對比不分組的算法，體現(xiàn)了分組算法在匯報信道不理想的狀況下的檢測優(yōu)勢。 而且從圖中還可以看出，本文方法在信道狀況差時有明顯優(yōu)勢，在信道狀況好的時候，本文方法與其他方法性能相差不大，體現(xiàn)出本文方法的抗信道衰落能力。當分組2中匯報信道的信噪比為時。 當分組2中匯報信道的信噪比為時。其中設=4,=3，Rayleigh信道下的仿真結(jié)果如圖310所示?？梢哉f本文的方法非常適合次用戶較多的場合。 從圖中可以看出本文的改進方法在多用戶時能夠大大提高檢測性能。 圖36 AWGN理想?yún)R報信道下性能曲線 圖37 Rayleigh理想?yún)R報信道下性能曲線 圖3 8 Rayleigh非理想?yún)R報信道下性能曲線 下面就分析本文提出的改進算法中用戶數(shù)與檢測性能的關(guān)系。 在各種不同的信道狀況下，對于不分組，分組，雙門限，及本文提出的雙門限分組這四種算法進行比較，得出的性能曲線如圖所示。其中分為兩個組: 1)分組數(shù)。根據(jù)[38]中的分析，符合下面的分布: （356） 其中=代表了第個分組內(nèi)(一)個用戶的總信噪比. ④融合中心利用硬融合(比如或融合)方法做出最終決定，根據(jù)下式判定主用戶存在與否： （357）2) 第個組的簇頭都將本組的判決結(jié)果匯報給融合中心，融合中心根據(jù)函數(shù)融合這個結(jié)果做出最終的結(jié)果: （358）為在經(jīng)歷信道衰落后融合中心接收機解碼后收到的數(shù)據(jù)(0或是1)。則融合中心根據(jù)(一)個落在區(qū)間內(nèi)的檢測量做一個軟融合(EGC融合方法): (355) 其中就是上述章節(jié)中分析的能量檢測門限值。算法的具體步驟如下: 1）將M個用戶分為個組，每個組的用戶數(shù)是，因為每個組內(nèi)用戶地理位置比較靠近，所以假設組內(nèi)的匯報信道為理想信道，組的每個次用戶對主用戶進行頻譜檢測，得到能量值，然后根據(jù)雙門限法將判決結(jié)果或者能量傳送給本組的簇頭，簇頭再次使用雙門限方法檢測，得出本組的判決結(jié)果: ①個次用戶判斷檢測能量是否落入?yún)^(qū)間。當, （M為總的次用戶數(shù)目)時，每個次用戶為一個組，就是普通的不分組的協(xié)作頻譜感知。關(guān)于這點會在第五章中有詳細的敘述。在發(fā)射功率一定的情況下，比上噪聲即能得到信噪比（SNR ) , SNR=RSSI Noise，能夠反應信道狀況的好壞以及該信號源距離基站的距離 。在實際的環(huán)境中，信噪比不易獲得，可間接使用接收信號的強度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)代替?？梢钥闯?，在同等信噪比的情況下，用戶數(shù)越多，匯報錯誤越低，體現(xiàn)了多用戶協(xié)作的優(yōu)勢。因此，在考慮匯報信道衰落的情況下，分組協(xié)作頻譜感知的系統(tǒng)性能為： （344） （345） 設，為第個分組中簇頭到融合中心接收機的信噪比(因為簇頭是組內(nèi)信噪比最大的用戶)，有: （346）其中是第個分組中第個用戶到融合中心接收機信道的信噪比，服從均值的指數(shù)分布。 為了避免給主用戶帶來干擾，當所有次用戶簇判斷主用戶不存在時，次用戶才能接入使用，也就是說，只要有一個用戶簇頭融合結(jié)果判斷主用戶存在，融合中心則判斷主用戶存在。與滿足函數(shù): （340） 是分組的個數(shù)，是第i個分組中的次用戶數(shù)。分組協(xié)作頻譜感知采用的是分組后各次用戶分別進行感知，將感知結(jié)果匯報給組內(nèi)的某個次用戶(簇頭)，該用戶進行判定并將該組判定的結(jié)果匯報給融合中心二次融合判定。 2)給融合中心匯報需要大量的能量，并且增加了控制信道和傳輸?shù)拈_銷。則采用或融合后的系統(tǒng)性能即為： （338） （339）可以看出，因此定義為匯報錯誤概率，則=，從式(338)與(339)可以看出檢測性能都受到了的影響。這里先討論協(xié)作頻譜感知中匯報信道的狀況，在實際情況中，匯報信道可能歷經(jīng)衰落，從而影響頻譜檢測的性能。信噪比SNR=l0dB，用戶數(shù)M=10。 圖33 AWGN信道下雙門限方法的性能 Rayleigh信道下的雙門限檢測方法與AWGN信道相同，在Rayleigh信道下雙門限方法中的硬融合使用的是“或”融合，軟融合使用的是等增益合并（EGC）算法，系統(tǒng)的漏檢概率為:(337) Rayleigh信道下雙門限方法的虛警概率的表達式與AWGN信道下的表達式（333）相同。信噪比SNR=10dB，用戶數(shù)M=10 。 根據(jù)上面的分析，AW G信道下第1個用戶的檢測性能可以寫成 (328) (329) (330) 下面討論雙門限方法總的檢測性能一一檢測概率，錯檢概率以及虛警概率。和上面章節(jié)一樣，分別為第1個次用戶的本地檢測性能一一檢測概率，錯檢概率，虛警概率。這時由于這(MK)個次用戶不能區(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。2)若是，則第i個用戶將檢測量發(fā)給融合中心，否則向融合中心匯報根據(jù)門限進行判決后生成的本地判決結(jié)果，假設為融合中心收到的次用戶發(fā)來的信息，則有: （322）以及 （323） 3)不失一般性，假設融合中心收到的M個信息中，有K個本地判決結(jié)果和(MK)個能量檢測值，也就是有K個次用戶的檢測量落在區(qū)間外，（MK)個落在區(qū)間內(nèi)。 圖31能量檢測示意圖 圖32雙門限檢測方法示意圖 雙門限檢測的思想如圖32所示，與能量檢測(圖31）不同的是，雙門限方法用的是兩個門限值進行判斷，是一種將軟融合方法與硬融合方法結(jié)合一起的算法。根據(jù)融合內(nèi)容的不同可將判定方法分為軟融合與硬融合，軟融合是將所檢測到的內(nèi)容(如能量值)傳遞到融合中心，而硬融合主要是將存在與否的結(jié)果以1bit的信息傳遞到融合中心進行最后的判決。獨立同分布的瑞利信道分支參數(shù)的PDF的公式為: (317)上式可以重新整理成類似瑞利信道下單用戶能量檢測的PDF表達式.(210)的形式： (318)在SC方法中，檢測概率可以寫成如下表達式: (319) 3. SSC算法 在SSC方法中，獨立同分布的瑞利信道雙支路信噪比的PDF為: (320)其中是切換門限。當有L個獨立同分布符合非中心分布的變量，而這些變量的自由度為，非中心參數(shù)為，當這L個變量加起來時，其總和符合自由度為、非中心參數(shù)為的分布。假設第個次用戶的權(quán)重系數(shù)為，觀測到的能量為，則M個次用戶的加權(quán)和值為： (312)假設對于第個用戶，是獨立的，當采樣數(shù)N很大時，Y服從高斯分布。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。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分別為[21]: (310) (311) 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，這里假設觀測到的信號對于噪聲的標準差已經(jīng)歸一化了。 假設第個節(jié)點的檢測概率與虛警概率分別為,，根據(jù)概率論的知識，采用“或”融合方式后得到的系統(tǒng)總的檢測概率與虛警概率分別為: (35) (36)其中，定義錯檢概率為當主用戶出現(xiàn)、次用戶卻判斷為沒出現(xiàn)的概率: (37)因此，與的關(guān)系是: (38)3. “K”秩融合K”秩融合算法也稱為KoutofM準則，原理是所有次用戶對某個主用戶頻點的判決結(jié)果相加，將所得的數(shù)值與預先設定的門限值K相比較，若超過該門限值K，才判決有主用戶信號存在，否則判決沒有主用戶信號存在，因此，K秩融合算法的假設模型為: (39) 該算法可以理解為，M個次用戶中只要有K個用戶檢測到主用戶出現(xiàn)，融合中心則判定主用戶出現(xiàn)。在本文中，本地檢測使用的是能量檢測方法，則，分別是第個用戶使用能量檢測方法的檢測概率和虛警概率，在AWGN信道中的表達式是: （33）在Rayleigh信道中的表達式為: （34） 2. “或”融合“或”融合的實現(xiàn)方式是融合中心將所有次用戶對某一主用戶頻段的檢測的結(jié)果用邏輯“或”的方式進行合并?？梢岳斫鉃橹挥挟斔写斡脩舳寂卸ㄔ擃l點有主用戶信號存在時，才判決該頻段有主用戶出現(xiàn)。若是將檢測量在本地做出判定，只是將判定的結(jié)果以1bit傳送出去，接收機融合的只是各個次用戶的判決結(jié)果，這種方法稱為數(shù)據(jù)融合或是軟融合。 協(xié)作頻譜感知一般包含三個步驟: 1)每個次用戶獨立地檢測主用戶，生成本地的頻譜檢測量或是根據(jù)檢測量做出的一個二進制(通常是1bit)判決結(jié)果； 2)所有的次用戶將自己的檢測量/二進制結(jié)果匯報給一個普通的接收機，也就是認知無線電網(wǎng)絡中的融合中心或是WLAN中的接入點(Access Point