【正文】 匹配濾波器方法 主用戶信息未知 時(shí)間短、增益大，精度高 需要解調(diào)主用戶信號(hào) 復(fù)雜度高 循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)算 法 此用戶具有周期自相關(guān)特性 險(xiǎn)能好 能識(shí)別不同調(diào)制方式的信號(hào) 可以區(qū)別噪聲和信號(hào) 可應(yīng)用于擴(kuò)頻信號(hào)的檢測(cè) 運(yùn)算量大 檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng) 協(xié)作頻譜感知 本地檢測(cè)的局限性 在認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中，次用戶應(yīng)該 保證對(duì)主用戶的干擾很小。該方法的缺點(diǎn)是需要采 集較長(zhǎng)時(shí)間的信號(hào)，以獲得其統(tǒng)計(jì)特性，往往會(huì)影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。信號(hào)不同，其功率譜密度也就不同，可以根據(jù)這個(gè)特性來(lái)檢測(cè)主用戶。當(dāng) ? =0時(shí)， CAF 以及 CSD 就是通常所提到的自相關(guān)函數(shù)和功率譜密度。具體實(shí)現(xiàn)方式是在給定頻段中檢測(cè)主用戶使用循環(huán)自相關(guān)函數(shù) (Cyclic Autocorrelation Function, CAF)代替功率譜密度 (Power Spectral Density, PSD)。 循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè) 通信系 統(tǒng)中的已調(diào)信號(hào)一般和正弦載波、脈沖訓(xùn)練、循環(huán)前綴等關(guān)聯(lián)在一起，這些特性導(dǎo)致了其內(nèi)置的周期性。對(duì)實(shí)信號(hào) )(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(hào) )(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(cè)算法。 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。 匹配濾波器方法 能量檢測(cè)算法的最大優(yōu)勢(shì)在于其簡(jiǎn)單易行，適用范圍廣，通常應(yīng)用在不清楚主用戶先驗(yàn)知識(shí)的情況下；而當(dāng)主用戶的先驗(yàn)知識(shí)已知時(shí)，匹配濾波器檢測(cè)方法是最優(yōu)的單用戶信號(hào)檢測(cè)方法，其主要優(yōu)點(diǎn)是在短時(shí)間內(nèi)就可以達(dá)到一定的錯(cuò)檢概率和虛警概率，事實(shí)上，在低信噪比的環(huán)境下，對(duì)于特定的虛警概率，匹配濾波器所需要的采樣數(shù)是以。由文獻(xiàn) [30]可得，瑞利信道下系統(tǒng)的平均檢測(cè)概率RaydP的表達(dá)式為 : ? ??? ??????? ????? 20 202)1(212 ])1(2!1[)1()2(!1un unuR a yd neene ???? ?? ???? （ 210） 瑞利信道下的虛警概率RayfP的表達(dá)式和 AWGN 信道下的相同，見 (27)。這時(shí)，信道增益發(fā)生變化，檢測(cè)概率 dP 便與瞬時(shí)信噪比 ? 有關(guān)，即 : ?? ???? dfQPud )(),2( （ 28） 其中 )(?f 是在衰落環(huán)境下信噪比的概率密度函數(shù) (PDF)。 結(jié)合（ 24） ~（ 25） ， 由 Digham 的文獻(xiàn) [31]可以得到在 AWGN 信道下 ,認(rèn)知無(wú) 線電系統(tǒng)的性能 為 : ),2( ??ud QP ? （ 26） )( )2,( uuPf ??? ? （ 27） 其中),( baQ是 Marcum Q 函數(shù)，,(是不完全 gamma 函數(shù)， )(u? 是gamma 函數(shù)。 能量檢測(cè)方法的檢測(cè)概率 dP 及虛警概率fP為 : )(r)Pr(01HY HYPfd ????? ?? （ 24） 其中 ? 是能量檢測(cè)算法的判決門限。通過(guò)平方求和得到能量值，定義能量檢測(cè)的檢測(cè)量，將此檢測(cè)量與設(shè)定好的門限進(jìn)行比較，最終判決主用戶信號(hào)存在與否。 能量檢測(cè)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。表示當(dāng)主用戶不存在、次用戶卻誤認(rèn)為檢測(cè)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。 考慮頻譜檢測(cè)的性能時(shí)，一般由檢測(cè)概率 dP 及虛警概率弓來(lái)描述。 當(dāng) 0)( ?ns 時(shí)表示沒(méi)有主用戶 。 具體方法是單個(gè)次用戶通過(guò)對(duì)某一頻段上的信號(hào)進(jìn)行檢測(cè) ,判斷主用戶信號(hào)是否存在 ?，F(xiàn)有的頻譜感知技術(shù)主要包括發(fā)射機(jī)檢測(cè) (也稱為單節(jié)點(diǎn)頻譜感知或本地檢測(cè) )、 協(xié)作頻譜感測(cè)以及接收機(jī)檢測(cè) ， 如圖 21 所示 ： 頻 譜 感 知 技 術(shù)發(fā) 射 機(jī) 檢 測(cè)協(xié) 作 頻 譜 檢 測(cè)接 收 機(jī) 檢 測(cè)能 量 檢 測(cè)匹 配 濾 波器 方 法循 環(huán) 平 穩(wěn)檢 測(cè)本 振 泄 漏 檢 測(cè)基 于 干 擾 溫 度的 檢 測(cè) 圖 21 頻譜檢測(cè)技術(shù) 本地檢測(cè)技術(shù) 本地檢測(cè)模型 認(rèn)知無(wú)線電應(yīng)該要區(qū)分主用戶正在使用以及不在使用的頻段 ， 因此 ， 認(rèn)知無(wú)線電應(yīng)該具有判斷在一定頻段上主用戶是否出現(xiàn)的能力 。 理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 6 第 2 章 頻譜感知技術(shù) 頻譜感知技術(shù)作為認(rèn)知無(wú)線電中的重要技術(shù) ， 是認(rèn)知無(wú)線電應(yīng)用的基礎(chǔ)。 第 3 章：對(duì)協(xié)作頻譜感知技術(shù)中的融合算法﹑雙門限法﹑分組協(xié)作頻譜感知技術(shù)進(jìn)行重點(diǎn)闡述，在此基礎(chǔ)上 ,提出了一種混合型協(xié)作頻譜感知算法，并進(jìn)行了算法仿真和對(duì)比。 第 2 章：介紹頻譜檢測(cè)技術(shù)。 全文章節(jié)安排如 下： 第 1 章：緒論部分。 分組協(xié)作頻譜感知 [28]的優(yōu)點(diǎn)如下： 1)感知性能提高：可以提高檢測(cè)概率降低錯(cuò)誤概率 ,獲得更高的可靠性； 2)感知開銷降低：減少感知開銷 (包括能量消耗﹑時(shí)延﹑所占用的帶寬 ) 分組協(xié)作頻譜感知的基本模型如圖 12 所示 : CR2CR3CR1CH1CR1CR2CHn主用戶（PU） n?n?1?1?融合中心lusterCluster n 圖 12 分組協(xié)作頻譜感知的基本模型 論文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排 本文主要研究的是認(rèn)知無(wú)線電中的協(xié)作頻譜感知技術(shù)，將現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外的頻譜感知技術(shù)進(jìn)行分析討論 ,指出其不足之處，重點(diǎn)研究了能量檢測(cè)以及協(xié)作頻譜感知中的各種算法，以及這些算法在各種信道下的性能；在此基礎(chǔ)上提出了一種基理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 5 于雙門限方法以及分組協(xié)作頻譜感知方法的混合型協(xié)作頻譜感知算法，并進(jìn)行了對(duì)主用戶檢測(cè)性能的仿真對(duì)比。系統(tǒng)的頻譜檢測(cè)是以一種等級(jí)制度結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)，通過(guò)兩級(jí)的次用戶協(xié)作來(lái)實(shí)現(xiàn)：低一級(jí)在簇內(nèi)實(shí)現(xiàn) ,高一級(jí)的在簇頭之間執(zhí)行。 而為了使得數(shù)據(jù)融合更加有效 ,可將次用戶劃分為幾個(gè)小規(guī)模的組 (group)，或?qū)⑦@些組成為簇 (cluster)。 對(duì)于協(xié)作頻譜感知中的融合算法， Z. Chair 的文獻(xiàn) [21]是最早提出融合算法的學(xué)術(shù)論文，但當(dāng)時(shí)還未應(yīng)用于認(rèn)知無(wú)線電；文獻(xiàn) [22]中詳細(xì)研究了融合算法中K 秩算法的性能，而文獻(xiàn) [23]中則提出了一種增強(qiáng)的決 策融合的算法。 在融合的方法上最初使用 1bit傳送結(jié)果 ,而文章 [18]中提出使用 2bit傳送結(jié)果 ,將判決結(jié)果劃分為四個(gè)區(qū)域，用 2bit 表示 ,這樣的劃分使得傳送到融合中心的內(nèi)容中包含檢測(cè)量更多的信息 ,降低了錯(cuò)判﹑漏判的概率，提高了系統(tǒng)檢測(cè)的性能；Hefdhallah Sakran 在 20xx 發(fā)表的文章 [19]中提出了使用 3bit 匯報(bào)判決結(jié)果，將 結(jié)果劃分為 8 種。 協(xié)作頻譜感知一般分為兩個(gè)步驟：第一，各個(gè)次用戶獨(dú)立檢測(cè) (也就是本地檢測(cè) )并將檢測(cè) 結(jié)果報(bào)告給融合中心 (Fusion Center)；第二，融合中心根據(jù)各檢測(cè)結(jié)果綜合判決主用戶信號(hào)是否存在。綜合考慮好這些問(wèn)題 ,頻譜感知才能真正的發(fā)揮其在認(rèn)知無(wú)線電中的重要作用。德國(guó)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]。 無(wú) 線 環(huán) 境（ 外 部 環(huán) 境 ） 發(fā) 送 功 率 控 制 頻 譜 管 理信 道 狀 況 估 計(jì)建 模 預(yù) 測(cè)無(wú) 線 電 場(chǎng) 景分 析干 擾 溫 度量 化 信 道 容 量動(dòng) 作 ： 發(fā) 送 的 信 號(hào)頻 譜 空 穴噪 聲 層 分 析通 信 量 分 析射 頻 激 勵(lì) 圖 11 G. Staple 等提出的認(rèn)知圈模型 [7] 在 20xx 年 Simon Haykin 的特邀文章 [8]中對(duì)認(rèn)知無(wú)線電進(jìn) 行重新的定義：認(rèn)知無(wú)線電是一種智能的無(wú)線通信系統(tǒng) ,它能感知周圍環(huán)境 ,使用一種理解 建立的方式學(xué)習(xí)周圍的環(huán)境 ,并實(shí)時(shí)地對(duì)特定參數(shù) (發(fā)送功率 ﹑ 載波頻率 ﹑ 調(diào)制方式等 )做出相應(yīng)的改變使得其內(nèi)部狀態(tài)適應(yīng)射頻激勵(lì)統(tǒng)計(jì)上的變化 ,這里有兩個(gè)主要的目標(biāo)： （ 1） 需要在任何時(shí)間任何地方的通信高度可靠 （ 2）有效地使用無(wú)線頻譜 國(guó)外的一些研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)也積極投入到了認(rèn)知無(wú)線電的研究之中，其中包理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 括 :美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局的下一代 (next generation, XG)計(jì)劃，致力于如何提高頻譜資源的利用率 。 3)發(fā)送 功率控制和動(dòng)態(tài)頻譜管理 其中 1)和 2)是由接收機(jī)實(shí)現(xiàn) ,3)是在發(fā)送端實(shí)現(xiàn)。 認(rèn)知無(wú)線電國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 M. McHenry 在 [6]中提出了認(rèn)知無(wú)線電的三個(gè)基本任務(wù) : 1)無(wú)線場(chǎng)景分析 ,包含估計(jì)無(wú)線環(huán)境的干擾溫度和檢測(cè)頻譜空穴 。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 認(rèn)知無(wú)線電概念最早提出是在的 20xx 年 Joseph Mitola 的博士論文 (Cognitive Radio: An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio)中 ,是從其在1999 年發(fā)表的軟件無(wú)線電 (Software Defined Radio, SDR)學(xué)術(shù)論文中延伸出的一個(gè)概念 ,而認(rèn)知無(wú)線電相比軟件無(wú)線電而言更加靈活 ,是一種智能的無(wú)線電 ,軟件無(wú)線電則可以用于實(shí)現(xiàn)認(rèn)知無(wú)線電功能。這些已被分配的頻譜的利用率低下使得人們開始重新審視頻譜資源的分配與使用 ,一方面 ,大量新增用戶對(duì)頻譜資源的需求日益增長(zhǎng) ,另一方面 ,授權(quán)用戶對(duì)于已分配頻段的 ”浪費(fèi) ”地使用 ,產(chǎn)生大量頻譜空穴 (spectrum hole),頻譜空穴的定義是 :分 配給主用戶的但在特定時(shí)間特定地理位置沒(méi)有被使用的那些頻段 [4]。最大頻譜利用率為 % (紐約 ),最小頻譜利用率為 1% (美國(guó)新墨西哥州的國(guó)家射文天文臺(tái) )[2]。 美國(guó)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。隨著科技的進(jìn)步，無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展，有限的頻譜資源變得越來(lái)越緊張，尤其是當(dāng)無(wú)線局域網(wǎng) (Wireless Local Area Network, WLAN)﹑ 無(wú)線個(gè)域網(wǎng) (Wireless Personal Area Network, WPAN)﹑ 藍(lán)牙 (Bluetooth)等無(wú)線技術(shù)的大量出現(xiàn)，越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)使用無(wú)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。Doublethreshold。 Cooperative Spectrum Sensing。 關(guān)鍵字：認(rèn)知無(wú)線電 協(xié)作頻譜感知 分組協(xié)作頻譜感知 雙門限檢測(cè) 硬件平臺(tái) 理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) Abstract With the fast development of wireless munication,lots of wireless applications e forth while the frequency resources are in shortage. From some surveys, it can be known that the utilization of licensed frequencies is not very frequent. Therefore, the Cognitive Radio (CR) is proposed to solve above problems. CR can detect licensed