專利名稱：一種基于snr比較的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無(wú)線通信領(lǐng)域，尤其涉及感知無(wú)線電技術(shù)。
背景技術(shù)：
為了提高感知無(wú)線電(CR)中空閑頻譜的檢測(cè)性能，提出了多用戶合作的 協(xié)作頻譜檢測(cè)算法，它使用分布式檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)克服嚴(yán)重衰減的接收信號(hào)能量。 在協(xié)作頻譜檢測(cè)方法中，有許多經(jīng)典的算法來(lái)融合本地判決并得出全局判決， 例如K/N準(zhǔn)則等。然而這些準(zhǔn)則沒(méi)有考慮各節(jié)點(diǎn)本地檢測(cè)結(jié)果的可靠性差異。 參考文獻(xiàn)[Peng Qihang， Zeng Kun， Wang Jun， 〃a Distributed Spectrum Sensing Scheme based on Credibility and Evidence Theory in Cognitive Radio Context [C] 〃， IEEE 17th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2006, ppl-5]提出一種提高協(xié)作增益的方 法，它是通過(guò)將本地判決結(jié)果和所有檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的可信度進(jìn)行結(jié)合，傳輸可信度 到融合中心。雖然采用這個(gè)算法要好于K/N準(zhǔn)則，但是它需要主用戶信號(hào)的先 驗(yàn)信息來(lái)計(jì)算可信度。通常主用戶信號(hào)的先驗(yàn)信息是并不知道的，這就需要發(fā) 送容易知道的其它信息來(lái)代替可信度。大部分的頻譜檢測(cè)算法沒(méi)有考慮到感知 節(jié)點(diǎn)的可信度，即使有考慮也要知道一些不容易獲取的其它信息。
在傳統(tǒng)的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)中，都只是考慮將本地頻譜檢測(cè)結(jié)果的 最后一個(gè)bit (l或者O,分別代表存在主用戶和不存在主用戶)傳給融合中心進(jìn) 行處理。當(dāng)然，這是開(kāi)銷(xiāo)最小、最節(jié)省帶寬的一種方式，當(dāng)僅傳送一個(gè)bit時(shí)就 是表示融合中心完全信任該感知節(jié)點(diǎn)的本地頻譜檢測(cè)結(jié)果。但在實(shí)際的感知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中感知節(jié)點(diǎn)的本地檢測(cè)并不總是完全可信的，由于感知節(jié)點(diǎn)是隨 機(jī)分布的，離主用戶發(fā)射端的距離各不相同，故信號(hào)傳輸經(jīng)歷的衰落和陰影影 響也不相同，并且在空閑頻譜檢測(cè)的初始階段不能做到理想功率控制，這些因
素都導(dǎo)致了各感知節(jié)點(diǎn)接收信號(hào)的SNR不相同，這將會(huì)對(duì)感知節(jié)點(diǎn)的可靠性產(chǎn)生 影響。也就是說(shuō)，那些經(jīng)歷了嚴(yán)重衰落和陰影影響的感知節(jié)點(diǎn)(即接收信號(hào)的 SNR較低的節(jié)點(diǎn))，由于所接收到的信號(hào)太弱，導(dǎo)致對(duì)信號(hào)的檢測(cè)結(jié)果的可信度 較低，這樣會(huì)對(duì)協(xié)作頻譜檢測(cè)的判決融合性能產(chǎn)生很大影響。這是因?yàn)樵谏疃?衰落中的感知節(jié)點(diǎn)會(huì)存在嚴(yán)重的虛警或漏檢情況，而這些有錯(cuò)誤判決的感知節(jié) 點(diǎn)的信息又參與了最終的協(xié)作判決，結(jié)果是當(dāng)這種節(jié)點(diǎn)的數(shù)量較多時(shí)，協(xié)作頻 譜檢測(cè)的性能將會(huì)下降。因此可以考慮在傳送本地頻譜檢測(cè)結(jié)果的同時(shí)，適當(dāng) 增加一點(diǎn)系統(tǒng)的開(kāi)銷(xiāo)，也就是將檢測(cè)結(jié)果的可信度參考值(例如SNR)傳送給融 合中心，以便于融合中心能據(jù)此做出更合理可靠的判決。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述缺陷，基于頻譜檢測(cè)性能和易于實(shí)現(xiàn)之 間的綜合考慮，將信噪比(SNR)估計(jì)應(yīng)用于感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)中，將 SNR的估計(jì)值作為額外的數(shù)據(jù)發(fā)送到融合中心(可以是感知基站或是某個(gè)感知節(jié) 點(diǎn))，為各感知節(jié)點(diǎn)的可靠性提供參考，以此來(lái)提高頻譜檢測(cè)的性能。
實(shí)現(xiàn)本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是,感知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行SNR 估計(jì)獲得SNR值，每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)采用能量檢測(cè)方法獲得本地判決結(jié)果；發(fā)送這個(gè) 本地判決和估計(jì)的SNR值到融合中心。然后在融合中心比較來(lái)自各感知節(jié)點(diǎn)的 SNR的大小，按照本發(fā)明提出的篩選算法來(lái)剔除有較差SNR的感知節(jié)點(diǎn)，選取有 較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)參與判決融合，融合中心采用篩選算法選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)采用K/N準(zhǔn)則參與判決融合^^得最終判決結(jié)果,融合中心得出一個(gè)最終的 判決結(jié)果，并將最終判決結(jié)果通知給各感知節(jié)點(diǎn)，完成頻譜檢測(cè)的任務(wù)。
選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)的步驟進(jìn)一步包括，在融合中心處先比較來(lái)自各 感知節(jié)點(diǎn)的SNR的大小，選出其中的最大值，然后以這個(gè)選出的SNR的最大值作 為參考，跟剩下的SNR分別相減，將差值與融合中心的閾值U匕較，小于等于融 合中心閾值入所對(duì)應(yīng)的感知節(jié)點(diǎn)為有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)，參與判決融合。所述 K/N準(zhǔn)則具體為，K-1遵循0R準(zhǔn)則，K-N遵循AND準(zhǔn)則，K在1和N之間，遵循M0ST 準(zhǔn)則，其中K等于本地判決結(jié)果是1的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，N等于感知網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)數(shù) 量。0R準(zhǔn)則為，只要有一個(gè)節(jié)點(diǎn)的本地判決結(jié)果為l，則最終融合判決結(jié)果為l， 表示有主用戶存在；AND準(zhǔn)則為，只有所有節(jié)點(diǎn)的本地判決結(jié)果是l，最終融合 判決結(jié)果才為l; M0ST準(zhǔn)則為，如果本地判決結(jié)果中1的數(shù)量大于0的數(shù)量，則最 終融合判決結(jié)果為l，否則最終融合判決結(jié)果為0。融合中心的閾值X的具體確 定方法為，設(shè)置各個(gè)感知節(jié)點(diǎn)信噪比差值為初始閾值，在各種初始閾值情況下 分別對(duì)協(xié)作頻譜檢測(cè)的接收端運(yùn)行特征ROC仿真，獲得各感知節(jié)點(diǎn)協(xié)作檢測(cè)的 R0C曲線，檢測(cè)概率最好的ROC曲線對(duì)應(yīng)的初始閾值確定為融合中心的閾值 u
采用本發(fā)明所提出的基于融合中心處進(jìn)行SNR比較的協(xié)作頻譜檢測(cè)方法，可 以有效提高感知無(wú)線電頻譜檢測(cè)的性能,還可能減少參與判決融合的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。 而且對(duì)于SNR的估計(jì)易于實(shí)現(xiàn)，可以作為感知節(jié)點(diǎn)可靠性的參考信息。


圖1協(xié)作頻譜檢測(cè)過(guò)程示意圖
圖2本地判決的能量檢測(cè)框圖
圖3在融合中心處選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)流程4基于SNR比較的OR協(xié)作檢測(cè)在不同初始閾值人下的ROC比較 圖5提出的方法與其它檢測(cè)方法的ROC比較(融合中心閾值入=1)
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明在感知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)都設(shè)置了SNR估計(jì)功能,使感知 節(jié)點(diǎn)可以進(jìn)行接收信號(hào)的SNR估計(jì)。目前SNR估計(jì)可采用的方法有很多，例如 最大似然估計(jì)(ML)、分割符號(hào)矩估計(jì)(SSME) 、 二階矩-四階矩估計(jì)(M2M4)、 最小均方誤差估計(jì)(MMSE)等。
圖l所示為協(xié)作頻譜檢測(cè)過(guò)程圖，圖中N。是具有頻譜檢測(cè)功能的融合中心， Ni (i=l， 2，……m)是m個(gè)與N。相鄰的感知節(jié)點(diǎn)，乂表示在Ni處接收到的主用戶
信號(hào)，^是Ni發(fā)送至帆的本地頻譜檢測(cè)報(bào)告，該檢測(cè)報(bào)告包含了本地頻譜檢測(cè)結(jié) 果(用1或0表示，分別代表存在主用戶信號(hào)和不存在主用戶信號(hào))和估計(jì)的SNR 值。這些本地頻譜檢測(cè)結(jié)果和SNR估計(jì)值被送到融合中心后，根據(jù)SNR的大小選 取出有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)，再將這些較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)的本地頻譜檢測(cè)結(jié)果 參與判決融合，最后得到一個(gè)最終的檢測(cè)判決結(jié)果u。如果lRl表示存在主用戶 信號(hào)，說(shuō)明檢測(cè)的帶寬內(nèi)沒(méi)有頻譜空洞，感知節(jié)點(diǎn)不能使用該頻譜；11=0表示不 存在主用戶信號(hào)，檢測(cè)的帶寬內(nèi)存在頻譜空洞，那么感知節(jié)點(diǎn)可以使用該頻譜 進(jìn)行通信。每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)獨(dú)立地執(zhí)行本地頻譜檢測(cè)和SNR估計(jì)，然后發(fā)送它的本 地頻譜檢測(cè)結(jié)果和SNR估計(jì)值到融合中心。
這里以采用能量檢測(cè)方法為例對(duì)本地頻譜檢測(cè)方法進(jìn)行說(shuō)明。實(shí)際上，能 量檢測(cè)是在一定頻帶范圍作能量積累，如果積累的能量高于一定的門(mén)限值，則 說(shuō)明有信號(hào)存在，感知節(jié)點(diǎn)不能占用該信號(hào)頻段，如果低于一定的門(mén)限值，則 說(shuō)明僅有噪聲，感知節(jié)點(diǎn)可以占用該信號(hào)頻段。感知節(jié)點(diǎn)可通過(guò)能量檢測(cè)方法作出本地判決，判決是否存在主用戶。能量檢測(cè)方法的流程框圖如圖2所示，每 個(gè)感知節(jié)點(diǎn)先將接收到的用戶信號(hào)y通過(guò)一個(gè)帶通濾波器(BPF)，通過(guò)該帶 通濾波器選取出感知節(jié)點(diǎn)需檢測(cè)的頻帶，然后依次經(jīng)過(guò)平方器和對(duì)信號(hào)M個(gè)抽樣
<formula>formula see original document page 8</formula>
求和后，得到本地判決統(tǒng)計(jì)量Y。調(diào)用公式<formula>formula see original document page 8</formula>計(jì)算第i個(gè)節(jié)點(diǎn)信號(hào)的 本地判決統(tǒng)計(jì)量Y，其中對(duì)y進(jìn)行模平方和M個(gè)抽樣求和，；;&為第第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的 第j次信號(hào)抽樣，M為信號(hào)抽樣數(shù)?？筛鶕?jù)信號(hào)方差和噪聲方差預(yù)先設(shè)置門(mén)限值，
門(mén)限值可調(diào)用公式<formula>formula see original document page 8</formula>計(jì)算得出(《、《分別表示信號(hào)方差和噪聲方差)，
比較判斷模塊調(diào)用本地判決統(tǒng)計(jì)量Y跟設(shè)置的門(mén)限值進(jìn)行比較。
如果Y大于門(mén)限值，本地檢測(cè)判決結(jié)果即為l，說(shuō)明存在主用戶信號(hào)，如果Y 小于門(mén)限值，本地檢測(cè)判決結(jié)果即為0，說(shuō)明不存在主用戶信號(hào)。
圖3所示為選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)流程圖。當(dāng)本地判決結(jié)果和SNR估計(jì)值 被送到融合中心后，然后按照下述篩選算法來(lái)選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)參與判 決融合，篩選算法的具體步驟包裙，在融合中心處先比較來(lái)自各感知節(jié)點(diǎn)的SNR 的大小，選出其中的最大值。將此最大值作為參考，跟其它的感知節(jié)點(diǎn)的SNR 值分別相減，得到所有感知節(jié)點(diǎn)(如m+l個(gè))的信噪比差值，將這m+l個(gè)信噪比 差值與預(yù)先確定的融合中心閾值U匕較，差值小于等于融合中心閾值X所對(duì)應(yīng)的 感知節(jié)點(diǎn)的本地判決結(jié)果就參與融合中心的最終判決融合，大于閾值 i的感知 節(jié)點(diǎn)就不參與最終的判決融合。
選出來(lái)的這些具有較高SNR的感知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判決融合時(shí)，在融合中心采用的 融合準(zhǔn)則一般為K/N準(zhǔn)則，該準(zhǔn)則中K等于本地判決結(jié)果是1的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，N等于 感知網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。K/N準(zhǔn)則包括0R (或)準(zhǔn)則、AND (和)準(zhǔn)則、MOST準(zhǔn)則，其中，OR準(zhǔn)則遵循的原則為，只要有一個(gè)節(jié)點(diǎn)的本地判決結(jié)果為l，則最 終融合判決結(jié)果為l，表示有主用戶存在；AND準(zhǔn)則遵循的原則為，只有所有節(jié) 點(diǎn)的本地判決結(jié)果是l的話，最終的判決結(jié)果才為l， MOST準(zhǔn)則遵循的原則為， 以本地判決結(jié)果中的多數(shù)為準(zhǔn)，如果本地判決結(jié)果中1的數(shù)量大于0的數(shù)量，則 總的融合結(jié)果為l，否則總的融合結(jié)果為0。 K4遵循0R準(zhǔn)則，Ki遵循AND準(zhǔn)則， K在1和N之間，遵循MOST準(zhǔn)則。總的融合結(jié)果為O表示存在頻譜空洞，感知節(jié)點(diǎn) 可以占用該頻譜，總的融合結(jié)果為l表示不存在頻譜空洞，感知節(jié)點(diǎn)不能占用該 頻譜。融合中心獲得總的融合判決結(jié)果通過(guò)報(bào)告信道發(fā)送給所有感知節(jié)點(diǎn)。
以下對(duì)如何確定融合中心閾值入進(jìn)行具體描述，協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中存在m+l個(gè)感知 節(jié)點(diǎn)，首先設(shè)定初始閾值為所有感知節(jié)點(diǎn)中最大的SNR跟其它感知節(jié)點(diǎn)SNR之間 的差值，故而初始閾值入有m+l種情況，分別對(duì)這m+l種初始閾值時(shí)的協(xié)作頻譜 檢測(cè)進(jìn)行接收端運(yùn)行特征ROC仿真，獲得各感知節(jié)點(diǎn)在不同閾值X下的協(xié)作頻譜 檢測(cè)的ROC曲線，即每個(gè)初始閾值都有一條ROC曲線與其相對(duì)應(yīng)。比較這m+l條不 同的ROC曲線，在虛警概率不變的情況下，檢測(cè)概率越高的ROC曲線的檢測(cè)性能 越好，據(jù)此選出其中檢測(cè)性能最好的一條ROC曲線所對(duì)應(yīng)的初始閾值作為確定的 融合中心閾值入。
基于上述過(guò)程，為了具體說(shuō)明如何確定出一個(gè)合適的閾值人，我們?cè)O(shè)定己 知5個(gè)感知節(jié)點(diǎn)接收信號(hào)的SNR分別為-17dB、 -18dB、 -20dB、 -22dB和-24dB，其 中的最大值為-17,閾值入先分別暫定為各感知節(jié)點(diǎn)信噪比差值，即0、 1、 3、 5、 7。在上述閾值入情況下分別對(duì)協(xié)作頻譜檢測(cè)的ROC進(jìn)行仿真，獲得不同閾值X下 各感知節(jié)點(diǎn)協(xié)作頻譜檢測(cè)的ROC曲線。圖4為在不同閾值X時(shí)的協(xié)作頻譜檢測(cè)R0C 曲線比較，從圖4中可以看出，當(dāng)閾值入等于1時(shí)R0C曲線最好，其它值時(shí)ROC依次降低，故可以確定出閾值X為1。
為了說(shuō)明提出的基于SNR比較的協(xié)作頻譜檢測(cè)方法能有效提高感知無(wú)線電 頻譜檢測(cè)的性能，圖5給出了采用本發(fā)明所提出方法跟其它頻譜檢測(cè)方法的R0C 比較(已經(jīng)確定閾值入為l)，這里仍然設(shè)定己知5個(gè)感知節(jié)點(diǎn)接收信號(hào)的SNR分 別為-17dB、 -18dB、 -20dB、 -22dB和-24dB，從圖中可以看出在虛警概率相同的 情況下本發(fā)明的檢測(cè)方法提高了系統(tǒng)的檢測(cè)概率，有效改善了頻譜檢測(cè)的性能。 同時(shí)，由于可能剔除了一部分有較差SNR的感知節(jié)點(diǎn)，只讓具有較好SNR的感知 節(jié)點(diǎn)的本地判決參與最終的判決融合，故在判決融合階段減少了參與融合的節(jié) 點(diǎn)數(shù)量。
以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于 此，任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可以輕易想到的變換 和替換，都應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范疇內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利 要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1、一種基于SNR比較的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)方法，其特征在于，感知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行SNR估計(jì)獲得SNR值，每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)采用能量檢測(cè)方法獲得本地判決結(jié)果；并發(fā)送本地判決結(jié)果和估計(jì)的SNR值到融合中心，融合中心采用篩選算法選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)采用K/N準(zhǔn)則參與判決融合獲得最終判決結(jié)果，并將最終判決結(jié)果通過(guò)報(bào)告信道發(fā)送給各感知節(jié)點(diǎn)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)方法，其特征在于， 選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)的步驟進(jìn)一步包括，在融合中心處先比較來(lái)自各 感知節(jié)點(diǎn)的SNR的大小，選出其中的最大值，然后以這個(gè)選出的SNR的最大 值作為參考，跟剩下的SNR分別相減，將差值與融合中心的閾值X比較，小于 等于融合中心閾值X所對(duì)應(yīng)的感知節(jié)點(diǎn)為有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)，參與判決融合。
3、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)方法，其特征在于， 所述K/N準(zhǔn)則具體為，K=l遵循OR準(zhǔn)則，K=N遵循AND準(zhǔn)則，K在1和N之間， 遵循MOST準(zhǔn)則，其中K等于本地判決結(jié)果是1的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，N等于感知網(wǎng)絡(luò) 中所有的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。
4、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)方法，其特征在于， 0R準(zhǔn)則為，只要有一個(gè)節(jié)點(diǎn)的本地判決結(jié)果為l，則最終融合判決結(jié)果為l， 表示有主用戶存在；AND準(zhǔn)則為，只有所有節(jié)點(diǎn)的本地判決結(jié)果是l，最終融 合判決結(jié)果才為1; MOST準(zhǔn)則為，如果本地判決結(jié)果中1的數(shù)量大于0的數(shù) 量，則最終融合判決結(jié)果為l，否則最終融合判決結(jié)果為0。
5、根據(jù)權(quán)利要求l所述的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)方法，其特征在于， 融合中心的閾值X的具體確定方法為，設(shè)置各個(gè)感知節(jié)點(diǎn)信噪比差值為初始閾 值，在各種初始閾值情況下分別對(duì)協(xié)作頻譜檢測(cè)的接收端運(yùn)行特征ROC仿真， 獲得各感知節(jié)點(diǎn)協(xié)作檢測(cè)的ROC'曲線，檢測(cè)概率最好的ROC曲線對(duì)應(yīng)的初始 閾值確定為融合中心的閾值X。
全文摘要
本發(fā)明請(qǐng)求保護(hù)一種基于SNR比較的感知無(wú)線電協(xié)作頻譜檢測(cè)算法，涉及無(wú)線通信系統(tǒng)。該方法是把SNR估計(jì)技術(shù)用于感知無(wú)線電中，把各感知節(jié)點(diǎn)接收信號(hào)的SNR作為感知節(jié)點(diǎn)可靠性的參考，每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)同時(shí)發(fā)送它的本地檢測(cè)結(jié)果和估計(jì)的SNR值到融合中心，在融合中心處先比較來(lái)自各感知節(jié)點(diǎn)的SNR的大小，然后根據(jù)本發(fā)明提出的篩選算法選取有較好SNR的感知節(jié)點(diǎn)參與判決融合。采用本方法能有效提高頻譜檢測(cè)的性能，并可能減少參與判決融合的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。
文檔編號(hào)H04W74/00GK101437295SQ20081023327
公開(kāi)日2009年5月20日 申請(qǐng)日期2008年12月9日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月9日
發(fā)明者謝顯中, 軼 鄭 申請(qǐng)人:重慶郵電大學(xué)