基于分簇的協(xié)作頻譜感知模糊融合方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于分簇的協(xié)作頻譜感知模糊融合方法，可在協(xié)作頻譜感知技術(shù)中通過分簇提高協(xié)作感知性能。此外，在融合中心端設(shè)計一種基于模糊綜合判決的線性加權(quán)軟融合算法，實現(xiàn)認知無線網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作頻譜檢測。采用模糊分簇以及模糊綜合判決方法實現(xiàn)分簇和軟融合兩個子模塊，可實現(xiàn)認知無線網(wǎng)絡(luò)智能化認知功能，同時降低運算復(fù)雜度。
【專利說明】基于分簇的協(xié)作頻譜感知模糊融合方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明主要研究認知傳感器網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)作頻譜感知問題。首先，采用聚類方法實現(xiàn)認知節(jié)點的分簇過程；然后在簇成員與簇頭之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合過程。最后將簇頭的信息發(fā)送至融合中心，采用一種基于模糊矩陣的線性加權(quán)融合方法，判決出主用戶是否存在。此協(xié)作頻譜感知過程主要目標為檢測認知網(wǎng)絡(luò)頻譜是否空閑，該頻段能否實現(xiàn)頻譜接入。
【背景技術(shù)】
[0002]認知無線電是無線通信領(lǐng)域的新概念,在1999年時，Joseph Mitola博士提出了認知無線電(Cognitive Radio，CR)的概念。CR核心思想就是使無線通信設(shè)備具有發(fā)現(xiàn)“頻譜空洞”并合理利用這些頻譜空洞的能力。次級用戶(Secondary User, SU)會對目標頻段進行連續(xù)的監(jiān)測，找出未被主用戶(Primary User,PU)占用的授權(quán)頻段，于是非授權(quán)用戶就可以接入此頻段。然而，當主用戶需要使用該頻段時，次級用戶(認知用戶)必須在規(guī)定時間內(nèi)退出該頻段。
[0003]認知無線網(wǎng)絡(luò)是一種新型通信網(wǎng)絡(luò)，從發(fā)現(xiàn)空閑頻譜到合理利用頻譜，實現(xiàn)了傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)所不具備的功能。通過動態(tài)頻譜檢測、頻譜接入和頻譜管理，次級用戶可以實現(xiàn)對頻譜資源的充分運用。其基本工作流程為:次級用戶持續(xù)檢測已授權(quán)的頻譜資源，保證了主用戶優(yōu)先使用，自適應(yīng)地調(diào)整收發(fā)設(shè)備到當前檢測空閑頻譜上進行通信?？偠灾?，認知無線電網(wǎng)絡(luò)可有效減少由頻譜短缺引起的無線通信限制，提高頻譜利用率。
[0004]認知無線網(wǎng)絡(luò)其中一個關(guān)鍵技術(shù)為頻譜感知。目前，頻譜感知技術(shù)研究主要包含兩個方面:一是本地頻譜感知技術(shù)，即根據(jù)單個認知無線電節(jié)點接收的信號，檢測其所處無線環(huán)境的頻譜占用狀態(tài)；二是協(xié)作頻譜感知技術(shù)，即通過多個認知用戶間的合作，提高檢測靈敏度和檢測可靠性，并降低對單節(jié)點的性能要求。
[0005]認知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜感知技術(shù)既可以預(yù)防對授權(quán)用戶的干擾，也能夠通過發(fā)現(xiàn)可用頻譜資源提高頻譜利用率。然而，頻譜感知在實際場景中的性能經(jīng)常被多徑衰落、陰影效應(yīng)和接收機的不確定性等問題所制約。為了解決上述問題，該領(lǐng)域提出了協(xié)作頻譜感知技術(shù)，通過利用空間分集來有效提高檢測性能。協(xié)作頻譜檢測技術(shù)必須保證可靠性與高效性。因此，研究高效協(xié)作頻譜感知算法具有理論研究意義與實際應(yīng)用價值。
[0006]現(xiàn)有技術(shù)中的協(xié)作頻譜感知算法，主要研究了如何提高頻譜感知的可靠性，降低算法復(fù)雜度，主要思想是利用多個感知用戶的分集特性。然而，考慮認知用戶較多情況下的認知無線網(wǎng)絡(luò)，需考慮分簇以及低復(fù)雜度的融合中心合并算法。當前研究技術(shù)中缺乏對于如何解決分布式、大規(guī)模認知無線網(wǎng)絡(luò)的分析與探討。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]發(fā)明目的:針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供一種基于分簇的協(xié)作頻譜感知模糊融合方法，包括:①采用模糊聚類算法，實現(xiàn)認知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分簇過程，并且根據(jù)接收信噪比選擇出簇頭實現(xiàn)簇成員與簇頭之間的數(shù)據(jù)融合，然后實現(xiàn)簇頭與融合中心之間的數(shù)據(jù)融合，采用一種基于模糊矩陣理論的線性加權(quán)軟融合方法。
[0008]技術(shù)方案:一種基于分簇的協(xié)作頻譜感知模糊融合方法，具體包括:
[0009]( I)基于分簇的協(xié)作感知
[0010]在協(xié)作頻譜感知中，設(shè)定整個系統(tǒng)的性能為虛警概率Qf和檢測概率Qd。其中包括兩種通信信道，感知信道和報告信道，它們的平均信噪比分別表示為^和5，I = I,-,M0
簇的個數(shù)設(shè)定為M。在此模型中，假定簇與簇頭之間的通信信道是理想的。
[0011]基于分簇的協(xié)作頻譜感知的主要思想為，假設(shè)上層將認知用戶分成若干簇，在每一個簇中，選擇報告信道條件最好(報告信道接收信噪比SNR最大)的認知無線(CognitiveRadio，CR)用戶，作為此簇中的簇頭(Cluster Head, CH)0每一個簇中用戶將檢測結(jié)果發(fā)送到簇頭處，由簇頭按照某個融合規(guī)則進行數(shù)據(jù)融合，之后各個簇的簇頭再將結(jié)果發(fā)送自融合中心接收端。
[0012]基于上述分簇思想，設(shè)定前提假設(shè):1)假設(shè)認知用戶對信道的瞬時狀態(tài)信息已知；
2)在一個簇中的用戶之間的信道假設(shè)是理想的。分簇協(xié)作感知過程，描述如下:
[0013]步驟1:第i個簇中的每個認知用戶進行本地能量檢測得到能量值Ο。，向簇中的簇頭發(fā)送本地檢測結(jié)果Gi,」=Ω (Oi j), i = I, 2,..., K, j = I, 2,...Ni,其中K是簇的數(shù)目，Ni是第i個簇中的認知用戶數(shù)目。
[0014]步驟2:每個簇頭根據(jù)某個融合規(guī)則作出第一次決策或數(shù)據(jù)合并，本設(shè)計合并方式為線性加權(quán)軟合并:
【權(quán)利要求】
1.一種基于分簇的協(xié)作頻譜感知模糊融合方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟1:產(chǎn)生主用戶信號，調(diào)制發(fā)射功率由具體網(wǎng)絡(luò)環(huán)境確定； 步驟2:設(shè)計實現(xiàn)實際認知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的感知信道噪聲與衰落； 步驟3:每個認知節(jié)點通過對疊加信號的能量捕獲，實現(xiàn)能量檢測；單個認知節(jié)點采用的是能量檢測的方法，得到目標頻段內(nèi)的信號能量的統(tǒng)計量； 步驟4:采用模糊聚類算法實現(xiàn)分簇過程，選擇接收信噪比最大的簇成員為簇頭； 步驟5:每個分簇內(nèi)將得到結(jié)果送到每個分簇的簇頭進行軟融合，得到結(jié)果送至到報告信道； 步驟6:比特數(shù)據(jù)進入報告信道，進入融合中心，進行簇間模糊判決軟融合得出判決結(jié)果; 步驟7:將協(xié)作感知判決結(jié)果進行接收機的性能統(tǒng)計，同時發(fā)送至動態(tài)頻譜接入模塊。
【文檔編號】H04B17/00GK103763706SQ201310745504
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2013年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月30日
【發(fā)明者】郭潔, 顧燕, 楊力 申請人:河海大學(xué)