一種認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法，屬于認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)領(lǐng) 域。
【背景技術(shù)】
[0002] 作為一項(xiàng)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的智能頻譜分配和頻譜資源共享的關(guān)鍵技術(shù)，認(rèn)知無(wú)線電技術(shù) (CR，Cognitive Radio)近些年來(lái)受到了國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家與學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。然而由于 頻譜資源難以滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的消費(fèi)人群的問(wèn)題日益顯現(xiàn)，因此頻譜資源的高效合理分配已 然成為目前無(wú)線通信技術(shù)發(fā)展領(lǐng)域亟待解決的難題之一。但是通過(guò)FFC(美國(guó)聯(lián)邦通信委 員）對(duì)頻譜利用率的研究報(bào)告顯示由于現(xiàn)有的靜態(tài)頻譜資源分配模式使得大部分授權(quán)頻 譜并未充分使用而導(dǎo)致了當(dāng)前的頻譜資源使用率不高。為了緩解當(dāng)前愈演愈烈的頻譜供求 關(guān)系同時(shí)解決頻譜資源使用率不高的問(wèn)題，在頻譜檢測(cè)方面不影響整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度前 提下，相關(guān)學(xué)者提出了協(xié)作頻譜檢測(cè)技術(shù)，即先通過(guò)融合多個(gè)認(rèn)知用戶(hù)的感知信息，然后再 由融合中心確定該段頻譜是否被主用戶(hù)占用。所以，一種認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感 知算法成為當(dāng)前新的研究方向。
[0003] 傳統(tǒng)的分簇協(xié)作頻譜感知方法是將認(rèn)知用戶(hù)按照某種規(guī)則分成若干個(gè)簇 (cluster)，進(jìn)而選取每個(gè)簇中感知性能最好的認(rèn)知用戶(hù)做為簇首（cluster head)。最后融 合中心（FC，fusion center)將收集到的各個(gè)簇發(fā)送過(guò)來(lái)的決策信息進(jìn)行最終判決。針對(duì) 其在感知過(guò)程中大都沒(méi)有考慮衰落對(duì)判決結(jié)果方面造成誤碼率增加的不足，需要提出一種 認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法，該方法不僅應(yīng)該考慮外環(huán)境對(duì)系統(tǒng)檢測(cè)性能造成 的影響，還要采用全新的分簇規(guī)則和融合準(zhǔn)則，使參與協(xié)作的各個(gè)簇盡可能避免陰影效應(yīng)、 噪聲以及多徑衰落對(duì)檢測(cè)結(jié)果的干擾。
[0004] 傳統(tǒng)的基于LEACH協(xié)議的分簇方法由于每個(gè)簇隨機(jī)分布在不同的位置，并且協(xié)議 沒(méi)有具體指出如何將多個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)合理的分布才能遍及整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。因此，一但出現(xiàn)從 認(rèn)知節(jié)點(diǎn)中選出的簇首節(jié)點(diǎn)同時(shí)集中在網(wǎng)絡(luò)的某片區(qū)域，而一些節(jié)點(diǎn)的附近卻找不到任何 一個(gè)簇首，這樣就會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)能耗分布的不均衡從而帶來(lái)的系統(tǒng)癱瘓。這將會(huì)對(duì)協(xié)作頻譜 感知的最終判決結(jié)果造成十分大的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提供了一種認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法，以用于解決傳統(tǒng)分簇 協(xié)作頻譜感知方法中網(wǎng)絡(luò)能耗分布不均衡從而帶來(lái)的系統(tǒng)癱瘓的問(wèn)題。
[0006] 本發(fā)明認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法是這樣實(shí)現(xiàn)的：所述認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng) 絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法的具體步驟如下：
[0007] StepU將感知網(wǎng)絡(luò)中所有感知用戶(hù)分為若干簇，并選出每個(gè)簇的簇頭；
[0008] Step2、首先對(duì)CR系統(tǒng)中分到每個(gè)簇內(nèi)的感知用戶(hù)進(jìn)行能量檢測(cè)感知本地的頻譜 占用情況，同時(shí)簇首將本簇內(nèi)的感知用戶(hù)上報(bào)的能量檢測(cè)信息發(fā)送至簇首利用數(shù)據(jù)融合方 法進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合處理；
[0009] Step3、簇首數(shù)據(jù)融合之后簇首將它們各自判定出的融合判決結(jié)果發(fā)送至融合中 心，在融合中心中進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合處理；
[0010] Step4、由融合中心估計(jì)出接收到的每個(gè)簇首的信噪比，并將與其所有簇信噪比的 平均值進(jìn)行比較，判斷是否大于其平均值；
[0011] Step5、如果大于平均值則在融合中心進(jìn)行第二次數(shù)據(jù)融合，否則不進(jìn)行；
[0012] 所述步驟Step5,在融合中心中利用"0R準(zhǔn)則"進(jìn)行第二次數(shù)據(jù)融合，并根據(jù)融合 結(jié)果作出最終感知判決結(jié)果，來(lái)感知此信道是否被使用。
[0013] 所述步驟Step3中，其中，在融合中心中進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合處理時(shí)合并感知所 有簇首節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息都采用"0R準(zhǔn)則"融合策略。
[0014] 本發(fā)明的工作原理是：
[0015] 基于分簇的協(xié)作頻譜感知的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。在圖中每一個(gè)大圓表示一個(gè) 簇，CR表示簇罩面的一個(gè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)，CH表示位于一個(gè)簇里面的簇頭節(jié)點(diǎn)，灰色裝置表示協(xié) 作感知系統(tǒng)中的信息融合中心，發(fā)射塔代表主用戶(hù)發(fā)射機(jī)。
[0016] 整個(gè)基于分簇的協(xié)作頻譜感知的系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下所述：
[0017] 1)根據(jù)認(rèn)知用戶(hù)的地理位置將距離較近的認(rèn)知用戶(hù)分到同一個(gè)簇。
[0018] 2)隨機(jī)選擇簇里的認(rèn)知用戶(hù)做為簇首，為避免功率消耗過(guò)快，簇頭由簇成員輪流 擔(dān)任。
[0019] 3)簇首收集并處理簇成員發(fā)送過(guò)來(lái)的本地感知結(jié)果，連同自己的感知信息做出判 決，并將判決結(jié)果發(fā)送至融合中心。為延長(zhǎng)整個(gè)系統(tǒng)的壽命，節(jié)省各認(rèn)知用戶(hù)的能量，融合 中心也是動(dòng)態(tài)選擇，由簇頭輪流擔(dān)任。
[0020] 4)融合中心綜合自身感知結(jié)果與各簇頭的判決情況，進(jìn)行最終決策，并將判決結(jié) 果由簇頭發(fā)至每個(gè)簇成員，如圖1所示，完成整個(gè)過(guò)程。
[0021] 假定在一個(gè)協(xié)作頻譜感知系統(tǒng)中存在若干個(gè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)并且每個(gè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)可以獨(dú) 立向數(shù)據(jù)融合中心發(fā)送決策信息，決策信息在數(shù)據(jù)融合中心基站做出判決并將最終判決信 息通過(guò)基站告知各用戶(hù)節(jié)點(diǎn)。由于控制信道的非理想性，檢測(cè)信息發(fā)送至融合中心的過(guò)程 中可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤概率的情況，如果在這個(gè)時(shí)候盲目地將認(rèn)知用戶(hù)節(jié)點(diǎn)數(shù)增多，則此時(shí)系 統(tǒng)的感知性能不但無(wú)法實(shí)現(xiàn)提升而且還會(huì)導(dǎo)致一些攜帶能量十分有限的認(rèn)知節(jié)點(diǎn)能量耗 盡，帶來(lái)系統(tǒng)能耗過(guò)大的問(wèn)題。當(dāng)一個(gè)協(xié)作頻譜感知系統(tǒng)的規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí)，各信道 (包括感知信道和報(bào)告信道）極易受到路徑衰落或陰影效應(yīng)的影響從而導(dǎo)致系統(tǒng)的生存面 臨巨大的挑戰(zhàn)。因此，引入分簇機(jī)制這一途徑來(lái)解決此類(lèi)問(wèn)題。
[0022] 為解決此類(lèi)問(wèn)題，本發(fā)明給出了一種優(yōu)化的分簇協(xié)作頻譜感知方法。與傳統(tǒng)的 LEACH協(xié)議分簇方法不同之處在于（如圖2,圖3所示），這種方法依據(jù)簇間和簇內(nèi)的不同特 征選擇不同的數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則，并且針對(duì)每個(gè)簇的簇首所經(jīng)歷的不同的信道衰落情況，自動(dòng) 匹配某種規(guī)則使數(shù)據(jù)融合中心只選擇一部分符合融合條件的簇參與相應(yīng)的分簇協(xié)作頻譜 感知，從而有效減小非理想控制信道對(duì)檢測(cè)結(jié)果導(dǎo)致的無(wú)法彌補(bǔ)的影響。其具體規(guī)則是：融 合中心收到各簇首發(fā)送來(lái)的檢測(cè)結(jié)果之后估計(jì)出各簇首的信噪比，然后與之所有簇首的平 均信噪比進(jìn)行比對(duì)，最后選擇出信噪比大于平均值的簇首參與最終"0R準(zhǔn)則"融合判決。
[0023] 該準(zhǔn)則是指：若授權(quán)信息被認(rèn)知用戶(hù)檢測(cè)到，則由數(shù)據(jù)融合中心產(chǎn)生判決，認(rèn)為當(dāng) 前狀態(tài)下的授權(quán)用戶(hù)已經(jīng)處于信道使用階段；否則，融合中心就判定授權(quán)用戶(hù)不存在，并且 當(dāng)主用戶(hù)在任何認(rèn)知用戶(hù)的判決信息中都是不存在的狀態(tài)時(shí)，數(shù)據(jù)融合中心才會(huì)發(fā)出信道 空閑可接入的決策。
[0024] I) "0R"準(zhǔn)則下傳統(tǒng)的協(xié)作頻譜感知的檢測(cè)概率、虛警概率和漏檢概率分別表示 為：
[0025]
(1)
[0026] 式中，P41是指認(rèn)知用戶(hù)i的檢測(cè)概率，P u是指認(rèn)知用戶(hù)i的虛警概率，P ^是指 認(rèn)知用戶(hù)i的漏檢概率。
[0027] 根據(jù)式⑴可得關(guān)系Qd>P4l和Qf>P fil，即在分簇協(xié)作頻譜感知中"0R準(zhǔn)則"的檢測(cè) 概率和虛警概率值相對(duì)較高，同時(shí)，雖然"0R準(zhǔn)則"對(duì)頻譜的利用率較低，但相對(duì)于授權(quán)用戶(hù) 信道的使用來(lái)說(shuō)對(duì)信道產(chǎn)生的干擾卻很小。因此，"0R準(zhǔn)則"在認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)的實(shí)際頻譜 感知中使用更為廣泛。
[0028] 2)優(yōu)化完成后認(rèn)知無(wú)線電協(xié)作頻譜感知分簇算法的檢測(cè)概率Qd和虛警概率Q f分 別為： (2)
[0029]
[0030] 式（2)中，D表示一個(gè)簇內(nèi)所有感知用戶(hù)的數(shù)量，Pdi u是指簇j中第i個(gè)用戶(hù)的檢 測(cè)概率，Pui是指簇j中第i個(gè)用戶(hù)的虛警概率，誤碼率:^是簇群j中的簇首節(jié)點(diǎn)發(fā)送判 決信息給數(shù)據(jù)融合中心過(guò)程中出現(xiàn)的的誤差比例。
[0031] 本發(fā)明的有益效果是：
[0032] 1、由于這種方法依據(jù)簇間和簇內(nèi)的不同特征選擇不同的數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則，并且針對(duì) 每個(gè)簇的簇首所經(jīng)歷的不同的信道衰落情況，自動(dòng)匹配某種規(guī)則使數(shù)據(jù)融合中心只選擇一 部分符合融合條件的簇參與相應(yīng)的分簇協(xié)作頻譜感知，從而有效減小非理想控制信道對(duì)檢 測(cè)結(jié)果造成的影響。
[0033] 2、該方法區(qū)別于傳統(tǒng)的基于LEACH協(xié)議分簇方法，由于在非理想控制信道中將經(jīng) 歷衰落較大的檢測(cè)結(jié)果排除出去，因此降低了對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成誤差的可能，從而可以大幅 提高系統(tǒng)檢測(cè)性能的穩(wěn)定性和抗干擾能力；并且在信道環(huán)境復(fù)雜多變的情況下，該方法實(shí) 現(xiàn)簡(jiǎn)單，成本低廉且拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)易于管理。
【附圖說(shuō)明】
[0034] 圖1是本發(fā)明基于分簇協(xié)作頻譜感知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；
[0035] 其中：在圖中每一個(gè)大圓表不一個(gè)簇，CR表不簇罩面的一個(gè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)，CH表不位 于一個(gè)簇里面的簇頭節(jié)點(diǎn)。
[0036] 圖2是本發(fā)明傳統(tǒng)LEACH協(xié)議分簇方法流程圖；
[0037] 圖3是本發(fā)明所述方法的流程圖；
[0038] 圖4是本發(fā)明的分簇感知方法與傳統(tǒng)LEACH協(xié)議分簇方法的檢測(cè)概率性能比較；
[0039] 圖5是本發(fā)明簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)不同時(shí)簇首節(jié)點(diǎn)的誤碼率；
[0040] 圖6是本發(fā)明不同分簇?cái)?shù)下的檢測(cè)概率（SNR = _5dB)。
【具體實(shí)施方式】
[0041] 實(shí)施例1 :如圖1-6所示，一種認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法，所述認(rèn)知 無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)分簇協(xié)作頻譜感知方法的具體步驟如下：
[0042] StepU將感知網(wǎng)絡(luò)中所有感知用戶(hù)分為若干簇，并選出每個(gè)簇的簇頭；
[0043] Step2、首先對(duì)CR系統(tǒng)中分到每個(gè)簇內(nèi)的感知用戶(hù)進(jìn)行能量檢測(cè)感知本地的頻譜 占用情況，同時(shí)簇首將本簇內(nèi)的感知用戶(hù)上報(bào)的能量檢測(cè)信息發(fā)送至簇首利用數(shù)據(jù)融合方 法進(jìn)行第一次數(shù)據(jù)融合處理；
[0044] Step3、簇首數(shù)據(jù)融合之后簇首將它們各自判定出的融合判決結(jié)果發(fā)送至融合中 心，在融合中心中