感知无线电中基于SNR的频谱检测技术

时间:2022-02-07 06:03:27

感知无线电中基于SNR的频谱检测技术

摘要:阴影、多径和隐藏终端等问题在感知无线电系统中不可避免,为了解决以上这些问题协作频谱检测应运而生。因为感知节点的SNR对协助检测有影响,所以为了减少干扰和降低系统误码率,达到性能的优化,采用智能天线和功率控制二者结合来提高感知系统SNR,然后把该方法与二次协助检测算法相结合,来提高感知系统发送功率、改善信干噪比,降低全局漏检概率,全局虚警概率,仿真证明了该法的优越性。

关键词:感知无线电;频谱检测;信噪比

中图分类号:TN929 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2012) 13-0000-02

一、引言

目前,人们对无线通信业务的需求与日剧增,这造成了可以利用的频谱带宽愈显紧张,频谱资源匾乏的问题日益严重。然而有研究显示,有相当多数量的授权频谱在大部分的时间内处于不工作状态,即空闲状态,这种频谱占有状况与利用的不平衡造成了极大的资源浪费。为了解决该问题,Joseph Mito1a于1999年在软件无线电的基础上提出了感知无线电的概念[1](Cognitive Radio,简称CR)。

频谱感知技术的研究主要集中在本地感知、协作感知和感知机制优化3个方面。本文从本地感知、协作感知这两方面进行了总结归纳,改善已有的频谱检测技术。非授权用户在通信过程中,实际上仅在期望的方向接收和发送信号,故可以将智能天线技术引入到感知无线电。智能天线可以根据特殊的环境和要求,动态地调整接收天线和发射天线方向特性;本地感知中,感知系统采用最通用的感知算法—功率控制技术,其中基于博弈论的功率控制,它具有使各用户获得尽量相同的服务的特点;在协助感知的过程中,引入了二次协助检测算法,有效解决多径、阴影和隐藏终端等问题。通过采用智能天线和功率控制提高感知系统SNR,然后与二次协助检测算法相结合,提高已有的二次协助检测算法性能,有效提高感知系统性能。

二、智能天线波束形成

自适应智能天线的关键技术之一是波束形成,它能有效提高信噪比,提高用户数量。工作原理是波束形成器根据具体的通信环境,主动调整天线阵元的幅度、相位加权因子,提高信噪比。

根据文献[2],利用 进行波束形成,即实现自适应智能波束形成。

三、基于博弈论的功率控制

感知系统中的关键技术之一是分布式功率控制,2000年Goodman[3]提出非合作博弈功控的基本模型,该模型可用于感知系统中的分布式功率控制,其效用函数与信干噪比有关。文献[4]基于用户接收功率和信干噪比定义用户的代价函数,定义

函数作为用户i的代价函数,即综合代价函数(synthetic pricing),其中 比例系数,为实常量。博弈模型问题转化为

各用户在基于博弈论的功率控制下,发送功率最小,系统干扰引起的失真最小。其输入信号是经过智能天线波束成形的功率信号。

四、基于SNR比较的二次协作频谱检测算法

基于SNR比较的二次协作频谱检测,主要采用群内协作和群间协作。群内协作中,选择一个信噪比最大的感知用户作为该群群首,主要功能是收集群内感知用户的本地判决,此时每个感知用户采用基于博弈论的功率控制算法。群间协作是在群内协作的基础上,群首根据SNR做出群内融合,传给感知基站,感知基站对来自不同群的群首报告结果进行群间协作,得出系统判决。

五、仿真结果

首先,智能天线波束形成算法和基于博弈论的功率控制算法相结合的系统与单纯基于博弈论的功率控制系统进行比较。仿真中假设一用户为主用户,其为离基站最远。系统的信噪比设为18dB。由图1可知基于波束形成算法的功率控制系统在所设强干扰的条件下,次级用户的发送功率更低,而主用户的发送功率更高。

其次,通过2仿真结果得出,在波束成形的功率控制系统中,次级用户的信干噪比和主用户的信干噪比之间存在明显差距,这样可以更好地保证主用户的通信。主要是基于波束形成算法的功率控制系统利用智能天线保证波束对准期望信号及其多径方向,并在干扰信号方向上形成较深的零陷,改善了信干噪比。这一优点是单单基于博弈论功率控制系统所不具有的优点。

第三,波束成形的功率控制系统能够有效改善用户的信噪比,故该算法与二次协作检测算法相结合,能够有效降低全局漏检概率,提高频谱检测技术的有效性。图3为波束成形功率控制兼二次协助检测算法结合的系统,与单单进行二次协助检测算法的系统比较图,通过仿真图可以发现,波束成形功率控制兼二次协助检测算法结合的系统效果优于单单进行二次协助检测算法的系统,主要是前者在信噪比上优于后者。

六、结束语

感知无线电频谱检测研究中,如何提高SNR,有效提高感知系统发送功率、信干噪比,降低全局漏检概率,全局虚警概率,本文提出的算法对实际应用有一定的价值。

参考文献:

[1]J.Mitola.Cognitive Radios:Making Software Radios more Personal.IEEE Personal Communications,1999,Vol 6(4):13-18

[2]LEE JH,HSU T F.SANHAE KM.A Cognitive beam forming Scheme for coexistence of Incumbent and Cognitive Radios[C].Consumer Communications and Networking Conference Piscataway,NS,USA:IEEE 2009:667-666

[3]GOODMAN DAVID.power Control for Wireless Data[J].IEEE Personal Communications,2007,2:48-54

[4]康钰,谢显中.用智能天线和功率控制提高感知系统信干噪比[J].吉林大学学报,2010,28,4

[5]谢显中,燕涛.基于SNR比较的2次协作的感知无线电频谱检测[J].重庆邮电大学学报,2010,22,6)

[6]田峰,杨震.认知无线电频谱分配新算法研究[J].通信学报,2007,28(9):27-33

[7]Hang Qin,Hui Wang,Huaibei Zhou.A Selfish Game-Theoretic Approach for Cognitive Radio Networks with Dynamic Spectrum Sharing. International Conference on Computer Science and Software Engineering,Dec,2008:1105-1109

[8]邱晶,邹卫霞.认知无线电中的动态频率选择和功率控制研究[J].系统仿真学报,2008,20(7):1821-1825

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