认知无线电频谱感知技术分析.docx

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,net认知无线电频谱感知技术分析
摘要：认识无线电技术做为近年来通信领域的热点研究课题，是无线通信新兴智有技术之一，它对目前频谱资源利用率较低的固定频谱分配制度问题能够有效加具有基础地位。根据检测的依据，当前频谱感知技术类型主要可划分为两种：一种如接收信号强度检测rssi、多分辨率频谱感知mrss等，是基于能量的检测；另一种则包括基于信号符号构成的感知和基于信号相关特征的感知等，这是基于特征的检测。
基于能量检测的认知无线电感知技术分析
能量检测是非相干检测，为目前使用最多，也最简单的方案。采用能量检测，接收机可以不用预知主用户信号发射的相关特征。接收机将信号依次通过模/数转换器、自相关运算、fft,取得接收信号平均功率，然后再拿得到的结果和阈值进行比较，从而判断当前信道主用户占用与否。通过增加接收机每次信号接收时间的长度，或增加fft运算的点数，就能够提高能量检测准确性。不过，能量检测虽较易实现，却也存在局限性，即对主用户信号和接收噪声不能进行有效分离，如果工作条件信噪比相对较低其性能不够稳定。
基于匹配滤波的感知技术分析
在输入信噪比一定的条件下，采用匹配滤波器能使输出信噪比在某一时间达到最大。这使得这种技术检测信号耗时短、效益高，从这个意义上盾来，匹配滤波是最优的信号检测技术。但它需要待测
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信号的先验信息，这个显著的弱点，加之硬件上的相对复杂，使其在实际感知条件下不易实现。
在信号检测理论中匹配滤波器占有十分重要的地位。对实信号s
(t)的匹配滤波器，其冲激响应如下式所示：
h(t)=ks(t0一t)
由式可见，匹配滤波器的脉冲响应h(t)基本为输入信号s(t)的镜像，只不过是时间上右移，同时幅度上乘以中这一非零常数。匹配滤波器能使输出端信噪比达到最大，但是为了匹配滤波的实现，获得较多被检信号的先验知识是重要前提，加之其计算量相对较大，所以这样方法通常用来检测那些发送双方都预知特征的信号。
基于信号周期平稳特征的感知技术分析
由于信号的统计量达到期望值，自相关函数等便具有周期性，这也使得信号与噪声相较而言循环平稳特性更为明显。在己知信号自相关函数的情况下，就能够实现信号与噪声的有效分离，也就能够进行更为准确的感知。此外，由于信号不同，其自相关函数也是不相同的，在已知某一信号频谱特性的前提下，那么将已知信号与其它信号进行分离也是可实现的。这种基于信号循环平稳特征的频谱感知更加有效，当然这需要一个重要的前提，就是已知待检信号的循环平稳特征，且执行复杂度较高。信号的循环平稳特征检测模型如图1所示:
图1信号的循环平稳特征检测模型
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如果信号是功率有限的循环平稳信号，那在时间［—t/2,t/2］上其循环自相关函数为：
谱相关函数为:
其中，a是循环频率，s()是0=0时信道没有信号，仅有噪声情况下的功率谱密度，s()是待检测到信号的功率谱密度。
谱相关检测法其优点表现为：基于信号特征离散地分布于循环谱的循环频率之中，而背景噪声与干扰在非零循环频率处不会呈现谱相关特性，所以信号辨识能力较高。
谱相关检测法的局限则表现在：其计算量很大，且算法要使用傅里叶变换两次对信号进行处理，其所提供的只能是对傅立叶频谱的补充。
认知无线电频谱感知技术中的协作检测分析
由于认知用户对主用户位置信息不掌握，所以只能检测主用户可能较为微弱的信号，这也是对主用户进行基于发射机检测的原因所在。在大多情况下，主用户网络和认知用户在物理上是分隔开来的，因此，认知用户在发射机检测中，无法避免因主用户接收机位置未知而形成的干扰。认知无线电发射机与接收机之间即便是视距传输，但由于遮蔽等客观原因，无法检测到主用户发射信号的可能也是存在的。因此，认知无线电用户需要其他用户协作感知，也就是从其他用户那里得到信息并进行准确检测。认知用户之间的协作检
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测能够有效减少单一用户检测所带来的不确定性，从理论上来讲，协作检测准确性更强。协作检测可在最大程度上避免阴影疚和多径衰落造成检测性能下降的可能，即使在遮蔽环境相对严重的状态下，也能获得较好检测概率。
协作检测结构既可以是分散式的，也可以是集中式的。所谓分布式协同感知，是指各个节点均独立决策，只是相互交换感知信息。协作频谱感知的影响因素不仅包括参与协作的各个节点感知性能，还包括网络拓扑结构和数据融合方法；而所谓集中式协作感知，则是将各个感知节点的感知结果送到基站(bs)或接入点(