认知无线电
认知无线电技术
认知无线电技术什么是认知无线电技术？认知无线电技术，又称为认知无线电系统，是一种通过利用电磁波的传播特性，对无线电频率进行智能管理和利用的技术。
它通过对周围无线电频谱的监测、识别和分析，实现了无线电频谱的高效利用。
与传统的固定频率使用方式不同，认知无线电技术可以动态地调整无线电频率以避免和其他无线电设备的干扰，从而提高了频谱的利用效率。
认知无线电技术的应用可以涵盖通信、雷达、导航和遥感等领域。
认知无线电技术的发展历程认知无线电技术的发展可以追溯到20世纪90年代初期，当时，波束赋形和频率聚焦技术逐渐成熟，很多无线电设备都已经实现了数字化处理。
在这样的背景下，研究人员开始寻求一种新的方式来提高频谱利用率，避免信号干扰现象的发生。
2002年，美国电子电气工程师学会（ IEEE）提出了认知无线电技术的概念。
2003年，美国国防部开始为研究该技术的应用和发展提供资金支持。
此后，越来越多的研究机构和企业开始加入到认知无线电技术的研究和应用之中。
近年来，认知无线电技术在国内外的研究和应用得到了广泛关注和推广。
认知无线电技术的特点1.智能管理认知无线电技术可以自主地对无线电频率进行管理和利用，通过智能的处理能力，动态地调整无线电的频率范围、幅度和波形等，适应不同的环境和需求。
2.高效利用认知无线电技术可以避免固定频率使用方式下的频谱浪费和干扰问题，提高了频谱的利用效率。
通过对周围无线电环境的优化感知和调节，可以实现更多无线电设备的共存，满足满足不同的通信需求。
3.低成本与固定频率使用方式相比，认知无线电技术可以减少硬件设备的需要，降低成本和能耗。
4.安全可靠认知无线电技术可以减少不必要的信号干扰和频谱浪费，提高了无线电设备的安全性和可靠性，避免了频繁的通信中断和信息传输错误。
认知无线电技术的应用认知无线电技术已经应用在多个领域中，下面列举几个具体的应用：1. 通信认知无线电技术可以大大提高无线电频谱的利用效率，支持更多的数据传输和接受，同时减少了传输中的干扰和浪费，提高了通信的速度和可靠性。
认知无线电的开发环境与基础实验入门
认知无线电的开发环境与基础实验入门认知无线电（Cognitive Radio）是一种新型无线通信技术，其核心概念是无线电设备具有感知和认知的能力，能够自主地感知无线电频谱的使用情况，并根据当前环境的特性和需求灵活地调整自身的传输参数和工作模式。
在认知无线电的开发环境与基础实验入门方面，主要包括开发环境的搭建和基础实验的设计与实施两个方面。
首先，认知无线电的开发环境搭建需要一些基本的硬件设备和软件工具。
硬件方面，需要一台通用计算机，可以是台式机或者笔记本电脑，满足一般的运算和存储需求即可。
此外，还需要一块可编程的无线电设备，如软件无线电（Software Defined Radio，简称SDR）平台。
SDR平台可以通过编程来实现对无线电硬件的控制和调整，满足认知无线电的开发需要。
在软件工具方面，可以选择一些开源平台，如GNU Radio和SDR#等，这些平台提供了丰富的工具和函数库，可以方便地进行信号处理和无线电通信的实验。
其次，基础实验的设计与实施是认知无线电开发的重要一环。
基础实验主要包括两个方面的内容：频谱感知和动态频谱访问。
频谱感知是指无线电设备根据感知算法和感知技术来感知当前频谱的利用情况。
这其中的关键步骤包括能量检测、频谱分析和频谱识别等。
动态频谱访问是指无线电设备基于感知结果和通信需求来动态地决策如何访问频谱资源。
这其中的关键步骤包括频谱查询、频道选择和动态频谱访问控制等。
为了实施这些基础实验，我们可以利用上文提到的开源软件平台，如GNU Radio 和SDR#等，结合SDR平台进行实验。
首先，我们可以使用GNU Radio提供的信号处理库和函数来实现频谱感知算法和感知技术。
例如，可以使用能量检测算法来检测信号的存在和强度，使用频谱分析算法来分析信号的频谱特征，使用频谱识别算法来识别不同信号的类型和调制方式等。
然后，基于感知结果，可以调用SDR平台的API接口来进行动态频谱访问控制。
认知无线电
认知无线电认知无线电(Cognitive Radio)这个术语首先是Joseph Mitola在软件无线电概念的基础上提出的，其核心思想是CR具有学习能力，能与周围环境交互信息，以感知和利用在该空间的可用频谱，并限制和降低冲突的发生。
目前，认知无线电技术炙手可热，应用前景一片大好。
有报道称具有认知功能的无线局域网产品将在近一两年内问世，但是要真正实现CR技术还需解决包括频谱检测技术、自适应频谱资源分配技术和无线频谱管理技术等关键技术问题。
当前，认知无线电技术已经得到了学术界和产业界的广泛关注。
很多著名学者和研究机构都投入到认知无线电相关技术的研究中，启动了很多针对认知无线电的重要研究项目。
例如：德国Karlsruhe大学的F. K. Jondral教授等提出的频谱池系统、美国加州大学Berkeley分校的R. W. Brodersen教授的研究组开发的COVUS系统、美国Georgia理工学院宽带和无线网络实验室Ian F. Akyildiz教授等人提出OCRA项目、美国军方DARPA的XG项目、欧盟的E2R项目等。
在这些项目的推动下，在基本理论、频谱感知、数据传输、网络架构和协议、与现有无线通信系统的融合以及原型开发等领域取得了一些成果。
IEEE为此专门组织了两个重要的国际年会IEEE CrownCom和IEEE DySPAN交流这方面的成果，许多重要的国际学术期刊也通过将刊发关于认知无线电的专辑。
目前，最引人关注的是IEEE 802.22工作组的工作，该工作组正在制定利用空闲电视频段进行宽带无线接入的技术标准，这是第一个引入认知无线电概念的IEEE技术标准化活动。
结合上述认知无线电技术的现状，预计认知无线电未来会沿着以下几个方面发展：1、基本理论和相关应用的研究，为大规模应用奠定坚实的基础。
比较重要的包括：认知无线电的信息论基础和认知无线电网络相关技术，例如：频谱资源的管理、跨层联合优化等等。
浅谈认知无线电技术
汇报人：文小库2023-11-17•认知无线电技术概述•认知无线电技术的原理与技术•认知无线电技术的优势与挑战•认知无线电技术的发展趋势与展望•认知无线电技术的实际应用案例认知无线电技术概述01认知无线电（Cognitive Radio, CR）是一种智能无线电通信技术，能够感知并理解周围的无线电环境，动态地调整其传输参数，如频率、功率等，以提高无线频谱的利用效率。
认知无线电的特点主要包括灵活性、自适应性、智能性和环保性。
它能够根据无线电环境的实时变化来动态调整传输参数，以适应不同的通信需求和保障通信质量。
此外，认知无线电还具有节能环保的优势，能够有效地利用无线频谱资源，缓解频谱资源紧张的问题。
定义和特点VS认知无线电技术的研究始于20世纪90年代，随着无线通信技术的快速发展和频谱资源的日益紧张，认知无线电技术逐渐成为研究的热点。
各国政府和企业纷纷投入大量的人力和物力资源进行认知无线电技术的研究和开发。
目前，认知无线电技术已经取得了显著的进展，各种先进的认知无线电技术和系统不断涌现。
未来，认知无线电技术将继续朝着智能化、自适应性和节能环保等方向发展，为无线通信技术的发展带来更多的创新和突破。
认知无线电技术的历史与发展认知无线电技术可以应用于各种无线通信系统，如移动通信、卫星通信、物联网、智能家居等。
在这些系统中，认知无线电技术可以通过感知周围无线电环境的变化，动态地调整传输参数，提高频谱利用效率，保障通信质量。
例如，在移动通信系统中，认知无线电技术可以感知并避免干扰，提高频谱利用效率，增加网络容量和覆盖范围。
在卫星通信系统中，认知无线电技术可以通过动态地调整传输参数，适应不同卫星的运动轨迹和通信需求，保障通信质量。
认知无线电技术的应用场景认知无线电技术的原理与技术02认知无线电技术通过感知无线电环境，理解信号传播特性，从而获取空闲频谱的机会。
通过构建频谱地图，对频谱使用情况进行记录和分析，为后续的频谱管理和优化提供数据支持。
认知无线电技术研究与应用研究
认知无线电技术研究与应用研究一、概述认知无线电技术是指利用先进的无线电通信技术、智能化技术、人工智能技术，实现对无线电频谱的高效率利用和周围环境的自适应感知的一种技术水平，它及其应用在无线电通信中的优越性已得到了广泛认可，因此成为当今无线电通信领域的研究热点，本文主要围绕认知无线电技术研究与应用研究展开。
二、认知无线电技术的研究发展1. 认知无线电的概念和特点认知无线电系统通过动态频谱接口（Dynamic Spectrum Access, DSA）技术，自适应地感知空余频谱，进行频谱分配和频谱管理，提高频谱使用效率和带宽利用率，从而满足不断增长的无线电通信需求；同时，认知无线电系统还具备灵活的频谱共享、环境自适应等特点，可以适应多种复杂环境。
2. 认知无线电的关键技术认知无线电技术的实现需要发展若干关键技术，包括频谱感知与测量、频谱管理与调度、无线电网络安全等技术，其中频谱感知和测量技术是认知无线电技术的核心，利用先进的信号处理技术进行快速的频谱感知和测量是其关键之一。
3. 认知无线电的应用领域认知无线电技术的应用领域涵盖多个方面，如无线电通信、无线电数据传输、军事和民用应用等方面，其中，无线电通信应用领域最为广泛，使用认知无线电系统可以提高系统带宽利用率、频谱利用率，同时可以适应不同的环境。
三、认知无线电技术的典型应用举例1. 无线电通信应用领域随着通信市场的不断扩大，无线电通信已经成为人们生活中最为常见的通讯方式之一，但是频带资源十分有限，如何更好地利用频带资源已经成为一个紧迫的问题。
认知无线电技术恰好可以解决这一问题，它可以适应不同的环境，可以灵活共享频带资源，实现更加高效地频谱分配和调度，同时可以保证无线电通信系统的安全性。
2. 军事应用领域在军事领域中，频谱使用更为复杂，认知无线电技术也得到了广泛应用，如士兵战地通信系统、立体作战指挥系统等。
因为在军事环境中，无线电通信的建设费用昂贵，需要灵活适应性的频谱管理系统，而认知无线电技术正好满足了这一需求，使用它可以高效地利用有限的频谱资源，同时保证了通信系统的稳定性和安全性，因此得到了广泛应用。
认知无线电技术的研究与优化
认知无线电技术的研究与优化认知无线电技术是近年来发展最为迅速的无线电技术之一。
其核心思想是通过对无线电频谱的实时监测和分析，实现对无线电频道的自适应管理和智能分配。
因此，它被广泛应用于无线电资源共享和频谱利用效率提高的领域。
本文将从认知无线电技术的原理、应用领域以及研究与优化方向三个方面，为读者详细介绍认知无线电技术。
一、认知无线电技术的原理认知无线电技术的核心是通过实时监测和分析无线电频谱，获取频道的使用状况、空余容量等信息，从而实现对频谱的自适应管理和智能分配。
其优点是可以最大程度地提高频谱的利用效率，避免频谱的浪费和瓶颈发生。
认知无线电技术通常由以下五个主要模块组成：1.感知模块：监测和获取频谱信息。
2.推理模块：处理并分析感知模块采集的频谱信息，识别出当前频率和频道的使用情况，以及可用频道的数量和容量等相关信息。
3.规划模块：根据推理模块的结果，制定出合理的频道分配方案。
4.执行模块：根据规划模块的方案，执行相应的频道分配和调度操作。
5.反馈模块：监测和评估执行模块的操作效果，从而不断优化系统的性能和效率。
二、认知无线电技术的应用领域认知无线电技术可以应用于多个领域，如无线电资源共享、物联网通信、移动通信等。
下面将分别阐述其在这些领域中的应用场景和具体实现方式。
1.无线电资源共享。
传统的无线电频谱管理方式是采用独占或分段的方式，导致频谱利用效率低下和频谱浪费。
而认知无线电技术可以通过对频谱进行智能识别和分配，实现多用户共享同一频谱，从而最大化地提高了频谱利用效率。
例如，无线电电视的频谱资源一般处于一种相对稳定的状态，而认知无线电技术可以将这些空闲的频率分配给无线局域网或蜂窝通信等其他应用，以增强频谱利用效率。
2.物联网通信。
随着物联网智能家居、智能医疗等应用的快速发展，对于频谱的需求也在不断增长。
而传统的物联网无线通信方式存在频谱资源有限、信道干扰严重等问题。
而认知无线电技术则可以通过对频率的实时检测和分析，选择最优的频谱资源和信道，从而实现物联网通信的高效性和可靠性。
认知无线电体系结构分析
认知无线电体系结构分析认知无线电是一种新生的无线通信技术，它在频谱管理、网络优化等方面有着广泛的应用。
为了更好地实现认知无线电通信，需要建立合理的认知无线电体系结构。
本文将从多个方面进行分析，为读者呈现认知无线电体系结构。
一、认知无线电的定义和特点认知无线电是指一类能够自主建立模型、利用地理信息和环境关键指标，自动或半自动感知和操作无线电频谱的系统的技术。
它具有动态频谱分配和利用的能力，能够有效地提高无线电频谱利用率、提升通信性能，优化用户体验，是无线电通信的一种重要技术。
二、认知无线电的体系结构认知无线电体系结构主要分为网络体系结构、射频体系结构、通信协议体系结构。
1. 网络体系结构认知无线电网络体系结构是指由认知无线电通信设备、认知控制器、认知网关节点和认知管理服务器等组成的网络结构。
其主要功能是通过自主感知、分析和决策无线电环境，实现频谱监测、动态频谱分配和网络管理等任务。
2. 射频体系结构认知无线电射频系统主要包括软件定义的无线电设备、DAA-PCB电路板和射频前端等元件。
这些元件协调工作，使得无线电设备具有高度的智能化完成频谱感知、数据处理、通信控制。
3. 通信协议体系结构认知无线电通信协议体系结构是实现认知无线电通信所必需的协议总称，本质上是在数据链路层之上，对认知无线电设备所提供的通信服务的控制，使用其设备优化频谱利用。
该部分主要涉及到物理层、数据链路层、网络层，需要确保不同节点间的信息交流顺畅、安全可靠。
三、认知无线电体系结构分析认知无线电体系结构是一种比较复杂的分布式结构体系，其设计需要考虑众多因素，一些主要方面如下：1.取决于射频前端设计的电路过程，越复杂有更好的效果，同时需要考虑成本限制。
2. 系统中大量节点间的互相操作请求，数据必须很好地调配以提高信道使用率。
3. 必须要有高精度的感知与反应，以满足对频谱使用状态的无缝控制。
4. 系统需要优化节点的选择算法以实现快速定位，这对连通性和频谱效果有很大的影响。
认知无线电技术
认知无线电（CR）的概念源自约瑟夫·米托拉（Joseph mitola）博士1999年的基础研究。
其核心思想是认知无线电（CR）具有学习和与周围环境互动的能力，以感知和利用卫星中的可用频谱。
空间，并限制和减少冲突的发生。
认知无线电（CR）的学习能力是使其从概念到实际应用的真正原因。
有了足够的AI，您可以从过去的经验中学到可以实时响应实际情况，包括死区，干扰和使用模式的知识。
这样，Cr使无线电设备可以根据频段可用性，位置和过去的经验来确定使用哪个频段。
随着许多CR相关研究的发展，对Cr技术的理解也不同。
最典型的模型是米托拉博士基于机器学习和模式推理的认知周期模型。
他们强调软件定义无线电（SDR）是CR的理想平台。
考虑到Cr研究的各种描述，美国FCC提出了CR的简化版本。
他们在fcc-03322中提出，任何具有自适应频谱意识的无线电都应称为认知无线电CR。
FCC更准确地将CR定义为一种无线电，它可以根据其与操作环境的相互作用来动态更改其发射机参数。
具有环境感知和传输参数自修改功能。
Cr是一种新型的无线电，可以可靠地感知宽带上的频谱环境，检测合法授权用户（主要用户）的出现，并可以自适应地占用立即可用的本地频谱。
同时，它不会在整个通信过程中对主要用户带来有害干扰。
无线环境中的无线信道和干扰将随时间变化，这意味着CR将具有高度的灵活性。
Cr的应用主要基于FCC的观点，因此也称为频谱捷变无线电，机会频谱接入无线电等。
目前，在频谱政策管理部门的推动下，一些标准化组织采用了CR技术，并制定了一系列标准来促进Cr技术在各种应用场景中的发展。
例如，IEEE 802.22工作组正在为无线LAN 上的WLAN开发基于CR的空中接口标准。
其目标是有效利用分配给电视广播的VHF / UHF 频段的空闲信道；IEEE802.16工作组正在研究H版本标准，并致力于改进策略，MAC增强和其他机制，以确保基于WiMAX的自由系统和授权系统之间的授权系统共存。
认知无线电
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通常一个博弈过程包括五个方面： 通常一个博弈过程包括五个方面： 1、参与者： 博弈中进行独立决策的参与者也称为局中人 2、策略： 在每一局博弈中，参与者都会选择一种实际可行的方案 3、信息： 它是参与者选择策略的前提 4、次序： 由于每个博弈方的决策有先后之分，所做的决策也不止一 次，这样就产生了次序。 5、得失： 博弈的结果称为得失。
2、认知无线电原理
无线环境
发射信号
频谱激励 频 谱 感 知
频 谱 判 决
信道容量 频谱分析
频谱信息
认知无线电原理图
3、认知无线电的特点 、
1.对环境的感知能力 2.对环境变化的学习能力 3.对环境变化的自适应性 4.通信质量的高可靠性 5.对频谱资源的充分利用 6.系统功能模块的可重构性
频谱分配
LB = {ln.m • b n.m }N ×M
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• 干扰矩阵集合
C = {cn ,k ,m c
n,k ,m
∈ {0,1}}N × N ×M
• 无干扰的频谱分配矩阵
A = {an ,m an ,m ∈ {0,1}}N ×M
A必须满足无干扰条件：
基于着色理论的 频谱分配方法具 有时间开销小的 优点，但精度不 够高。
一、概念
频谱分配就是根据需要接入系统用户数目及其服务 要求将频谱分配给一个或多个指定用户。 频谱分配的主要目的就是通过一个自适应策略有效 的选择和利用空闲频谱。利用动态频谱分配策略，可有 效的提高无线通信的灵活性，使授权用户和非授权用户 之间避免冲突，公平地享有频谱资源，满足用户因不同 业务而不断变化的需求。
认知无线电的基础知识
1、认知无线电(Cognitive Radio,CR)概念 认知无线电(Cognitive Radio,CR)概念
认知无线电成功案例
认知无线电成功案例
认知无线电（Cognitive Radio）是一种智能无线通信技术，它能够通过感知环境并据此自主地选择最佳的频谱资源进行通信。
这种技术已经在许多领域得到应用，并且取得了一些成功的案例。
以下是一些认知无线电成功案例的例子：
1. 军事通信：在军事通信领域，认知无线电可以通过实时频谱感知，自主地选择最佳的频段进行通信，从而提高通信的安全性和灵活性。
2. 智能城市：在智能城市和物联网应用中，认知无线电可以帮助无线网络更好地适应环境变化，优化频谱利用，并且提高网络容量和覆盖范围。
3. 电力系统：在电力系统中，认知无线电可以用于智能电力网，通过对频谱使用的优化，提高电网的可靠性和效率。
4. 紧急救援：在紧急救援通信中，认知无线电可以实时感知通信环境，为救援人员提供更可靠的通信支持，保证通信的可用性。
这些都是认知无线电成功应用的案例，表明其在不同领域具有广泛的应用前景。
随着认知无线电技术的不断发展，相信会有越来越多的成功案例涌现。
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认知无线电中的协作频谱检测技术Cooperative Spectrum Detection Techniques in Cognitive Radio王海军,粟欣,王京摘要：频谱检测技术是认知无线电中极其重要的环节，而协作式的频谱检测由于其良好的检测性能日益受到人们的关注。
基于能量检测，协作频谱检测的算法主要有：与(AND)算法、或(OR)算法、计数算法、分区算法、似然比算法、线性加权算法和分布式无线通信系统(DWCS)算法。
分析表明，这些协作检测算法能够改善系统的检测性能、减低干扰冲突、提高频谱利用率。
关键词：认知无线电；协作检测；检测概率；虚警概率随着无线通信的飞速发展，频谱资源短缺问题日益严重。
据统计，频谱资源在时间和空间上的利用率很低。
引起这一矛盾现象的原因很大程度上在于目前固定式的频谱分配政策。
认知无线电是一种能够智能感知和适应周围无线通信环境的新技术。
通过对频谱资源的感知和利用，认知无线电可以很好解决当前频谱分配不合理的问题[1]。
目前，美国的联邦通信委员会(FCC)已经通过了频谱重用的提案，这一提案允许在电视系统等授权用户专用的频谱段中，引入非授权的认知用户[2]。
为确保不影响当前授权用户对于该频段的使用，认知用户必须准确检测出当前频段是否被授权用户使用。
因此，频谱检测成为认知无线电技术中极为关键的一部分。
目前，认知无线电的频谱检测技术中的能量检测得到了广泛应用。
它算法简单，对于授权用户的信号没有先验知识要求，适合认知无线电系统中认知用户接收信噪比低的情况。
由于无线通信的特殊环境，信号传播过程中存在多径、阴影效应等干扰因素，因此个别认知用户由于特殊的地理位置可能会出现较低的检测概率，从而加剧了对于授权用户的干扰。
这时，可以结合能量检测使用协作检测技术。
目前，协作检测技术已经成为认知无线电的关键技术，得到了广泛的关注。
1 能量检测假设认知用户每次检测授权用户频段上N 个连续样点：其中，ni表示噪声，这里假设N个样点上叠加的都是独立同分布的高斯白噪声且ni～N(0,σ2)；xi 表示授权用户信号的第i 个样点，yi 表示认知用户检测到的第i 个信号，h表示信道增益，由于能量检测需要的检测时间极短，因此我们假设在检测期间h保持不变。
采用二元假设，即H 0表示授权用户没有信号，该频段空闲，H 1表示授权用户正在占用该频段。
能量检测的目标就是通过对认知用户所检测到的信号yi 能量的检测，来判断假设H 0和H 1哪一个成立，能量检测器的输出如下：由中心极限定理可知，当N 值较大时(一般N≥10)，T 近似的满足高斯分布。
由于高斯分布具有比较简单的数学表达，因此一般能量检测中都采用该分布来描述：其中，，即认知用户检测到的样本信号能量。
检测过程中，先设定一个阈值η，如果检测到T ≥η，那么认为假设H1成立，即授权用户正在使用当前频段；反之，如果检测到T <η，那么假设H0成立，当前频段空闲。
由于T 近似的满足高斯分布，因此可以得到检测概率Pd 和虚警概率Pf：的累积概率。
给定系统的检测概率Pd ，可以通过公式(5)得到阈值η，然后优化虚警概率Pf ；同样的，给定系统的虚警概率Pf，也可以通过公式(6)得到阈值η，然后优化检测概率Pd 。
2 协作检测技术由于无线信道存在多径、阴影效应等因素，因此单一认知用户的检测在某些特殊情况下性能会很差，图1说明了由于阴影效应，认知用户1会错误检测到当前频段空闲，然后会使用该频段，从而对授权接收用户造成干扰。
解决这个问题的方法是采用协作检测，如图1中通过认知用户1和2的协作检测，虽然有阴影效应的影响，还是能够比较准确的检测出当前频段的使用情况。
认知无线电中的协作检测算法主要分为硬判决和软判决两类，下面分别介绍这两类中的常用算法。
2.1 硬判决算法硬判决协作检测算法中，每一个认知用户的检测都采用硬判决，判决结果只包含“0”或者“1”两种，然后把“0”或者“1”发送到处理中心参与协作检测。
硬判决协作检测常用的算法有与(AND)算法、或(OR)算法、计数算法等。
2.1.1 AND算法AND算法[3]是一种简单算法，所有的用户检测当前频段的信号，判断当前频段是否空闲，然后把判断结果发给处理中心。
处理中心接收到给定范围内认知用户的判断，采用AND算法：即当且仅当所有的用户都检测到授权用户的信号时，系统才会确认该频段正在被授权用户占用。
假设有K 个认知用户参与协作，AND算法下检测概率Pd和虚警概率Pf 如下：从公式(7)和(8)可以看到，AND算法同时减低了系统的检测概率Pd和虚警概率Pf，这就意味着更高的干扰冲突同时也有更高的频谱利用率。
这里先给定一个授权用户能够容忍的干扰冲突界1-Pd，然后对于虚警概率Pf 的优化作一些简单的分析。
假设需要的检测概率为Pd，那么K 个协作认知用户的平均检测概率：由公式(9)和公式(5)可以得到第i个用户的判决门限：于是整个系统的虚警概率为：由公式(8)可知，参与协作认知的用户越多，系统的虚警概率Pf 越小。
由公式(9)和指数函数性质可知，K越大，认知用户需要的平均检测概率也越大。
又由公式(10)和Q(x )性质可知，越大判决门限ηi 越小。
而ηi 越小，该认知用户的虚警概率Pf,i越大。
从这个意义上看，随着认知用户的增加，虚警概率不断恶化。
因此，存在一个最优的协作用户数目K，既能满足系统的检测概率界Pd，又有最小的虚警概率Pf。
目前最优的协作用户数目K一般通过计算机搜索得到。
上面的分析中假设了K个协作认知用户的平均检测概率，在实际的系统中，一般认为每个认知用户由于信道条件不一样，因此检测概率Pd,i也不尽相同，从而使对于最优协作用户数目K 的优化增加了难度。
2.1.2 OR算法协作检测的OR算法基本类似AND算法，差别在于：只要有一个用户都检测到授权用户的信号时，系统就会确认该频段正在被授权用户占用。
OR算法下检测概率Pd 和虚警概率Pf 如下：从公式(12)、(13)可以看到，OR算法提高了系统的检测概率Pd，但同时也提高了虚警概率Pf 。
同AND算法类似，在检测概率Pd 给定的情况下，OR算法的协作用户数目K也存在一个最优值。
事实上，每引入一个新的协作认知用户，由于采用了OR算法，因此会提高虚警概率Pf 。
同时，在OR算法下协作用户数目K 的增大使得每个用户的检测概率Pd,i 可以减小，对应的每个用户的虚警概率Pf,i会减小，系统的虚警概率Pf也会减小。
2.1.3 计数算法计数算法[4]是对AND算法和OR算法的改进，在计数算法中，处理中心接收到给定范围内认知用户的判断，采用计数算法，即当且仅当有一定数量的用户都检测到授权用户的信号时，系统才会确认该频段正在被授权用户占用。
可以看到，AND算法和OR算法是计数算法的两个特例，前者要求的数量是K，而后者要求的数量是1。
计数算法中，每个认知用户的判决准则如下：并且可以得到Ri 的离散分布：在处理中心，判决准则如下：分析一下系统的检测概率Pd和虚警概率Pf 。
假设每个认知用户之间彼此独立，利用中心极限定理，基本满足高斯分布，其均值和方差如下：因此，系统的检测概率Pd 和虚警概率Pf 如下：当给定了系统的检测概率Pd 后，可以计算出阈值β和相应的虚警概率Pf，前提是每个认知用户的检测概率和虚警概率已知。
事实上，对公式(17)、(18)、(19)和(20)的联合优化，即在给定检测概率Pd 的条件下优化每个认知用户的参数从而得到最小的虚警概率Pf 是一个非常复杂的问题，目前一般通过计算机仿真方法给出优化结果。
2.2 软判决算法在信道条件比较好的时候，认知用户硬判决可信度比较高，但是当检测到的信号能量值和阈值接近时，硬判决的误差就很明显，这时候需要引入软判决。
软判决协作检测算法中，每一个认知用户的检测都采用软判决，检测结果可以是似然比值，也可以是能量值；然后把软判决结果发送到处理中心。
软判决协作检测算法常用的有分区算法、似然比算法、线性加权算法等[5-6]。
此外，本文还提出了一种基于分布式无线通信系统(DWCS)的认知无线电系统。
2.2.1 分区算法分区算法[7]是一种综合利用了硬判决和软判决的方法。
如图2所示，分区算法中存在两个能量阈值η1和η2(每个用户的阈值可以不一样)，每个认知用户判决准则如下：每个认知用户把判决结果Ri发送到处理中心，处理中心先把判决结果Ri分类，硬判决(0或者1)可以采用上述的AND算法、OR算法或者计数算法，假设采用OR算法；对于软判决(能量值Ti )，处理中心的判决为：这里假设K个协作用户中的第1到第M 个用户提供软判决结果，同时引入了软判决阈值ηs。
由于基本满足高斯分布，因此可以通过高斯概率密度分布函数计算S 的分布。
综上所述，分区算法的最终判决准则为：分区算法在信道条件好的认知用户中采用了硬判决，而在信道条件较差的认知用户中采用了软判决，图3的仿真结果表明，该方法相对于传统的硬判决OR算法能够有很好的性能改进。
2.2.2 似然比算法似然比算法采用似然值作为检测的依据，是一种完全的软判决算法。
理论研究和仿真结果表明，似然比检测是性能最优的检测方法，其缺点在于算法复杂度比较高。
似然比检测过程中，每个认知用户检测当前频段的信号，把检测到的信号能量值转化为似然比，然后发送给处理中心；处理中心根据每个认知用户的似然必，采用一定的判决算法判断当前频段是否空闲。
对于认知用户i，检测到的信号能量Ti 转化为似然比：由信号能量Ti 满足高斯分布以及公式(3)、(4)，可以得到：在处理中心可以采用似然比乘积的方法联合检测：理想情况下阈值η取1，实际应用中阈值η需要多次测量或仿真给出。
对于某些特殊情况，个别用户的似然比会过大或者过小，从而影响联合检测的结果。
针对这一问题，文献[8]提出一种改进的似然算法：2.2.3 线性加权算法线性加权算法也是一种软判决算法，相对于似然比算法而言，线性加权算法能够以较小的性能损失显著的减低复杂度，因此逐渐成为认知无线电联合检测技术中的热点之一。
下面简单介绍几种能量检测的线性加权算法。
在线性加权算法中，每一个认知用户首先检测当前频段上的信号能量Ti ，然后把Ti 直接发送给处理中心，处理中心在收到所有认知用户的信号能量后，作加权处理：ω1,ω2……ωk为加权系数。
同样的利用中心极限定理可以知道加权后的能量值S 基本满足高斯分布，因此在计算出S 的均值和方差后，通过设定一个总的判断阈值η，利用高斯分布概率函数就能得到检测概率Pd 和虚警概率Pf 。
线性加权算法的关键在于加权系数ω1,ω2……ωk的设定。
目前常用的加权系数有：(1)均值加权均值加权系数ωi =1/K ,i =1,2……K，该线性加权方法类似于计数算法，差别在于计数算法中处理中心得到的是“0”或者“1”的二元判断信息，而均值加权中处理中心得到了认知用户的全部检测信息，因此均值加权性能明显要优于计数算法。