多用户协作频谱感知的性能分析

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无线电频谱感知技术的分析与比较

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南京邮电大学硕士学位论文无线电频谱感知技术的分析与比较姓名：陈婷申请学位级别：硕士专业：电磁场与微波技术指导教师：朱洪波 20090401摘要随着频谱资源同趋紧张，认知无线电技术成为无线通信领域新的研究热点。

频谱感知技术足决定认知无线电能否实现的关键技术之一，而本文作是对无线电频谱感知技术进行分析与比较。

论文首先介绍无线电频谱感知技术的相关理论，包括认知无线电的概念和关键技术以及频谱感知的基本概念，对现有的频谱感知方法，即匹配滤波法、能量检测法、循环平稳特征检测法也进行了简要说明。

接着在信号分析的理论基础上，应用ＭＡＴＬＡＢ工具箱设计出一个频谱感知信号的分析与显示的图形用户界面（ＧＵＩ）。

在频谱感知过程中，此设计可以对接收到的不同随机调制信号进行自动识别、存储、调用，并以图形和文字两种形式显示波形及分析结果，而且有特别的防错和容错设计。

在进行频谱感知时，需要对所观察的频段进行干扰温度的谱估计，所以本文又对频谱感知的两种信号谱估计方法进行理论比较，选出较优的多窗谱（ｍｕｌｔｉｔａｐｅｒ）估计方法，并着重分析了各参数对其性能的影响。

最后比较了能量检测法下认知用户独立检测、多样性技术检测及协作检测的性能，得出后两种检Ｎｉｌ够大大提高频谱感知可靠性的结论，并总结能量检测法的性能特点。

本文对无线电频谱感知技术的相关内容进行了分析与比较，并通过仿真得到了一些特点及规律，具有一定的理论及实际意义。

关键词：认知无线电；频谱感知；图形用户界面；多窗谱估计；能量检测ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｒａｄｉｏｓｐｅｃｔｒｕｍａｒｅｓｏｕｒｃｅｉｓｂｅｃｏｍｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｓｃａｒｃｅ，ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ（ＣＲ）ａｒｉｓｅｓａｓｆｏｃｕｓｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎＣＲ，ｐｌａｙｓｏｎａｖｉｔａｌｐａｒｔｉｎＣＲｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｈｅｓｉｓｗｉｌｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｒａｄｉｏｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｙｏｆｒａｄｉｏｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｓｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆＣＲａｎｄｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ．Ａｂｒｉｅｆｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｍａｔｃｈｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｆｅａｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓａｌｓｏｇｉｖｅｎ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｓｉｇｎａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｇｒａｐｈｉｃａｌｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＧＵＩ），ｗｈｉｃｈｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄｆｏｒｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｉｓｐｌａｙｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｓｉｇｎａｌｓ，ｉｓｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙｄｅｓｉｇｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭＡＴＬＡＢｔｏｏｌｂｏｘ．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓａｂｌｅｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ，ｓｔｏｒｅａｎｄｃａｌｌｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｃｅｉｖｅｄｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｔｈｅｗａｖｅｆｏｒｍｓａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｓｈｏｗｎｉｎｇｒａｐｈｉｃｓａｎｄｔｅｘｔｆｏｒｍｓ．Ａｓｐｅｃｉａｌａｎｔｉ—ｆａｕｌｔａｎｄｆａｕｌｔ—ｔｏｌｅｒａｎｔｄｅｓｉｇｎｉｓｉｎｃｌｕｄｅｄｔｏｏ．Ｗｈｅｎｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏａｄｏｐｔｓｐｅｃｔｒａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ．Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，ｂｙｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｗｏｓｉｇｎａｌｓｐｅｃｔｒａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｂｅｔｔｅｒｍｕｌｔｉｔａｐｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｃｈｏｓｅｎａｎｄｉｔｓｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｓｅｐａｒａｔｅ，ｄｉｖｅｒｓｅａｎｄｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＣＲｕｓｅｒｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．ＩｔｉｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅｌａｔｔｅｒｔｗｏＣａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅａｒｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｏｏ．Ｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ，ｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄ．Ａｎｕｍｂｅｒｏｆｏｂｔａｉｎｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｒｕｌｅｓｉｎｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｅｗｏｒｋｓｈａｖｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．ａｄｅｇｒｅｅｏｆＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＲａｄｉｏＳｐｅｃｔｒｕｍＳｅｎｓｉｎｇＧｒａｐｈｉｃａｌＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅＭｕｌｔｉｔａｐｅｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＥｎｅｒｇｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎ南京邮电大学学位论文原创性ｌ声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

5G通信网络中的多用户检测技术研究与性能分析

5G通信网络中的多用户检测技术研究与性能分析概述：随着移动通信技术的不断发展，5G通信网络正逐渐成为现代社会中的一项重要基础设施。

在5G通信网络中，多用户检测技术被广泛应用于提高通信系统的性能和容量。

本文将研究5G通信网络中的多用户检测技术，并对其性能进行分析。

第一部分：多用户检测技术的研究现状多用户检测技术是在多用户干扰下恢复每个用户的信息的过程。

在5G通信网络中，由于用户数量众多，并行传输导致干扰加剧，多用户检测技术变得尤为重要。

当前，常用的多用户检测技术包括传统的MMSE（最小均方误差）检测算法、ZF（零强干扰）检测算法以及近几年发展起来的ML（最大似然）检测算法等。

第二部分：多用户检测技术的性能分析1. 容量分析多用户检测技术对5G通信网络的容量有重要影响。

容量通常以比特/Hz/用户为单位来衡量，即能够在单位频谱资源和用户数量下，传输的有效数据量。

我们将通过对比不同多用户检测技术的容量指标来评估其性能。

2. 误码率性能分析误码率是评估通信系统性能的重要指标。

我们将比较不同多用户检测技术在不同信噪比下的误码率性能，并分析其对系统性能的影响。

3. 计算复杂度分析多用户检测技术的计算复杂度直接影响系统实时性和能耗。

我们将比较不同多用户检测技术的计算复杂度，并探讨如何优化多用户检测算法以降低计算复杂度。

第三部分：多用户检测技术的性能优化为了进一步提高5G通信网络的性能，我们将探讨多用户检测技术的性能优化方法。

1. 空间域预编码技术空间域预编码技术通过在发送端对信号进行优化编码，可以降低多用户干扰和提高系统信噪比。

2. 多用户检测算法的优化通过改进已有的多用户检测算法，提出更加高效的算法，如基于近似推断的检测算法，可以降低计算复杂度，提高系统的实时性。

3. 信道估计方法的改进信道估计是多用户检测中的关键环节。

通过改进信道估计方法，可以提高系统的稳定性和性能。

结论：本文围绕5G通信网络中的多用户检测技术展开研究，对多用户检测技术的研究现状、性能分析以及性能优化进行了详细探讨。

一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案

一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案无线电频谱感知是当前无线通信领域的热门话题，其中协作式的频谱感知方案受到越来越多的关注。

在现实应用场景中，多个通讯设备可能需要同时占用同一频段，因此频谱感知技术的准确性和可靠性就显得尤为重要。

本文将介绍一种鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案。

在该方案中，采用了分布式信道探测和频率估计技术，通过协作的方式进行数据处理和分析。

首先，通信设备会周期性地对自己所占用的频谱进行感知，以确保自己可以正常工作。

同时，设备也会监听周围环境中的信号，并将收到的信息汇总到中央节点进行分析处理。

在该方案中，采用了分布式估计算法进行数据分析处理。

中央节点将接收到的多个设备 sensing 数据进行加权合并，利用最大似然估计方法对频道质量进行判定，识别信号是否为噪声或者是有效信号。

同时，还利用卡尔曼滤波器对信号频率进行估计，提高了感知的准确性。

该方案的优点在于，它可以适用于不同的无线环境和通信协议，具有良好的鲁棒性和可扩展性，能够帮助设备有效地利用频谱资源，提高整个无线通信系统的性能。

同时，采用协作式感知方式，可以提高系统的覆盖范围和可靠性，让多个设备协作起来感知环境中的信号，共同来保障频谱的有效利用。

然而，该方案也存在一些挑战与局限性。

例如，中央节点需要对所有的 sensing 数据进行处理和分析，会受到通信时延、数据质量和计算资源等因素的影响。

同时，由于设备间的距离和传输环境的影响，数据的可靠性有限，可能会导致误判和错误估计。

因此，在实际应用中需要进行针对性地优化和改进，以提高方案的性能和可靠性。

综上所述，鲁棒的协作式认知无线电频谱感知方案是一种具有很高实用价值的技术，它将有助于提高无线通信系统的性能和效率，为未来的网络通信提供更好的支持。

随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们有理由相信，该方案将逐渐成为无线通信领域的主流方案之一。

删余协作频谱感知性能分析及优化

删余协作频谱感知性能分析及优化
李美玲，袁超伟田心记李琳，，
（．北京邮电大学信息与通信工程学院，京１北
２．太原科技大学电子信息工程学院，西太原山
１０７；０８６
００２）３０４
２．ＳｈｏｆＥｌｃｒｎｃｎｎｏ．Ｅｎ，Ｔａｙａｉ．ｏｃ．ａｄＴｅｈ．ｃｏｌｏｅｔｏｉｓａｄＩｆｇ．ｉｕｎＵｎｖｆＳｉｎｃ，Ｔａｙａ００２，Ｃｈｎ）ｉｕｎ３０４ｉａＡｂｔａｔＩｏｎｔｅｒｄｏｎｔｒｓｈｏｔｏｈｎｅａｄｄｈｉｉｔｄｗｈｌｍｐｅｎｉｇｔｅｓｒｃ：ｎｃｇｉｖａｉｅｗｏｋ，ｔｅｃｎｒｌｃａｎｌｂｎｗｉｔｓｌｉｍｉｉｉｌｍｅｔｈｅｅｎｃｏｅａｉｅｓｅｔｕｓｎｉｇｏｐｒｔｐｃｒｍｅｓｎ．Ｂｅｉｅ，ｔｅｓｖｒａｌｓｎｉｇｐｏｌｍｘｓｓｄｅｔｈｍｐｒｅｔｒｐｒｉｇｖｓｄｓｈｅｅｅｔｉｅｓｎｒｂｅｅｉｔｕｏｔｅｉｅｆｃｅｏｔｎｃａｎｌ．Ａｅｓｒｎａｅｏｐｒｔｅｓｅｔｕｓｎｉｇｓｈｍｅｉａａｙｅｎｔｉａｅ，ｗｈｃｅｕｅｈｎｅｓｃｎｏｉｇｂｓｄｃｏｅａｉｐｃｒｍｅｓｎｃｅｓｎｌｚｄｉｈｓｐｐｒｖｉｈｒｄｃｓｔｅｃｎｒｌｂｎｗｉｔｙｄｃｅｓｎｈｖｒｇｕｅｆｓｎｉｇｂｔｅｏｔｄｔｈｕｉｎｃｎｅｎｈｏｔｏａｄｄｈｂｅｒａｉｇｔｅａｅａｅｎｍｂｒｏｅｓｎｉｒｐｒｅｏｔｅｆｓｏｅｔｒａｄｓａｓｈｅｅｄｎｅｏｈｅｅｔｎｐｒｏｍａｃｎｔｅｃｇｉｖｓｒｎｍｂｒｌｏｔｅｄｐｎｅｃｆｅｄｔｃｉｅｆｒｎｅｏｈｏｎｔｅｕｅｕｅ．Ｔｈｅｓｎｅｆｒａｃｆｔｏｉｅｓｎｉｇｐｒｏｍｎｅｏｔｅｐｏｏｅｃｅｓａａｙｅｕｄｒｂｔｉｅｆｃｓｎｉｇｃａｎｌｎｅｏｔｇｃａｎｌ，ｗｈｃｈｒｐｓｄｓｈｍｅｉｎｌｚｄｎｅｏｈｍｐｒｅｔｅｓｎｈｎｅｓａｄｒｐｒｉｈｎｅｓｎｉｈｉｄｃｔｓｔａｈａｌｅｓｎｒｂｅｃｕｄｂｆｅｔｅｙｓｌｅｎｈｔｔｅｆｌｅａａｍｒｂｂｌｙｃｕｄｎｉａｅｈｔｔｅｔｉｓｎｉｇｐｏｌｍｏｌｅｅｆｃｉｌｏｖｄａｄｔａｈａｓｌｒｐｏａｉｔｏｌｖｉａｓｅｄｃｅｓｄ．Ａｎｏｔｌｃｏｅａｉｅｓｅｔｕｓｎｉｇａｇｒｔｍｓｆｒｈｒｐｏｏｅｏｘｍｉｉｇｌｏｂｅｒａｅｐｉｏｐｒｔｐｃｒｍｅｓｎｌｏｉｍａｖｈｉｕｔｅｒｐｓｄｆｒｍａｉｚｎｔｅｓｅｔｕａｃｓｈｎｅｏｈｅｏｄｒｓｒｂｏｋｎｏｈｐｉａａｔｆｔｅｎｍｂｒｏｏｎｔｖｈｐｃｒｍｃｅｓｃａｃｆｔｅｓｃｎａｙｕｅｙｌｏｉｇｆｒｔｅｏｔｍｌｒｙｏｈｕｅｆｃｇｉｅｐｉ

课程报告-基于邻域侦听的协作频谱感知方法

基于邻域侦听的协作频谱感知方案1 引言认知无线电(cognitive radio,CR)作为下一代通信领域的关键技术，可以有效地解决由于当前条块化的固定频谱使用模式导致的频谱利用率低下问题[1]-[2]。

频谱感知技术是CR 的关键技术之一，它一方面要求次级用户(Secondary User, SU)能够准确的感知多维频谱空洞，另一方面SU 需要控制对主用户(Primary User, PU)的传输干扰，保护PU 利益。

由于单个感知节点进行频谱感知通常检测性能通常容易受到信道的多径衰落、阴影效应以及隐藏终端等因素影响导致检测性能不理想，因而利用多感知节点进行协作频谱感知，从而可以获得分集增益以提升感知性能[3]。

然而，在单个感知节点能量受限的约束条件下，协作感知网络面临的挑战之一就是全网的能量开销即如何节省全网能量延长节点寿命。

通常，协作频谱感知的能耗主要包括各次级感知节点的本地感知和信息上传两部分能耗。

当次级感知节点的数量较大时，次级感知节点向融合中心上传感知结果的传输能耗不可忽略。

文献[4]给出了一种选择性信息上传机制，即次级感知节点感知到信道处于某一个指定状态(空闲/繁忙”)时才发送决策结果，这样在一定程度上降低了感知节点能耗，延长节点寿命。

文献[5]提出了一种基于删除的协作频谱感知策略，以减小无信息量的感知的上传带来的额外的能量消耗，文献[6]基于这一思想，将其扩展至有差异化的删除上传机制，充分利用相邻感知时隙结果的相关性从而获得显著能量的消耗。

基于RMT的合作频谱感知新算法及其性能分析

曹开田，王尚
（南京邮电大学ａ宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室；．．ｂ海外教育学院，南京２００）１０３
摘要：针对认知无线电中的频谱感知问题，用随机矩阵理论（ａｄｍｍａｉｔｅｒ，ＭＴ最新研究成果，利ｒｎｏｔｘｈｏｙＲ）ｒ提
中图分类号：Ｔ３１６；Ｐ９Ｐ０．Ｔ３３
文献标志码：Ａ
文章编号：１０ — ６５２１）７２４ —３０１３９（０１０ —６００
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．７０７ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．６ｓ
ｎｔｎｙｈｓｔｅｈｇｅｅｓｇｐｅｉｉｎａｄｔｅｂｔｒｓｎｉｇｐｒｒｎｅｕｌｏｏｔｉｓｈｇｅｅｅｔｎｐｒｒｎｅｏｌａｈｉｈｒｓｎｉｒｃｓｎｈｅｔｅｓｅｆｍａｃ，ｂｔａｓｂａｎｉｈｒｄｔｃｉｅｏｍａｃｏｎｏｅｎｏｏｆｗｉｅｅｏｄｒｓｒａｄｓｍｐｅｏａｅｏｔｅｏｈｒａｇｒｈａｅｎｍａｉｍｅｇｎａｕ．ｔａｆｗｓｃｎａｙｕｅｓｎａｌｓｃｍｐｒｄｔｈｔｅｏｉｍｓｂｓｄｏｘｍｕｉｅｖｅｈｌｔｌ
ａｏｉｍ（ＥｌｒｈＭＭＤ）ｂｓｄｏｅｐｏａｉｔｄｓｉｕｉｎｔｎｏｅｎｍｍｅｅｖｌｅｉＲ．ＴｅｐｏｏｅｌｒｈｇｔａｅｎｔｒｂｂｌｙｉｒｔｎｆｃｉｆｈｉｕｉｎａＭＴｈｒｐｓｄａｇｉｍｈｉｔｂｏｕｏｔｍｉｇｕｎｏｔ

一种认知无线网络中的协作用户快速频谱感知优化算法

第３９卷第７期计算机应用与软件Ｖｏｌ３９Ｎｏ．７２０２２年７月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｌ．２０２２一种认知无线网络中的协作用户快速频谱感知优化算法范波勇１　张　敏２　周井泉３１（长沙民政职业技术学院软件学院　湖南长沙４１０００４）２（湖南邮电职业技术学院　湖南长沙４１００１５）３（南京邮电大学电子与光学工程学院　江苏南京２１０００３）收稿日期：２０１９－１２－１７。

国家自然科学基金面上项目（６１７７１２５４）；湖南省教育厅科学研究项目（１８Ｂ５９４，２０Ｃ１３７０）。

范波勇，教授，主研领域：无线通信。

张敏，教授。

周井泉，教授。

摘　要认知无线电是一种智能技术，它可以根据周围无线环境的改变而自动快速调整频谱参数。

在认知无线电中需要采用频谱感知技术来快速探测频谱空穴。

分析了一种基于能量检测法进行频谱感知的优化算法，该算法起到了优化代价函数的目的。

在此基础上提出一种复杂网络结构下快速频谱感知的方法，该算法在满足给定临界代价函数的情况下，减少了所需的协作认知用户数，改善了漏检率性能。

关键词认知无线电　协作频谱感知　代价函数　漏检率中图分类号　ＴＰ３　ＴＮ９２文献标志码　ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２２．０７．０１８ＡＦＡＳＴＳＰＥＣＴＲＵＭＳＥＮＳＩＮＧＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＣＯＯＰＥＲＡＴＩＶＥＵＳＥＲＳＩＮＣＯＧＮＩＴＩＶＥＲＡＤＩＯＮＥＴＷＯＲＫＳＦａｎＢｏｙｏｎｇ１　ＺｈａｎｇＭｉｎ２　ＺｈｏｕＪｉｎｇｑｕａｎ３１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＣｈａｎｇｓｈａＳｏｃｉａｌＷｏｒｋＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０００４，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）２（ＨｕｎａｎＰｏｓｔａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００１５，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）３（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＯｐｔｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＣｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｉｓａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｒａｐｉｄｌｙａｎｄａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｌｙａｄａｐｔｓｐｅｃｔｒｕｍｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｉｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ，ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｎｅｅｄｔｏｂｅｕｓｅｄｔｏｑｕｉｃｋｌｙｄｅｔｅｃｔｓｐｅｃｔｒｕｍｈｏｌｅｓ．Ｗｅａｎａｌｙｚｅｄａｋｉｎｄｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｕｌｅｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｈｅｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈａｔ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｆａｓｔｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｓａｔｉｓｆｙｉｎｇｔｈｅｇｉｖｅｎｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｕｓｅｒｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｍｉｓｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＣｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ　Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇ　Ｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｍｉｓｓｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ０　引　言为了加快５Ｇ移动通信网络商用，《国家无线电管理规划（２０１６－２０２０年）》指出将重耕频谱资源，为５Ｇ系统储备５００ＭＨｚ以上的频谱资源。

多天线感知无线电中的协作频谱感知算法

3.1 最优功率分配方案 AF 中继策略下，将感知网络的中继信道模型化 2N r 个输出的虚拟 MIMO 信道。于是，为 N 个输入，式(1)，式(2)和式(5)可以简写为 y = HFx1 + n (6) y ⎡ 1,d ⎤ 其中 y = ⎢y ⎥ ； H 表示虚拟 MIMO 信道的频率响 ⎢ 2,d ⎥ ⎣ ⎦
图 2 TDMA 时隙传输示意图
第 1 个时隙，U 1 广播信息符号 x1 ，U 2 和接收机分别接收信息 y1,2 和 y1,d ，接收信号表达式分别为 y1,2 = H 1,2Fx1 + n2 (1)
y1,d = H 1,d Fx1 + nd
(2)
其中， H 1,2 ， H 1,d 分别表示U 1 到U 2 和接收端 Rx 的信道频率响应矩阵；发射符号矢量 x1 是高斯分布的， H 满足 E [x1x1 ] = I ； F 是预编码矩阵， U 1 的发送功率满足 P = Tr (FF H ) ； n2 ， nd 分别表示U 2 和接收
Fopt = Udiag( P1 , ", PN )
C AF = 0.5 × ∑ i =1 log2 (μλi )
N N
图 4 MIMO 信道分解成平行传源自子信道(10) (11)将式(10)代入式(7)，得到感知网络容量的表达式接下来考虑总发射功率 Pt 受限时如何决定最优由式(11)得到 C AF 是 P 的上凸功率 P 来最大化 C AF 。函数，必然出现一个最佳 P 值使得 C AF 取最大值，但由于不能给出具体表达式，本文提出一种使用下面的迭代算法的功率分配方案[11]。第 1 步初始化，设定 φ 为一个小值，并且 P = Pt ，于是 β = 0 。对 R 进行奇异值分解，利用注水定理将 P 分配到 N 个特征子信道。从式(11)中可以得到初始容量值 C AF 。第2步令 P = P − φ ，对 R 进行奇异值分解， β 用式(4)，用式(11)计算 C AF 。第3步重复第2步，直到 C AF 不再增加为止。图 3 是最大化感知网络容量 C AF 的算法流程：

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噪声。根据文献［的推导，１１１Ｙ服从如下分布：
ｙ～
ｌＨ ’ ｏ
。
（２）
式中
和（分别表示中心和非中心的卡方分布，中／２Ｗ表示时间带宽积，２）其ｘＴ＝表示信噪比。
根据能量检测法，单一用户在高斯信道下的平均检测概率、虚警概率和漏检概率分别为：
４４
江苏技术师范学院学报
第１８卷
其不需要知道被检信号的任何先验信息，而且它的实现复杂程度相对较低。本文采用能量检测法完成检测。能量检测法将输入信号首先通过一个带宽为的带通滤波器，然后进行平方运算，通过积分器对一时间段７１进行积分，将积分值的输出ｙ作为统计量与门限值Ａ进行比较，判为风（信道空闲）或（信道
收稿日期：０１０ — ０２１－９２；修回日期：０１０ — ８２１－９２基金项目：江苏技术师范学院青年基金项目（编号：Ｙ０４）ＫＹ１０７
作者简介：刘舒祺（９９）女，１７一，河南周口人，师，讲硕士研究生，研究方向为频谱感知、认知网络路由。
的出现，造成频谱利用率低下。关键词：认知网络；数据融合；能量检测；协作频谱感知中图分类号：Ｎ２Ｔ９文献标识码：Ａ文章编号：６４８２（０２０－０３０１７ — ５２２１）２０４ — ８
０引言
随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源越来越紧张，原有的静态频谱资源分配模式已不能满足急
判决结果取值范围为｛，（表示主用户信号不存在，表示主用户信号存在）０１｝０ｌ。接着各次用户都将各自的
检测结果通过控制信道上传到中心接人点Ａ，Ｐ中心接入点Ａ（Ｐ认知基站或中心控制器）根据收到的来自各个次用户的判决结果，并依据适当的判决准则做出决策，从而得到最终的判决结果，以判定主用户信号是否存在，并通过控制信道把判决结果反馈给各个次用户。为了尽量减少通信开销，本文假设各次用户只
第１卷第２期２２年４月０８
江苏技术师范学院学报
ＪＲＡＬＯＩＧＵＴＡＣＲＮＶＲＩＹＯＥＨＯＯＹＯＵＮＦＪＡＮＳＥＨＥＳＵＩＥＳＴＦＴＣＮＬＧ
Ｖｏ．．２１１Ｎｏ．８
上传ｌｉ的检测结果给中心接入点。ｂｔ
第２期
刘舒祺仇浩：多用户协作频谱感知的性能分析
４５
图２协作频谱感知模型
２２多用户联合感知融合准则．
２２１ＡＮ准则．．Ｄ
“ＮＡＤ准则” Ａ将每个次用户的判决结果，是Ｐ用逻辑“ 的方式进行合并。与” 可以理解为：当所有认知用户认为有信号存在时才最终判决有信号存在，否则判决没有信号存在。假设有 Ⅳ个认知用户，ｉ第个用户的虚警概率和检测概率分别为ｐ和ｐ，经过ＡＤ融合检测后，Ｎ系统的虚警概率和检测概率Ｑ分别
均相等，ＫＮ准则融合下的检测性能为：则 —
＝
ｆ］一，Ⅳ一 Ⅳｐ（）ｆ１）ｄ一ｎ
＝
Ｋ
￣Ｊ
；；
（。１）（０１）
Ｑ／
）＿ Ⅳ
４６
江苏技术师范学院学报
第１卷８
接下来讨论，当虚警概率Ｑ给定时，，如何选择融合数Ｋ使得系统的检测概率最大。，
定义目标函数：
＝＋：＋ｌ —
。
（２）１
若使定义的目标函数最小化，即可求得最优融合数Ｋ。
ａ／（）（ｒ（）（）一ａＯ）
ａ）一ａ）０）（（（ ’
（３１）
ａ）（Ｑ丽ｅ（ｒＱ
被主用户占用）检测框图如图１，所示。
—
—
—
叫带谗嚣ｃ｝ — 遵渡＇＿ — － —
平方
— 二一ｙ＿１二
）｝出＿一一
图１能量检测器框图
ｒ，：（）
。
（）１
＋
，
式（）ｒ）１中：表示认知用户接收到的信号；（ｓ）表示主用户发射的信号；是信道增益；）ｎ表示加性高斯白
此，采用硬合并协作方案，分析了多用户协作感知在高斯、瑞利和莱斯信道下的检测性能。同时，对控制信道由于衰落和噪声影响而产生误码情况下的系统检测性能进行探讨。结果表明，多用户协作检测可以提高系统的检测
概率，但虚警概率会随着参与协作的用户数的增多而上升，当控制信道不理想时，协作检测会导致虚警概率下限
（１一，）（＿㈦１＝
＿）１＝
（４１）
㈤－～
（５１）
可得：
ｐ，（一Ｋ１
）。（一） Ⅳ ：１
（６１）
＝
】］
（７１）
２３实际无线环境中的多用户频谱感知分析．
在实际的无线通信过程中，主用户与各个认知用户之间的数据传输经历的信道由于受阴影效应或噪声等因素的影响是改变的，而不是恒定的，即衰落信道。认知用户通过控制信道上传检测结果到中心接入点的过程中，会受到衰落或噪声的影响而产生误差，即控制信道存在误码。在衰落信道中信道增益ｈ是随衰落而变化的，信噪比呈现一定的概率分布。由式（（知，３４在衰落信道下检测概率是变化的，））虚警概率与无关，其值不变。
＝
：
（）６
＝
兀
ｉｌ＝
。
（７）
２２２ＯＲ准则．．
“ Ｒ准则” Ｏ是指ＡＰ将每个认知用户的判决结果用逻辑“ 的方式合并。可理解为：或” 当任何一个认知节点认为有信号存在时就最终判决有信号存在，否则判决没有信号存在。假设有 Ⅳ个认知用户，ｉ第个用户的检测概率和虚警概率分别为ｐ和ｐ，经过ＯＲ融合检测后，系统的虚警概率Ｑ和检测概率Ｑ分别，
（９１）
一
表示平均信噪比，把式（９代入（８可得Ｒｙｉ衰落信道下的平均检测概率为：１）１）ａｌｇｅｈ
，
＿
ｔ１ｐ－２
ｃ
－￣
训
ａ２１ｔ，－
一
Ｐｚ
门。
（０）２
２．莱斯衰落信道．２３
Ｒｃｎｉａ衰落信道下的信号包络服从Ｒｃｎｉｉａ分布，ｉ信噪比的分布函数为：
２１多用户联合感知模型．
在实际的无线通信环境中，隐藏终端、衰落、阴影等都会对认知用户的检测概率造成影响。为了提高认知用户的检测性能，多个认知用户按照一定的准则组合在一起联合进行频谱感知。本文中认知用户和
次用户是等价的，是指非授权用户。都
图２所示的感知模型中，假设有 Ⅳ个分布于不同位置的次用户（ｃｎａｓ）ＳｏｄｒＵｅｓ参与协作感知，ｅｙｒｕ每个次用户独立运行对主用户（ｉａｓＵ信号的本地检测算法并作出主用户信号存在与否的判决，ＰｍｒＵｅＰ）ｒｙｒ
ＡＤ．２１ｒ．０２
多用户协作频谱感知的性能分析
刘舒祺，浩仇
（江苏技术师范学院电气信息工程学院，江苏常Ｊ２３０），１０１ｉ１
摘
要：际的无线信号传输会受到阴影效应、实噪声等因素的影响，单个认知用户的频谱感知性能会下降。因
第ｌ８期
刘舒祺仇浩：多用户协作频谱感知的性能分析
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ｆ：ｅ一）ＪＫ１，０。（ｘｒｐ一ＩＫ＿ｙ ≥ ）（ｏ（）（＋）２
Ｙ，
（２１）
０００００
Ｋ为莱斯因子，把式（１代人（８可得莱斯衰落信道下的平均检测概率为［：２）１）２１
ａ｝许搀慕
一％ｃ
２３３控制信道存在误码时的检测性能．．
． ‘
Ⅳ
Ｑ —覃一），Ｉ（ｌ＿１
－ｖ
＝
；
（８）
（）９
ｌ兀（）一１一
＝
１
２２３Ｋ－准则．．Ｎ
“— ＫＮ规则” 是指在所有参与联合频谱检测的Ｎ个认知用户中至少有Ｋ个认知用户的判决为授权用户存在时，中心接入点的最终判决结果才为授权用户存在。假设认知用户所接收到的授权用户的信噪比
剧增长的无线业务的需求『ｌ１了进一步提高频谱的使用效率，知无线电技术受到了人们的广泛关注。。为认
它能检测到并合理利用“ 频谱空穴”在不对主用户造成干扰的条件下实现频谱的高效利用ｆ，２１。因此，如何
快速准确地检测到主用户是实现认知无线电系统的基本前提。
对于频谱感知，不同的感知技术所感知的快速性和准确性是不同的。单用户感知有众多的检测算法，其大多基于匹配滤波、能量检测和周期平稳特征检测【３Ｊ。在实际的无线传播环境中，信号传输可能受到阴影效应、多径衰落、噪声等不确定因素的影响，单个认知用户的本地频谱感知性能会下降，容易导致其检测结果与实际情况产生偏差。为了进一步提高感知性能，同时又不过分增加设备复杂度，人们提出了协作频谱感知技术研究０】，利用认知用户间的相互协作，可以有效消除无线信道中不确定因素对单个认知用户感知所造成的负面影响，以提高对主用户的检测概率，降低对单个认知用户的检测要求。本文选用能量检测法，分析联合频谱感知在高斯、瑞利和莱斯三种衰落信道中的性能，并对三种信道在不同的融合准则ＡＤＯＫＮ中的检测效果进行了比较。同时假设控制信道受到了衰落的影响，Ｎ、Ｒ、— 产