一种认知无线网络中协作频谱感知门限优化方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201410256853.1

申请日:

2014.06.10

公开号:

CN104079359A

公开日:

2014.10.01

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情:

专利实施许可合同备案的生效IPC(主分类):H04B 17/382合同备案号:2016320000221让与人:南京邮电大学受让人:江苏南邮物联网科技园有限公司发明名称:一种认知无线网络中协作频谱感知门限优化方法申请日:20140610申请公布日:20141001授权公告日:20160302许可种类:普通许可备案日期:20161129|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H04B 17/00申请日:20140610|||公开

IPC分类号:

H04B17/00; H04W24/02(2009.01)I

主分类号:

H04B17/00

申请人:

南京邮电大学

发明人:

朱琦; 金燕君

地址:

210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

优先权:

专利代理机构:

江苏爱信律师事务所 32241

代理人:

唐小红

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内容摘要

本发明提供一种认知无线网络中协作频谱感知门限优化方法,该方法对基于表决融合的双门限协作频谱感知中的投票门限和检测门限分别进行了优化。首先,固定双门限能量检测的检测门限值,对表决融合准则的投票门限进行优化,使得在该能量检测门限值条件下,协作频谱感知的全局错误概率最小;然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值。该发明可以使协作频谱感知的全局错误概率在各信噪比条件下都达到最小值,从而提高了协作频谱感知的性能。

权利要求书

1.  一种认知无线网络中协作频谱感知门限的优化方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
a、定义λ0和λ1是双门限能量检测的两个门限值,且要求门限值λ0≤λ1,[0,λ0]∪[λ1,+∞)为确定区间,(λ01)为不定区间,协作频谱感知的全局错误概率(Qf+Qm)为:
Qf+Qm=1+ΣK=0NCNK((1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l-(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKlpalpfk-l)]]>
其中N个认知用户中有K个认知用户接收到的信号能量落入确定区间,所以具体是哪K个认知用户接收到的信号能量落在确定区间内,有种的可能情况;H1和H0分别表示主用户存在和不存在的情况,△0和△1分别表示H0、H1条件下次用户接收到的能量值位于不定区间的概率:
Δ0=P(λ0<E(x)<λ1|H0)=1-pf-pa=Q((λ0σu2-1)τfs)-Q((λ1σu2-1)τfs)]]>
Δ1=P(λ0<E(x)<λ1|H1)=1-pd-pm=Q((λ0σu2-γ-1)τfs2γ+1)-Q((λ1σu2-γ-1)τfs2γ+1);]]>
pd、pf和pm分别表示本地频谱感知的检测概率、虚警概率以及漏检概率:
pd=Q((λ1σu2-γ-1)τfs2γ+1),pf=Q((λ1σu2-1)τfs),pm=1-Q((λ0σu2-γ-1)τfs2γ+1),]]>pa=1-Q((λ0σu2-1)τfs),]]>其中Q(x)=12π&Integral;xexp(-t22)dt,]]>γ为次用户的接收信噪比,是噪声方差,τ是次用户的感知时间,fs为采样频率;
b、对表决融合准则的投票门限n进行优化,使得协作频谱感知的全局错误概率(Qf+Qm)最小,故要求&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;n|n=nopt=0,&PartialD;2(Qf+Qm)&PartialD;n2|n=nopt>0,]]>得到最优投票门限值nopt=Klnpdpf+ln(1-Δ11-Δ0)K(Δ1Δ0)N-Klnpapdpmpf,]]>实际应用中,投票门限n为正整 数,所以表示不小于x的最小整数;
c、对双门限能量检测的检测门限值λ0、λ1进行优化,使得协作频谱感知的全局错误概率(Qf+Qm)达到最小值,故令&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;λ1|λ1=λ1opt=0,]]>可得下列方程组:

当认知用户的接收信噪比γ、认知用户的个数N、接收到的信号能量落入确定区间的认知用户个数K、感知时间τ以及采样频率fs确定时,在表决融合准则 的投票门限取其最优值的前提下,即n=nopt,就可由上述方程组求出双门限能量检测的最优检测门限值

说明书

一种认知无线网络中协作频谱感知门限优化方法
技术领域
本发明涉及一种认知无线网络中协助频谱感知门限优化方法,属于通信技术领域
背景技术
随着无线通信技术不断取得巨大发展,如蓝牙、Wifi、WSN、3GLTE等,越来越多的通信系统需要分配无线频谱,无线电波非视距传播的特性决定了无线设备适合使用3GHZ以下的频段,但是传统的固定分配频谱机制保证了每一种通信系统都固定占用某一频段,导致目前为止可供分配使用的3GHZ以下的频段寥寥无几。与此同时,已授权频谱的使用效率却很低,只有15%~85%。认知无线电可以有效解决频谱匮乏,它允许次用户在空闲的已授权频段进行数据传输。频谱感知作为认知无线电的关键技术,得到广泛深入的研究。认知用户需要周期性地进行频谱感知,检测主用户是否存在,若检测到主用户不存在,则可以利用该授权频段进行数据传输。认知用户需要具备很高的检测概率,一旦主用户重新出现,必须很精确地检测到主用户的出现,并在规定的时间内迅速退出该频段,尽量避免对主用户的干扰。
频谱感知的方法主要包括匹配滤波检测、能量检测和循环平稳特征检测等方法,其中能量检测方法的判决方法是先设置一个门限,通过能量检测器与设定的门限相比较,超过检测门限,就认为该频段内有主用户存在。它的优点是方法简单,计算复杂性低,且不需要主用户的先验信息,是本地频谱感知的主要方法,但是在低信噪比条件下检测性能差,因为信号淹没在噪声中,能量检测法只能计算信号的能量,不能区分出干扰是来自信号还是噪声。由于噪声的不确定性,传统的单门限能量检测门限值不易设定,而且当认知用户感知到的主用户能量位于门限值附近时,容易发生误检,采用双门限能量检测可以大大降低误检概率。另外,由于隐蔽终端、多径衰落等问题的影响,单用户检测性能很差,多次用户协作频谱感知可以有效提高检测性能,协作频谱感知利用了相同数据在不同终端不同传输路径的多接收的优势,获得空间分集增益。
衡量协作频谱感知性能的主要参数是全局虚警概率和全局漏检概率,它们之和被定义为全局错误概率。首先,协作频谱感知的性能与融合算法密切相关,协 作频谱感知的融合准则有AND准则、OR准则、表决融合准则等,其中OR准则等价于表决融合准则的投票门限为1、AND准则是等价于表决融合准则的投票门限为次用户的总个数,所以AND准则和OR准则都是表决融合准则的特例。故表决融合准则的投票门限值与频谱感知性能有着紧密联系。其次,利用双门限能量检测方法进行频谱感知时,检测门限值的选取很大程度上影响着感知的性能。在各接收信噪比条件下,认知用户如何确定双门限能量检测的检测门限值以及怎样选取合适的表决融合准则投票门限值成为了必须研究解决的问题。
发明内容
技术问题:本发明的目的是提供一种认知无线网络中优化协作频谱感知性能的方案,该方法可以使得协作频谱感知的全局错误概率在各接收信噪比条件下都达到最小值,从而达到提高协作频谱感知性能的目的。
技术方案:该方法对基于表决融合的双门限协作频谱感知中的投票门限和检测门限分别进行了优化,首先,固定双门限能量检测的检测门限值,对表决融合准则的投票门限进行优化,使得在该能量检测门限值条件下,协作频谱感知的全局错误概率最小;然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值。
本发明所针对的认知无线网络中基于表决融合的集中式协作频谱感知系统结构如图1所示。包括一个主用户,多个次用户以及一个融合中心,认知用户通过各自的感知信道(次用户接收主用户信号经过的信道)接收主用户信号的能量信息,然后对接收到的主用户信号的能量信息进行双门限能量检测,做出本地判决结果,并将各自的判决结果通过报告信道(次用户将判决结果传输给融合中心经历的信道)发送至融合中心,融合中心对接收到的判决结果进行表决融合,得到最终判决结果。认知无线网络根据此最终检测结果来判断该授权频谱是否空闲。
能量检测法是频谱检测最基本的方法。它测量信道中的无线频率能量或者接收到的信号强度指标(RSSI)来判断信道是否被占用。能量检测的性能决定了最终的感知结果和感知性能,而能量检测的性能主要与门限值、噪声平均功率、信号平均功率和采样数有关。若采用传统的传统的单门限能量检测法,选取λ作为单门限能量检测的门限值,则能量检测的虚警概率pf和检测概率pd为:
pf=P(E(x)>λ|H0)=Q((λσu2-1)τfs)]]>
pd=P(E(x)>λ|H1)=Q((λσu2-γ-1)τfs2γ+1)]]>
其中:γ为次用户的接收信噪比;是噪声方差;τ是次用户的感知时间;fs为采样频率;Q(x)=12π&Integral;xexp(-t22)dt.]]>
本发明所采用的双门限能量检测有两个检测门限λ0、λ1,如图2所示,则次用户对应的本地判决准则为:
D=0,E(x)<λ01,E(x)>λ1U,λ0<E(x)<λ1]]>
其中:U表示能量值落入不定区间时,次用户不做出本地判决。
由于隐蔽终端、多径衰落等问题的影响,单用户检测性能很差,多次用户协作频谱感知可以有效提高检测性能,协作频谱感知的融合准则有AND准则、OR准则、表决融合准则等,其中OR准则等价于表决融合准则的投票门限为1、AND准则是等价于表决融合准则的投票门限为次用户的总个数,所以AND准则和OR准则都是表决融合准则的特例。协作频谱感知的检测性能与表决融合准则的投票门限、双门限能量检测的检测门限密切相关,于是本发明首先对表决融合准则的投票门限进行优化,然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值,使得协作频谱感知的全局错误概率在各信噪比条件下都达到最小值,从而提高了协作频谱感知的性能。
有益效果:双门限能量检测较之传统的单门限能量检测,可以大大降低频谱感知的误检概率,而且由于隐蔽终端、多径衰落等问题的影响,单用户检测性能很差,多次用户协作频谱感知可以有效提高检测性能。本发明基于双门限能量检测的协作频谱感知方法,在融合中心采用表决融合准则对各次用户的本地判决结果进行融合,将优化目标设为全局错误概率,基于该优化目标对表决融合准则的投票门限值和双门限能量检测的检测门限值进行选取,使全局错误概率最小,从而提高了协作频谱感知的性能。
附图说明
图1为本发明的系统模型。
图2为本发明的双门限判决模型。
具体实施方式
按照单门限能量检测的相关概率定义,定义双门限能量检测的相关概率如下:
pf=P(E(x)>λ1|H0)=Q((λ1σu2-1)τfs)---(1)]]>
pa=P(E(x)<λ0|H0)=1-Q((λ0σu2-1)τfs)---(2)]]>
Δ0=P(λ0<E(x)<λ1|H0)=1-pf-pa=Q((λ0σu2-1)τfs)-Q((λ1σu2-1)τfs)---(3)]]>
pd=P(E(x)>λ1|H1)=Q((λ1σu2-γ-1)τfs2γ+1)---(4)]]>
pm=P(E(x)<λ0|H1)=1-Q((λ0σu2-γ-1)τfs2γ+1)---(5)]]>
Δ1=P(λ0<E(x)<λ1|H1)=1-pd-pm=Q((λ0σu2-γ-1)τfs2γ+1)-Q((λ1σu2-γ-1)τfs2γ+1)---(6)]]>
其中:H1和H0分别表示主用户存在和不存在的情况,△0和△1分别表示在H0、H1条件下次用户接收到的能量值位于不定区间的概率,γ为次用户的接收信噪比,是噪声方差,τ是次用户的感知时间,fs为采样频率,本发明所采用的双门限能量检测有两个检测门限λ0、λ1
假设有N个次用户进行频谱感知,其中做出本地判决的次用户将判决结果发送给融合中心,融合中心对接收到的判决结果进行表决融合,表决融合的投票门限为n,则融合中心按照表决融合准则:
F=0,Σi=1NDi<n1,Σi=1NDi&GreaterEqual;n---(7)]]>
判断主用户的存在与否,其中Di表示第i个次用户做出的本地判决结果。则本地判决采用单门限能量检测时,全局虚警概率Qf和全局检测概率Qd分别为:
Qf=1-Σl=nNCNl(1-pf)lpfN-l---(8)]]>
Qd=Σl=nNpdl(1-pd)N-l---(9)]]>
本地判决采用双门限能量检测时,N个进行频谱感知的次用户中,若有K个次用户接收到的能量值位于确定区间,则有(N-K)个次用户不做出本地判决。所以全局虚警概率Qf、漏检概率Qm和检测概率Qd分别为:
Qf=1-P{F=0|H0}=1-P{F=0,K&NotEqual;N|H0}-P{F=0,K=N|H0}=1-ΣK=0N-1CNKΠi=1KP{Oiλ0Oi&GreaterEqual;λ1|H0}Πi=K+1NP{λ0Oiλ1|H0}Σl=nKCKlpalpfK-l-Πi=1NP{Oiλ0Oi&GreaterEqual;λ1|H0}Σl=nNCNlpalpfK-l=1-ΣK=0N-1CNKΠi=1K(1-Δ0)Πi=K+1NΔ0Σl=nKCKlpalpfK-l-Πi=1N(1-Δ0)Σl=nNCNlpalpfN-l=1-ΣK=0N-1CNK(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l-(1-Δ0)NΣl=nNCNlpalpfN-l=1-ΣK=0NCNK(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l---(10)]]>
Qm=P{F=0|H1}=P{F=0,K&NotEqual;N|H1}+P{F=0,K=N|H1}=ΣK=0N-1CNKΠi=1KP{Oiλ0Oi&GreaterEqual;λ1|H1}Πi=K+1NP{λ0Oiλ1|H1}Σl=nKCKlpmlpdK-l+Πi=1NP{Oiλ0Oi&GreaterEqual;λ1|H1}Σl=nNCNlpmlpdK-l=ΣK=0N-1CNKΠi=1K(1-Δ1)Πi=K+1NΔ1Σl=nKCKlpmlpdK-l+Πi=1N(1-Δ1)Σl=nNCNlpmlpdN-l=ΣK=0N-1CNK(1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l+(1-Δ1)NΣl=nNCNlpmlpdN-l=ΣK=0NCNK(1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l---(11)]]>
Qd=1-Qm    (12)
a.表决融合准则的投票门限n的优化
对于协作频谱感知,融合准则的选取会影响频谱感知的性能,OR准则和AND准则分别是表决融合准则的投票门限n等于1和等于次用户的总个数N的特殊情况,由式(10)、(11)和(12)知,表决融合准则的投票门限n会影响协作频谱感知的性能,所以需要对它的值进行最优化,使得协作频谱感知的性能最优。
我们定义频谱感知全局错误概率为(Qf+Qm),假设做出本地判决的次用户的个数K已知,则优化问题可以写为:
min(Qf+Qm)    (13)
s.t.n≤K
求表决融合准则的最优投票门限nopt,使得全局错误概率为(Qf+Qm)达到最小值。
由式(10)、(11),得全局错误概率:
Qf+Qm=1+ΣK=0NCNK((1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l-(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l)---(14)]]>
设:
G(n)=(1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l-(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l---(15)]]>
则由式(14)、(15)可得:
Qf+Qm=1+ΣK=0NCNKG(n)---(16)]]>
因为:
&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;n|nopt=ΣK=0NCNK&PartialD;G(n)&PartialD;n|nopt=0---(17)]]>
&PartialD;G(n)&PartialD;n&ap;G(n+1)-G(n)(n+1)-n=G(n+1)-G(n)=CKn((1-Δ0)KΔ0N-KpanpfK-n-(1-Δ1)KΔ1N-KpmnpdK-n)---(18)]]>
所以由式(17)、(18)可得:
&PartialD;G(n)&PartialD;n|nopt=0&DoubleRightArrow;(1-Δ0)KΔ0N-KpanoptpfK-nopt=(1-Δ1)KΔ1N-KpmnoptpdK-nopt&DoubleRightArrow;(papm)nopt=(pdpf)K-nopt(1-Δ11-Δ0)K(Δ1Δ0)N-K---(19)]]>
对上式两边取对数得:
noptlnpapm=(K-nopt)lnpdpf+ln(1-Δ11-Δ0)K(Δ1Δ0)N-K---(20)]]>
解得:
nopt=Klnpdpf+ln(1-Δ11-Δ0)K(Δ1Δ0)N-Klnpapdpmpf---(21)]]>
所以当n=nopt=Klnpdpf+ln(1-Δ11-Δ0)K(Δ1Δ0)N-Klnpapdpmpf]]>时,&PartialD;G(n)&PartialD;n|nopt=0,(Qf+Qm)]]>取得极值。又因为:
&PartialD;2G(n)&PartialD;n2=&PartialD;G(n+1)&PartialD;n-&PartialD;G(n)&PartialD;n(n+1)-n=&PartialD;G(n+1)&PartialD;n-&PartialD;G(n)&PartialD;n---(22)]]>
&PartialD;2G(n)&PartialD;n2|n=nopt=&PartialD;G(n+1)&PartialD;n|n=nopt-&PartialD;G(n)&PartialD;n|n=nopt=&PartialD;G(n+1)&PartialD;n|n=nopt-0=CKnopt+1((1-Δ0)KΔ0N-Kpanopt+1pfK-nopt-1-(1-Δ1)KΔ1N-Kpmnopt+1pdK-nopt-1)=CKnopt+1((1-Δ0)KΔ0N-KpapfpanoptpfK-nopt-(1-Δ1)KΔ1N-KpmpdpmnoptpdK-nopt)---(23)]]>
由式(1)、(2)、(4)和(5)知pa>pm,pd>pf,故:
papf>pmpd---(24)]]>
所以由式(19)、(23)和(24)得:
(1-Δ0)KΔ0N-KpapfpanoptpfK-nopt>(1-Δ1)KΔ1N-KpmpdpmnoptpdK-nopt---(25)]]>
代入式(23)得:&PartialD;2G(n)&PartialD;n2|n=nopt>0,]]>
所以:&PartialD;2(Qf+Qm)&PartialD;n2|nopt=ΣK=0NCNK&PartialD;2G(n)&PartialD;n2|nopt>0.]]>
综上所述,当n=nopt=Klnpdpf+ln(1-Δ11-Δ0)K(Δ1Δ0)N-Klnpapdpmpf]]>时,&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;n|nopt=ΣK=0NCNK&PartialD;G(n)&PartialD;n|nopt=0,&PartialD;2(Qf+Qm)&PartialD;n2|nopt=ΣK=0NCNK&PartialD;2G(n)&PartialD;n2|nopt>0,]]>所以(Qf+Qm)取得极小值。实际应用中,投票门限n为正整数,所以:

表示不小于x的最小整数。当双门限能量检测的门限值λ0、λ1确定时,可以将λ0、λ1的值代入(1)~(6)式,求得pd、pf、pa、pm以及△0、△1,代入上式即可求出使得(Qf+Qm)取得极小值的投票门限nopt
b.双门限能量检测的门限值λ0、λ1的优化
对于双门限能量检测,门限值λ0、λ1的取值以及它们之间的关系都会对频谱感知的性能产生影响,其中λ0≤λ1。由(1)~(6)式可知,当λ0的取值减小时,漏检概率会降低当λ1的取值增大时,虚警概率会降低,但是同时检测概率也会降低;当两个门限之间的距离拉大时,次用户接收到的能量值位于不定区间的概率加大,反之则减小,当λ0=λ1时,等价于单门限能量检测,则次用户接收到的能量值位于不定区间的概率为0。
我们定义频谱感知全局错误概率为(Qf+Qm),假设做出本地判决的次用户的个数K已知,则优化问题可以写为:
min(Qf+Qm)   (27)
s.t.0<λ01<+∞
求双门限能量检测的最优门限值使得全局错误概率为(Qf+Qm)达到最小值,即满足:
&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;λ0|λ0opt=0&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;λ1|λ1opt=0---(28)]]>
其中:
&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;λ0|λ0opt=&PartialD;(1+ΣK=0NCNKG(n))&PartialD;λ0|λ0opt=ΣK=0NCNK&PartialD;G(n)&PartialD;λ0|λ0opt=0---(29)]]>
&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;λ1|λ1opt=&PartialD;(1+ΣK=0NCNKG(n))&PartialD;λ1|λ1opt=ΣK=0NCNK&PartialD;G(n)&PartialD;λ1|λ1opt=0---(30)]]>
&PartialD;G(n)&PartialD;λ0|λ0opt=0,&PartialD;G(n)&PartialD;λ1|λ1opt=0.]]>
将式(15)代入上式得:
&PartialD;G(n)&PartialD;λ0|λ0opt=&PartialD;pm&PartialD;λ0|λ0opt(K(1-Δ1)K-1Δ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l-(1-Δ1)K(N-K)Δ1N-K-1Σl=nKCKlpmlpdK-l+(1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKllpml-1pdK-l-&PartialD;pa&PartialD;λ0|λ0opt(K(1-Δ0)K-1Δ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l+(1-Δ0)K(N-K)Δ0N-K-1Σl=nKCKlpalpfK-l-(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKllpal-1pfK-l=0---(31)]]>
其中:
&PartialD;pm&PartialD;λ0|λ0opt=-τfs2π(2γ+1)exp((λ0opt-γ-1)2τfs2(2γ+1))---(32)]]>
&PartialD;pa&PartialD;λ0|λ0opt=-τfs2πexp(-(λ0opt-1)2τfs2)---(33)]]>
将式(31)、(32)和(33)代入式(33)得:
&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;λ0|λ0opt=ΣK=0NCNK(-τfs2π(2γ+1)exp(-(λ0opt-γ-1)2τfs2(2γ+1)))(K(1-Δ1)K-1Δ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l-(1-Δ1)K(N-K)Δ1N-K-1Σl=nKCKlpmlpdK-1+(1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKllpml-1pdK-l)+(τfs2πexp(-(λ0opt-1)2τfs2))(K(1-Δ0)K-1Δ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l+(1-Δ0)K(N-K)Δ0N-K-1Σl=nKCKlpalpfK-l-(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKllpal-1pfK-l)=0---(34)]]>
由式(34)即可解得最优门限值
&PartialD;G(n)&PartialD;λ1|λ1opt=&PartialD;pd&PartialD;λ1|λ1opt(K(1-Δ1)K-1Δ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l-(1-Δ1)K(N-K)Δ1N-K-1Σl=nKCKlpmlpdK-l+(1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKlpml(K-l)pdK-l-1)-&PartialD;pf&PartialD;λ1|λ1opt(K(1-Δ0)K-1Δ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l+(1-Δ0)K(N-K)Δ0N-K-1Σl=nKCKlpalpfK-l-(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKlpal(K-l)pfK-l-1)---(35)]]>
其中:
&PartialD;pd&PartialD;λ1|λ1opt=τfs2π(2γ+1)exp(-(λ1opt-γ-1)2τfs2(2γ+1))---(36)]]>
&PartialD;pf&PartialD;λ1|λ1opt=τfs2πexp(-(λ1opt-1)2τfs2)---(37)]]>
将式(35)、(36)和(37)代入(28)得:
&PartialD;(Qf+Qm)&PartialD;λ1|λ1opt=τfs2π(2γ+1)exp(-(λ1opt-γ-1)2τfs2(2γ+1))(K(1-Δ1)K-1Δ1N-KΣl=nKCKlpmlpdK-l-(1-Δ1)K(N-K)Δ1N-K-1Σl=nKCKlpmlpdK-l+(1-Δ1)KΔ1N-KΣl=nKCKlpml(K-l)pdK-l-1)-τfs2πexp(-(λ1opt-1)2τfs2)(K(1-Δ0)K-1Δ0N-KΣl=nKCKlpalpfK-l+(1-Δ0)K(N-K)Δ0N-K-1Σl=nKCKlpalpfK-l-(1-Δ0)KΔ0N-KΣl=nKCKlpal(K-l)pfK-l-1)=0---(38)]]>
由式(38)即可解得最优门限值
由公式(34)(38)可知,不同的信噪比条件下,双门限能量检测的门限最优值的取值各异。取表决融合准则的投票门限n=nopt,即表决融合准则达到最优的前提下,由公式(34)(38)可计算得在各信噪比条件下的值。

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1、10申请公布号CN104079359A43申请公布日20141001CN104079359A21申请号201410256853122申请日20140610H04B17/00200601H04W24/0220090171申请人南京邮电大学地址210023江苏省南京市栖霞区文苑路9号72发明人朱琦金燕君74专利代理机构江苏爱信律师事务所32241代理人唐小红54发明名称一种认知无线网络中协作频谱感知门限优化方法57摘要本发明提供一种认知无线网络中协作频谱感知门限优化方法,该方法对基于表决融合的双门限协作频谱感知中的投票门限和检测门限分别进行了优化。首先,固定双门限能量检测的检测门限值,对表决融合准。

2、则的投票门限进行优化,使得在该能量检测门限值条件下,协作频谱感知的全局错误概率最小;然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值。该发明可以使协作频谱感知的全局错误概率在各信噪比条件下都达到最小值,从而提高了协作频谱感知的性能。51INTCL权利要求书2页说明书10页附图1页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书10页附图1页10申请公布号CN104079359ACN104079359A1/2页21一种认知无线网络中协作频谱感知门限的优化。

3、方法,其特征在于该方法包括以下步骤A、定义0和1是双门限能量检测的两个门限值,且要求门限值01,0,01,为确定区间,0,1为不定区间,协作频谱感知的全局错误概率QFQM为其中N个认知用户中有K个认知用户接收到的信号能量落入确定区间,所以具体是哪K个认知用户接收到的信号能量落在确定区间内,有种的可能情况;H1和H0分别表示主用户存在和不存在的情况,0和1分别表示H0、H1条件下次用户接收到的能量值位于不定区间的概率PD、PF和PM分别表示本地频谱感知的检测概率、虚警概率以及漏检概率其中为次用户的接收信噪比,是噪声方差,是次用户的感知时间,FS为采样频率;B、对表决融合准则的投票门限N进行优化,。

4、使得协作频谱感知的全局错误概率QFQM最小,故要求得到最优投票门限值实际应用中,投票门限N为正整数,所以表示不小于X的最小整数;C、对双门限能量检测的检测门限值0、1进行优化,使得协作频谱感知的全局错误概率QFQM达到最小值,故令可得下列方程权利要求书CN104079359A2/2页3组当认知用户的接收信噪比、认知用户的个数N、接收到的信号能量落入确定区间的认知用户个数K、感知时间以及采样频率FS确定时,在表决融合准则的投票门限取其最优值的前提下,即NNOPT,就可由上述方程组求出双门限能量检测的最优检测门限值权利要求书CN104079359A1/10页4一种认知无线网络中协作频谱感知门限优化。

5、方法技术领域0001本发明涉及一种认知无线网络中协助频谱感知门限优化方法,属于通信技术领域。背景技术0002随着无线通信技术不断取得巨大发展,如蓝牙、WI、WSN、3GLTE等,越来越多的通信系统需要分配无线频谱,无线电波非视距传播的特性决定了无线设备适合使用3GHZ以下的频段,但是传统的固定分配频谱机制保证了每一种通信系统都固定占用某一频段,导致目前为止可供分配使用的3GHZ以下的频段寥寥无几。与此同时,已授权频谱的使用效率却很低,只有1585。认知无线电可以有效解决频谱匮乏,它允许次用户在空闲的已授权频段进行数据传输。频谱感知作为认知无线电的关键技术,得到广泛深入的研究。认知用户需要周期性。

6、地进行频谱感知,检测主用户是否存在,若检测到主用户不存在,则可以利用该授权频段进行数据传输。认知用户需要具备很高的检测概率,一旦主用户重新出现,必须很精确地检测到主用户的出现,并在规定的时间内迅速退出该频段,尽量避免对主用户的干扰。0003频谱感知的方法主要包括匹配滤波检测、能量检测和循环平稳特征检测等方法,其中能量检测方法的判决方法是先设置一个门限,通过能量检测器与设定的门限相比较,超过检测门限,就认为该频段内有主用户存在。它的优点是方法简单,计算复杂性低,且不需要主用户的先验信息,是本地频谱感知的主要方法,但是在低信噪比条件下检测性能差,因为信号淹没在噪声中,能量检测法只能计算信号的能量,。

7、不能区分出干扰是来自信号还是噪声。由于噪声的不确定性,传统的单门限能量检测门限值不易设定,而且当认知用户感知到的主用户能量位于门限值附近时,容易发生误检,采用双门限能量检测可以大大降低误检概率。另外,由于隐蔽终端、多径衰落等问题的影响,单用户检测性能很差,多次用户协作频谱感知可以有效提高检测性能,协作频谱感知利用了相同数据在不同终端不同传输路径的多接收的优势,获得空间分集增益。0004衡量协作频谱感知性能的主要参数是全局虚警概率和全局漏检概率,它们之和被定义为全局错误概率。首先,协作频谱感知的性能与融合算法密切相关,协作频谱感知的融合准则有AND准则、OR准则、表决融合准则等,其中OR准则等价。

8、于表决融合准则的投票门限为1、AND准则是等价于表决融合准则的投票门限为次用户的总个数,所以AND准则和OR准则都是表决融合准则的特例。故表决融合准则的投票门限值与频谱感知性能有着紧密联系。其次,利用双门限能量检测方法进行频谱感知时,检测门限值的选取很大程度上影响着感知的性能。在各接收信噪比条件下,认知用户如何确定双门限能量检测的检测门限值以及怎样选取合适的表决融合准则投票门限值成为了必须研究解决的问题。发明内容0005技术问题本发明的目的是提供一种认知无线网络中优化协作频谱感知性能的方说明书CN104079359A2/10页5案,该方法可以使得协作频谱感知的全局错误概率在各接收信噪比条件下都。

9、达到最小值,从而达到提高协作频谱感知性能的目的。0006技术方案该方法对基于表决融合的双门限协作频谱感知中的投票门限和检测门限分别进行了优化,首先,固定双门限能量检测的检测门限值,对表决融合准则的投票门限进行优化,使得在该能量检测门限值条件下,协作频谱感知的全局错误概率最小;然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值。0007本发明所针对的认知无线网络中基于表决融合的集中式协作频谱感知系统结构如图1所示。包括一个主用户,多个次用户以及一个融合中心,认知用户通过各自的。

10、感知信道次用户接收主用户信号经过的信道接收主用户信号的能量信息,然后对接收到的主用户信号的能量信息进行双门限能量检测,做出本地判决结果,并将各自的判决结果通过报告信道次用户将判决结果传输给融合中心经历的信道发送至融合中心,融合中心对接收到的判决结果进行表决融合,得到最终判决结果。认知无线网络根据此最终检测结果来判断该授权频谱是否空闲。0008能量检测法是频谱检测最基本的方法。它测量信道中的无线频率能量或者接收到的信号强度指标RSSI来判断信道是否被占用。能量检测的性能决定了最终的感知结果和感知性能,而能量检测的性能主要与门限值、噪声平均功率、信号平均功率和采样数有关。若采用传统的传统的单门限能。

11、量检测法,选取作为单门限能量检测的门限值,则能量检测的虚警概率PF和检测概率PD为000900100011其中为次用户的接收信噪比;是噪声方差;是次用户的感知时间;FS为采样频率;0012本发明所采用的双门限能量检测有两个检测门限0、1,如图2所示,则次用户对应的本地判决准则为00130014其中U表示能量值落入不定区间时,次用户不做出本地判决。0015由于隐蔽终端、多径衰落等问题的影响,单用户检测性能很差,多次用户协作频谱感知可以有效提高检测性能,协作频谱感知的融合准则有AND准则、OR准则、表决融合准则等,其中OR准则等价于表决融合准则的投票门限为1、AND准则是等价于表决融合准则的投票门。

12、限为次用户的总个数,所以AND准则和OR准则都是表决融合准则的特例。协作频谱感说明书CN104079359A3/10页6知的检测性能与表决融合准则的投票门限、双门限能量检测的检测门限密切相关,于是本发明首先对表决融合准则的投票门限进行优化,然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值,使得协作频谱感知的全局错误概率在各信噪比条件下都达到最小值,从而提高了协作频谱感知的性能。0016有益效果双门限能量检测较之传统的单门限能量检测,可以大大降低频谱感知的误检概率,而且由于。

13、隐蔽终端、多径衰落等问题的影响,单用户检测性能很差,多次用户协作频谱感知可以有效提高检测性能。本发明基于双门限能量检测的协作频谱感知方法,在融合中心采用表决融合准则对各次用户的本地判决结果进行融合,将优化目标设为全局错误概率,基于该优化目标对表决融合准则的投票门限值和双门限能量检测的检测门限值进行选取,使全局错误概率最小,从而提高了协作频谱感知的性能。附图说明0017图1为本发明的系统模型。0018图2为本发明的双门限判决模型。具体实施方式0019按照单门限能量检测的相关概率定义,定义双门限能量检测的相关概率如下0020002100220023002400250026其中H1和H0分别表示主用。

14、户存在和不存在的情况,0和1分别表示在H0、H1条件下次用户接收到的能量值位于不定区间的概率,为次用户的接收信噪比,是噪声方差,是次用户的感知时间,FS为采样频率,本发明所采用的说明书CN104079359A4/10页7双门限能量检测有两个检测门限0、1。0027假设有N个次用户进行频谱感知,其中做出本地判决的次用户将判决结果发送给融合中心,融合中心对接收到的判决结果进行表决融合,表决融合的投票门限为N,则融合中心按照表决融合准则00280029判断主用户的存在与否,其中DI表示第I个次用户做出的本地判决结果。则本地判决采用单门限能量检测时,全局虚警概率QF和全局检测概率QD分别为003000。

15、310032本地判决采用双门限能量检测时,N个进行频谱感知的次用户中,若有K个次用户接收到的能量值位于确定区间,则有NK个次用户不做出本地判决。所以全局虚警概率QF、漏检概率QM和检测概率QD分别为0033说明书CN104079359A5/10页800340035QD1QM120036A表决融合准则的投票门限N的优化0037对于协作频谱感知,融合准则的选取会影响频谱感知的性能,OR准则和AND准则分别是表决融合准则的投票门限N等于1和等于次用户的总个数N的特殊情况,由式10、11和12知,表决融合准则的投票门限N会影响协作频谱感知的性能,所以需要对它的值进行最优化,使得协作频谱感知的性能最优。。

16、0038我们定义频谱感知全局错误概率为QFQM,假设做出本地判决的次用户的个数K已知,则优化问题可以写为0039MINQFQM130040STNK0041求表决融合准则的最优投票门限NOPT,使得全局错误概率为QFQM达到最小值。0042由式10、11,得全局错误概率00430044设00450046则由式14、15可得00470048因为0049说明书CN104079359A6/10页900500051所以由式17、18可得00520053对上式两边取对数得00540055解得00560057所以当时,取得极值。又因为005800590060由式1、2、4和5知PAPM,PDPF,故0061。

17、0062所以由式19、23和24得说明书CN104079359A7/10页1000630064代入式23得0065所以0066综上所述,当时,所以QFQM取得极小值。实际应用中,投票门限N为正整数,所以00670068表示不小于X的最小整数。当双门限能量检测的门限值0、1确定时,可以将0、1的值代入16式,求得PD、PF、PA、PM以及0、1,代入上式即可求出使得QFQM取得极小值的投票门限NOPT。0069B双门限能量检测的门限值0、1的优化0070对于双门限能量检测,门限值0、1的取值以及它们之间的关系都会对频谱感知的性能产生影响,其中01。由16式可知,当0的取值减小时,漏检概率会降低当。

18、1的取值增大时,虚警概率会降低,但是同时检测概率也会降低;当两个门限之间的距离拉大时,次用户接收到的能量值位于不定区间的概率加大,反之则减小,当01时,等价于单门限能量检测,则次用户接收到的能量值位于不定区间的概率为0。0071我们定义频谱感知全局错误概率为QFQM,假设做出本地判决的次用户的个数K已知,则优化问题可以写为0072MINQFQM270073ST0010074求双门限能量检测的最优门限值使得全局错误概率为QFQM达到最小值,即满足说明书CN104079359A108/10页1100750076其中007700780079则0080将式15代入上式得00810082其中008300840085将式31、32和33代入式33得说明书CN104079359A119/10页1200860087由式34即可解得最优门限值00880089其中009000910092将式35、36和37代入28得说明书CN104079359A1210/10页1300930094由式38即可解得最优门限值0095由公式3438可知,不同的信噪比条件下,双门限能量检测的门限最优值的取值各异。取表决融合准则的投票门限NNOPT,即表决融合准则达到最优的前提下,由公式3438可计算得在各信噪比条件下的值。说明书CN104079359A131/1页14图1图2说明书附图CN104079359A14。

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