一种基于节点过滤的协作频谱感知方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及认知无线电频谱感知领域，尤其是一种基于节点过滤的协作频谱感知 方法。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术的迅速发展，无线通信业务量的持续增长与无线频谱资源短缺 的矛盾愈加明显。认知无线电技术通过感知频谱空桐为次用户（SecondaryUser,SU)提 供机会式接入主用户（PrimaryUser,PU)频段的机会，充分实现对频谱的有效利用同时避 免对主用户造成干扰，很好地解决了当前频谱资源分配政策不合理的问题。认知无线电的 关键技术和实现前提之一就是如何快速准确地进行频谱感知。=种常用的频谱感知方法 为：匹配滤波器检测、循环平稳检测和能量检测。匹配滤波器检测需预知主用户的相关信息 (如调制方式，脉冲波形等）；循环平稳检测性能较好但复杂度高、计算量大，需较长观测时 间W提取信号的特征信息；能量检测实现简单且无需授权用户先验信息。考虑到实际系统 实施时的复杂性和成本问题，能量检测方法较好。真实无线信道传播环境中，单节点感知由 于受到传播损耗和多径衰落等不利因素影响，易导致其检测结果与实际情况产生偏差，而 协作感知可W利用认知无线电网络内不同地理位置的认知用户构成的空间分集，有效消除 阴影衰落的影响，降低单节点检测要求。
[0003] 然而，协作频谱感知中大多数算法都假设所有认知节点处于相同环境下，具有同 样的信噪比（SignaltoNoiseRatio,SNR)，未考虑到认知节点本地感知结果的可靠性差 异，忽略了实际无线环境中存在路径损耗、阴影效应、多径效应和隐藏终端等现象而可能导 致不同位置认知节点信噪比分布不均的问题。考虑到上述问题，《IETCommunications》期 刊第 8 卷第 14 期，由LamiaaKhalid和AlaganA吨alagan撰写的《Reli油ility-based decisionfusionschemeforcooperativespectrumsensing》一文中，提出了一种为不 同信噪比用户分配不同权重的加权协作感知算法，虽然漏警概率有所降低，但加权融合方 法中所有认知用户需要控制信道向融合中屯、传送判决结果，而一般情况下控制信道是带限 的，当协作节点数量很大时，其所需报告信道带宽也很大，会占用过多的信道资源，且传输 融合权重参数会进一步影响信道拥塞和感知时延。《计算机工程》期刊第38卷第3期，由郭 加贝和章坚武撰写的《一种基于信噪比的动态口限协作感知方法》一文中，提出了基于信噪 比动态口限的协作感知方法，该方法通过利用各节点的检测信噪比来设置适合不同认知节 点的检测口限，能有效提高单个认知节点检测结果的可靠度，但当某一节点的检测信道处 于严重衰落下，性能会变得很不理想，该方法局限于传输信道状态效果较好的情况。公开号 为CN103888203A的专利《一种基于信噪比筛选的协作频谱感知优化方法》中叙述的协作感 知方法对节点进行筛选，计算复杂度低，然而算法中各节点本地感知使用的是传统能量检 测算法，系统检测性能提升并不十分明显。
【发明内容】
[0004] 本发明的发明目的在于提供一种协作频谱感知方法，针对信噪比分布不均的认知 无线电网络环境，能够在保持系统设计低复杂度的基础上，充分利用各认知节点的信噪比 信息，提高检测性能，减小通信开销。
[0005] 实现本发明目的的技术方案：
[0006] 一种基于节点过滤的协作频谱感知方法，其特征在于：
[0007] 步骤1 :认知无线电网络中所有认知节点进行独立的本地感知和信噪比估计，将 感知结果和信噪比估计值丫 1，丫 2,…丫M发送至融合中屯、，M是认知节点总数；
[000引步骤2 :融合中屯、汇总各认知节点上报的自身信噪比估计值后，计算各节点的信 噪比比重Pi,设置信噪比阔值AswG [0，1]，其中
[0010] 步骤3 :根据各节点信噪比比重大小进行比较过滤筛选，若Pi>ASWK，则该认知节 点符合条件能够参与融合，否则舍弃该节点；
[0011] 步骤4:融合中屯、根据步骤3选出的认知节点的感知结果进行协作频谱感知，作出 最终联合判决。
[0012] 步骤1中，利用精确平均能量检测算法进行独立的本地感知。
[0013] 步骤1中，精确平均能量检测算法通过如下方法实现，
[0014] 计算检验统计量巧(y,.)、巧-1知_,)和新*巧）；
[0015]
[0016] 式中，接收信号矢量yi=打1[1]，71巧]，...，71[闲），巧(义）是第1次感知事件中接 收信号矢量的检验统计量，鷄是第i-1次感知事件中接收信号矢量1的检验统 计量，是第i次感知事件中基于最近的L次感知事件的检验统计量序列Tl计算的 检验统计量的平均值，Tt=(巧山1(心J，於扣权'叫)，…，0-1仿-1)，0柄!)))，1是求和过程中的 变量，从1变化至L;
[0017] 判断巧快）是否大于判决口限A，若是，则假设Hi成立，否则，判断巧）是否大 于口限A，若不是，则假设H。成立；否则，判断巧_1林,_,)是否大于口限A，若是，则假设Hi成 立，反之，假设H。成立；H1表示主用户信号存在，H。表示主用户不存在。
[0018] 步骤4中，协作频谱感知时使用OR准则，只要有一个或一个W上认知节点的本地 感知结果为Hi,则最终融合判决结果为Hi,即表示主用户存。
[0019] 本发明具有的有益效果：
[0020] 本发明方法通过调整信噪比阔值AswW适应不同环境的认知无线电网络，具有更 强的灵活性较强。本发明方法通过区别对待所处环境不同的认知节点，选取信噪比条件较 优的认知节点参与协作，消除了低信噪比节点感知结果不准确对协作性能的影响，降低了 融合中屯、数据处理的复杂度。本发明方法中各节点本地感知时使用的精确平均能量检测算 法其感知性能优于传统能量检测算法，感知结果可靠性较高，能够更好地保护授权用户的 权益。本发明方法在获得比现有方法更优的整体感知性能的同时减少了认知无线电网络额 外的能量和带宽开销，有效节省了专有控制信道资源。本方法计算复杂度较低，简单易行。
【附图说明】
[0021] 图1本发明的方法流程图；
[0022] 图2本发明中本地感知使用算法的流程图；
[0023] 图3集中式协作频谱感知系统模型；
[0024] 图4实际认知无线电网络环境示意图；
[0025] 图5本发明本地感知使用的检测算法与能量检测算法的接收机工作特性 巧eceiver Operating Qiaracteristic, R0C)曲线对比图；
[0026] 图6本发明与现有技术中基于筛选的协作感知方法及传统协作感知方法的ROC曲 线对比图（Qd-Qf);
[0027] 图7本发明与现有技术中基于筛选的协作感知方法及传统协作感知方法的ROC曲 线对比图佩-SNR);
[0028] 图8本发明中信噪比阔值ASWK不同时的ROC曲线比较图。
【具体实施方式】
[0029] 如图3所示，集中式协作频谱感知系统模型中，包含一个主用户PU, -个融合中屯、 FC(假设网络中没有恶意节点）和M个认知节点SU，认知节点与融合中屯、间通过控制信道 (即报告信道）进行通信。实际无线环境中因存在图3中的路径损耗、阴影效应和隐藏终端 等问题而导致各认知节点信噪比存在差异。本发明在认知无线电网络中的各认知节点都设 置了信噪比你估计功能，认知节点可W进行接收信号的信噪比估计。
[0030] 如图1所示，本发明基于节点过滤的协作频谱感知方法，包括W下步骤：
[0031] 步骤1:认知网络中所有节点，通过如图2所示的精确平均能量检测算法独立进行 本地感知，将本地感知结果与信噪比估计值丫 1，丫 2，... 丫M发送至融合中屯、。
[0032] 认知节点对于频谱感知中的二元信号检测问题可描述为如下假设检验模型：
[0033]H〇:y[n] =w[n]n=I, 2, . . . ,N (I)
[0034]Hi:y[n] =x[n] +w[n]n=I, 2, . . . ,N
[0035]
[0036] 式（I)中假设H。表示主用户不存在，假设HI表示主用户信号存在，n代表第n次 采样，N为观测间隔内信号与噪声的采样点数，y[n]表示接收信号序列，x[n]表示主用户发 射信号序列，w[n]表示噪声采样序列，信道噪声假设为均值为0,方差为的加性高斯白噪 声，忽略信道衰落和阴影效应；
[0037] 能量检测算法巧nergyDetection,ED)在观测间隔内测量接收信号的能量，若能 量值超过预设判决口限则宣布信道状态为被占用（假设Hi),反之信道为空闲状态（假设 H。)，能量检测的检验统计量：
[0038]
贷
[00測式似中，71是接收信号矢量打1=打1山，7瓜]，...，71[闲）），入是预设的判决 口限，0 (.V,)是第i次感知事件中接收信号矢量yi的检验