專利名稱：一種合作頻譜感知方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于認(rèn)知無線電技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及到一種認(rèn)知無線電中的合作頻譜感知方法。
背景技術(shù)：
隨著無線電通信需求的不斷增加，導(dǎo)致頻譜資源出現(xiàn)緊缺，但分配給無線電系統(tǒng) 的頻譜資源卻在時間和空間上出現(xiàn)不同程度的閑置。認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)的概念起源于1999年Jos印h Mitolo博士的 奠基性工作，其核心思想是CR具有學(xué)習(xí)能力，能與周圍環(huán)境交互信息，以感知和利用在該 空間的可用頻譜，并限制和降低沖突的發(fā)生。CR的學(xué)習(xí)能力是使它從概念走向?qū)嶋H應(yīng)用的 真正原因。隨著認(rèn)知無線電技術(shù)的發(fā)展，合作頻譜感知技術(shù)越來越受到重視，因為相對于單 用戶感知而言，合作感知的可靠性和準(zhǔn)確度更高。如圖1所示，合作感知的思想是感知用戶 不斷感知周圍的環(huán)境，利用本地感知算法得出感知結(jié)果并送往融合中心(基站)，融合中心 把本地結(jié)果融合得出主用戶是否存在的判決。合作頻譜感知方法有與融合、或融合等方法。1、與融合各個認(rèn)知用戶向融合中心傳送對于主用戶是否存在的判斷，只有當(dāng)所有認(rèn)知用戶 都判斷主用戶存在，融合中心才判決主用戶存在。經(jīng)過“與融合”判斷后，融合中心對于主 用戶的檢測概率Pd和虛警概率Pf分別是 其中Pd, i、Pf, i分別是第i個用戶的檢測概率、虛警概率，K為認(rèn)知用戶的數(shù)量。2、或融合各個認(rèn)知用戶向融合中心傳送對于主用戶是否存在的判斷，只要有一個認(rèn)知用戶 判決主用戶存在，融合中心就判決主用戶存在。經(jīng)過“或融合”判斷后，融合中心對于主用 戶的檢測概率Pd和虛警概率Pf分別是 檢測概率PD、Pd, i是指在主用戶存在的情況下，融合中心、第i個認(rèn)知用戶判斷有 主用戶存在的概率，代表了對主用戶的保護(hù)程度；虛警概率PF、Pf, i是指在主用戶不存在的情況下，融合中心、第i個認(rèn)知用戶判斷主用戶存在的概率，代表了對頻譜的利用程度。“與融合”可以在很大程度上降低虛警概率，但要求各個認(rèn)知用戶對主用戶的檢 測概率達(dá)到100%，否則會導(dǎo)致融合中心的判斷性能極大下降，對主用戶的保護(hù)程度低；而 “或融合”雖然在認(rèn)知用戶檢測受到干擾的情況保證較高的檢測概率，但同時也帶來了更高 的虛警概率，降低了頻譜的利用率。因而“與融合”、“或融合”都是不是最優(yōu)的合作頻譜感 知方法

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有合作頻譜感知方法的不足，提出一種更為優(yōu)化的合作 頻譜感知方法。為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明的合作頻譜感知方法，其特征在于，包括以下步驟(1)、根據(jù)設(shè)定的認(rèn)知用戶的虛警概率Pf，按以下公式計算出認(rèn)知用戶高門限1、 低門限Htl Il1 = 2p_1(v,l-pf)η0 = 2/3 · H1其中，ν是時間帶寬積，函數(shù)p(v，l-pf)為
1 λ'Ρ 其中，Γ (ν)為完全gamma函數(shù)；(2)、計算出各個認(rèn)知用戶的本地感知結(jié)果主用戶不存在的本地感知結(jié)果 Hli (H。)、主用戶存在的本地感知結(jié)果Hli (H1),主用戶存在不存在不確定的本地感知結(jié)果 叫⑴)，其中，i = 1，2···，K，K是認(rèn)知用戶的數(shù)量； Iiii(Q) = I-Iiii(H0)-Hii(H1)其中，P表示概率，Ti是第i個認(rèn)知用戶感知時的能量值，Htl表示主用戶不存在，H1 表示主用戶存在；Utli, Otli是第i個認(rèn)知用戶本地檢測能量、在主用戶不存在時的均值和方 差；Uli，σ π是第i個認(rèn)知用戶本地檢測能量、在主用戶不存在時的均值和方差；(3)、認(rèn)知用戶i將本地感知結(jié)果Hii (H。)，Hii(H1) ,Hii(Q)發(fā)送到融合中心，融合中心 使用證據(jù)理論進(jìn)行融合，得到主用戶不存在的融合感知結(jié)果Hl(Htl)、主用戶存在的融合感知 結(jié)果 Hl(H1)
m(H0)計算公式中，Ai取值為H?；颚?； Hi(H1)計算公式中，Ai取值為H1或Ω ；(4)、融合中心對融合感知結(jié)果Hi(Htl)、Hi(H1)進(jìn)行比較，如果主用戶不存在的融合 感知結(jié)果Hl(Htl)大于主用戶存在的融合感知結(jié)果Hl(H1),則融合中心判定主用戶不存在；主 用戶存在的融合感知結(jié)果Hl(H1)大于主用戶不存在的融合感知結(jié)果Hl(Htl),則融合中心判定 主用戶不存在。本發(fā)明的發(fā)明目的是這樣實現(xiàn)的單個認(rèn)知用戶i接收信號有兩種模型=Hc^PH1，它們分別表示主用戶不存在與存 在。H0 =Yi (t) = Iii (t)H1 =Yi (t) = ^ ‘ Si(t)+ni(t), i = 1,2, ···, K (1)其中i是認(rèn)知用戶的索引號，K是認(rèn)知用戶數(shù)，yi(t)表示認(rèn)知用戶接收到的信息， Si (t)表示主用戶信號，hi是信道增益，Ili (t)表示高斯白噪聲。單個認(rèn)知用戶i的本地檢測能量、近似為高斯分布
H0 χΕι ~ N{2udf，4υ《)
. . (2) _2] H1: xEr N(2v5f+\h\2 EsAvd+2\h\2 EsSf)Es是主用戶信號的能量，δ /是零均值加性高斯白噪聲的方差。在非衰退環(huán)境下，我們假設(shè)信道增益Iii是不變的，則有
(3 )
(4)
(5)
(6) 其中，Pd, ” Pm, ” Pf, i分別是第i個用戶的檢測概率、漏報概率和虛警概率，Y是 信噪比，r (a)和Γ (a, b)是完全和不完全gamma函數(shù)，Qv(a，b)是廣義Marcum函數(shù)，
是低階非完全gamma函數(shù)。通過以上公式推導(dǎo)得出兩個門限值，Ii1 = 2p_1 (v, I-Pfji)(8)η ο = 2/3 · Il1(9)這樣，我們可以根據(jù)設(shè)定的認(rèn)知用戶的虛警概率Pf，計算出認(rèn)知用戶高門限％、 低門限Htl 然后，認(rèn)知用戶i利用雙門限能量檢測產(chǎn)生本地感知結(jié)果主用戶不存在的本地 感知結(jié)果Hli (H0)、主用戶存在的本地感知結(jié)果Hli (H1)，主用戶存在不存在不確定的本地感知 結(jié)果IIii(Q),把這些結(jié)果發(fā)送到融合中心。融合中心使用證據(jù)理論進(jìn)行融合，最終得出主用 戶是否存在的判決。實驗表明本發(fā)明的檢測概率明顯高于“或融合”、“與融合”、單節(jié)點(diǎn)感知方法。同 時，在相同的信噪比下，本發(fā)明的漏報概率也比“或融合”、“與融合”、單節(jié)點(diǎn)感知方法要低 很多，這也是本發(fā)明性能優(yōu)越性的一種體現(xiàn)。


圖1是合作頻譜感知方法系統(tǒng)模型圖；圖2是本發(fā)明合作頻譜感知方法原理圖；圖3是不同合作頻譜感知方法的檢測概率比較圖；圖4是不同合作頻譜感知方法的漏報概率比較圖；圖5是本發(fā)明合作頻譜感知方法下進(jìn)行認(rèn)知用戶選擇流程圖；圖6是本發(fā)明合作頻譜感知方法下選擇不同認(rèn)知用戶數(shù)量下的檢測概率。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
進(jìn)行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地 理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當(dāng)已知功能和設(shè)計的詳細(xì)描述也許 會淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時，這些描述在這里將被忽略。圖2是本發(fā)明合作頻譜感知方法原理圖如圖2所示，計算出各個認(rèn)知用戶的本地感知結(jié)果，即主用戶不存在的本地感知 結(jié)果Hii (H0)、主用戶存在的本地感知結(jié)果Hli (H1)，主用戶存在不存在不確定的本地感知結(jié)果 Hii(Q)；然后，認(rèn)知用戶i將本地感知結(jié)果叫(H。)，HIi (H1) ,HIi(Q)發(fā)送到融合中心，融合中心 使用證據(jù)理論進(jìn)行融合，得到主用戶不存在的融合感知結(jié)果Hl(Htl)、主用戶存在的融合感知 結(jié)果Hl(H1)，并對融合感知結(jié)果Hl(Htl)、Hl(H1)進(jìn)行比較，如果主用戶不存在的融合感知結(jié)果 Hl(Htl)大于主用戶存在的融合感知結(jié)果Hl(H1),則融合中心判定主用戶不存在；主用戶存在 的融合感知結(jié)果Hl(H1)大于主用戶不存在的融合感知結(jié)果Hl(Htl),則融合中心判定主用戶不 存在。圖3是不同合作頻譜感知方法的檢測概率比較圖如圖3所示，本發(fā)明的檢測概率明顯高于“或”、“與”、單節(jié)點(diǎn)感知方法，在信噪比等 于5時，本發(fā)明的檢測概率比“與”方法提高了將近20%，比其他算法提高的更多。
圖4是不同合作頻譜感知方法的漏報概率比較圖如圖4所示，在相同的信噪比下，本發(fā)明的漏報概率也比“或”、“與”、單節(jié)點(diǎn)感知方 法要低很多，這也是本發(fā)明性能優(yōu)越性的一種體現(xiàn)。圖5是本發(fā)明合作頻譜感知方法下進(jìn)行認(rèn)知用戶選擇流程圖我們知道參加感知的認(rèn)知用戶數(shù)越多得出的最終判決越準(zhǔn)確，但是隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的 增加，網(wǎng)絡(luò)開銷也會增大，拖慢網(wǎng)絡(luò)速度，所以，作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，提出了認(rèn)知用戶 選擇，去除冗余認(rèn)知用戶。本地認(rèn)知用戶i先對主用戶不存在的本地感知結(jié)果Hii (Htl)、主用戶存在的本地感 知結(jié)果HIi(H1)做線性加權(quán)，如公式(10)得到認(rèn)知用戶信任度Mi,再送往融合中心，融合中心 對認(rèn)知用戶信任度Mi進(jìn)行從大到小排列；Mi = α Iiii (H1) + β Hii (H0)(10)其中α表示認(rèn)知用戶i曾經(jīng)感知主用戶存在的準(zhǔn)確度，β表示認(rèn)知用戶曾經(jīng)感 知主用戶不存在的準(zhǔn)確度。假設(shè)第i個認(rèn)知用戶，在第t時刻的狀態(tài)是(^(t)，codt) e {ωι，ω2，ω3，ω4}， CO1, ω2, ω 3禾口 ω4表示如下= 1 并 ε 0 = 1 ；ω2 ε i = 1 并 ε 0 = -1 ；ω3 ε i = -1 并 ε 0 = -1 ；ω4 ε i = -1并ε Q = 1 ； ε Q是融合中心判決，ε i是認(rèn)知用戶判決。用Ii1, n2, n3 和114表示CO1, ω2，(03和ω4四個狀態(tài)出現(xiàn)的次數(shù)，統(tǒng)計出α和β的值如下。 認(rèn)知用戶選擇步驟步驟1 認(rèn)知用戶通過公式(10)計算出認(rèn)知用戶信任度Mi并送往融合中心。步驟2 融合中心把認(rèn)知用戶信任度Mi降序排列，先選擇認(rèn)知用戶信任度Mi較大 的認(rèn)知用戶的認(rèn)知用戶的本地感知結(jié)果用證據(jù)理論合成規(guī)則進(jìn)行融合，得出主用戶是否存 在的判決結(jié)果。步驟3 得出一個主用戶是否存在的判決結(jié)果用戶判決結(jié)果后，再加入認(rèn)知用戶 中稍小認(rèn)知用戶信任度Mi的認(rèn)知用戶的認(rèn)知用戶的本地感知結(jié)果進(jìn)行融合，當(dāng)連續(xù)3次得 出的用戶是否存在的判決結(jié)果不變時，融合中心發(fā)送停止感知信息到所有認(rèn)知用戶，并發(fā) 送認(rèn)知用戶選擇信息到已使用的認(rèn)知用戶，通知此認(rèn)知用戶已被選中。圖6是本發(fā)明合作頻譜感知方法下選擇不同認(rèn)知用戶數(shù)量下的檢測概率本發(fā)明中，不同認(rèn)知用戶數(shù)下的檢測概率比較如圖6，如圖6所示，我們可以看出 在信噪比為5時，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增多檢測概率也越高，但是當(dāng)認(rèn)知用戶數(shù)為K = 15時，檢測 概率達(dá)到了 0. 97，已經(jīng)達(dá)到了我們的要求，再增加節(jié)點(diǎn)數(shù)對檢測性能提高不是很大，只會使 得網(wǎng)絡(luò)的開銷增大，所有認(rèn)知用戶選擇是很必要的。盡管上面對本發(fā)明說明性的具體實施方式
進(jìn)行了描述，以便于本技術(shù)領(lǐng)的技術(shù)人 員理解本發(fā)明，但應(yīng)該清楚，本發(fā)明不限于具體實施方式
的范圍，對本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù) 人員來講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而易見的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護(hù)之列。
權(quán)利要求
一種合作頻譜感知方法，其特征在于，包括以下步驟(1)、根據(jù)設(shè)定的認(rèn)知用戶的虛警概率Pf，按以下公式計算出認(rèn)知用戶高門限η1、低門限η0η1＝2p-1(v，1-pf)η0＝2/3·η1其中，v是時間帶寬積，函數(shù)p(v，1-pf)為 p ( v , 1 - p f ) = 1 Γ ( v ) ∫ 0 1 - p f t v - 1 · e - t dt 其中，Г(v)為完全gamma函數(shù)；(2)、計算出各個認(rèn)知用戶的本地感知結(jié)果主用戶不存在的本地感知結(jié)果mi(H0)、主用戶存在的本地感知結(jié)果mi(H1)，主用戶存在不存在不確定的本地感知結(jié)果mi(Ω)，其中，i＝1，2…，K，K是認(rèn)知用戶的數(shù)量； m i ( H 0 ) = P { T i < η 0 | H 0 } + P { η 0 < T i < η 1 | H 0 } = ∫ - ∞ η 0 1 2 π σ 0 i exp [ - ( x - u 0 i ) 2 / σ 0 i 2 ] dx + ∫ η 0 η 1 1 2 π σ 0 i exp [ - ( x - u 0 i ) 2 / σ 0 i 2 ] dx m i ( H 1 ) = P { T i > η 1 | H 1 } + P { η 0 < T i < η 1 | H 1 } = ∫ η 1 + ∞ 1 2 π σ 1 i exp [ - ( x - u 1 i ) 2 / σ 1 i 2 ] dx + ∫ η 0 η 1 1 2 π σ 1 i exp [ - ( x - u 1 i ) 2 / σ 1 i 2 ] dx mi(Ω)＝1-mi(H0)-mi(H1)其中，P表示概率，Ti是第i個認(rèn)知用戶感知時的能量值，H0表示主用戶不存在，H1表示主用戶存在；u0i，σ0i是第i個認(rèn)知用戶本地檢測能量在主用戶不存在時的均值和方差；u1i，σ1i是第i個認(rèn)知用戶本地檢測能量在主用戶不存在時的均值和方差；(3)、認(rèn)知用戶i將本地感知結(jié)果mi(H0)，mi(H1)，mi(Ω)發(fā)送到融合中心，融合中心使用證據(jù)理論進(jìn)行融合，得到主用戶不存在的融合感知結(jié)果m(H0)、主用戶存在的融合感知結(jié)果m(H1) m ( H 0 ) = Σ A 1 ∩ A 2 ∩ . . . A K = H 0 Π i = 1 K m i ( A i ) 1 - Π i = 1 K m i ( H 1 ) - Π i = 1 K m i ( Ω ) m(H0)計算公式中，Ai取值為H0或Ω； m ( H 1 ) = Σ A 1 ∩ A 2 ∩ . . . A K = H 1 Π i = 1 K m i ( A i ) 1 - Π i = 1 K m i ( H 0 ) - Π i = 1 K m i ( Ω ) m(H1)計算公式中，Ai取值為H1或Ω；(4)、融合中心對融合感知結(jié)果m(H0)、m(H1)進(jìn)行比較，如果主用戶不存在的融合感知結(jié)果m(H0)大于主用戶存在的融合感知結(jié)果m(H1)，則融合中心判定主用戶不存在；主用戶存在的融合感知結(jié)果m(H1)大于主用戶不存在的融合感知結(jié)果m(H0)，則融合中心判定主用戶不存在。FSA00000077587600016.tif,FSA00000077587600017.tif
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的合作頻譜感知方法，其特征在于，所述的認(rèn)知用戶根據(jù)以下 步驟選擇確定al 認(rèn)知用戶i通過以下方法，計算出認(rèn)知用戶信任度Mi并送往融合中心 認(rèn)知用戶i先對主用戶不存在的本地感知結(jié)果Hii (氏)、主用戶存在的本地感知結(jié)果 Hii(H1)按照公式Mi = am, (H1)+ β m, (H0)做線性加權(quán)，得到認(rèn)知用戶信任度Mi,再送往融合 中心；其中α表示認(rèn)知用戶i曾經(jīng)感知主用戶存在的準(zhǔn)確度，β表示認(rèn)知用戶曾經(jīng)感知主 用戶不存在的準(zhǔn)確度，α、β根據(jù)以下方法獲得第i個認(rèn)知用戶，在第t時刻的狀態(tài)是OiU)，QiU) e {ω17 ω2, ω3，ω J, ω” ω2, ω 3禾口 ω4·示如下Q1^i = I 并 ε 0 = 1 ； ω2 : ε i = 1 并 ε 0 = -1 ； ω3 : ε J = -1 并 ε 0 = -1 ； ω4 : ε i = -1 并 ε 0 = 1 ;ε Q是融合中心判決，Si是認(rèn)知用戶判決。用Ii1, η2，113和114表示ω。ω2，(03和ω4 四個狀態(tài)出現(xiàn)的次數(shù)，統(tǒng)計出α和β的值如下 a2 融合中心把認(rèn)知用戶信任度Mi降序排列，先選擇認(rèn)知用戶信任度Mi較大的認(rèn)知用 戶的認(rèn)知用戶的本地感知結(jié)果用證據(jù)理論合成規(guī)則進(jìn)行融合，得出主用戶是否存在的判決結(jié)果。a3 得出一個主用戶是否存在的判決結(jié)果用戶判決結(jié)果后，再加入認(rèn)知用戶中稍小認(rèn) 知用戶信任度Mi的認(rèn)知用戶的認(rèn)知用戶的本地感知結(jié)果進(jìn)行融合，當(dāng)連續(xù)3次得出的用戶 是否存在的判決結(jié)果不變時，融合中心發(fā)送停止感知信息到所有認(rèn)知用戶，并發(fā)送認(rèn)知用 戶選擇信息到已使用的認(rèn)知用戶，通知此認(rèn)知用戶已被選中。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的合作頻譜感知方法，其特征在于，所述的選擇認(rèn)知用戶的數(shù) 量為15。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種合作頻譜感知方法，可以根據(jù)設(shè)定的認(rèn)知用戶的虛警概率Pf，計算出認(rèn)知用戶高門限η1、低門限η0然后，認(rèn)知用戶i利用雙門限能量檢測產(chǎn)生本地感知結(jié)果主用戶不存在的本地感知結(jié)果mi(H0)、主用戶存在的本地感知結(jié)果mi(H1)，主用戶存在不存在不確定的本地感知結(jié)果mi(Ω)，把這些結(jié)果發(fā)送到融合中心。融合中心使用證據(jù)理論進(jìn)行融合，最終得出主用戶是否存在的判決。實驗表明本發(fā)明的檢測概率明顯高于“或融合”、“與融合”、單節(jié)點(diǎn)感知方法。同時，在相同的信噪比下，本發(fā)明的漏報概率也比“或融合”、“與融合”、單節(jié)點(diǎn)感知方法要低很多，這也是本發(fā)明性能優(yōu)越性的一種體現(xiàn)。
文檔編號H04B1/707GK101848012SQ20101015531
公開日2010年9月29日 申請日期2010年4月22日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月22日
發(fā)明者劉健, 李敬, 隆克平 申請人:電子科技大學(xué)