毕 业 设 计（论 文）
题 目：认知无线电中频谱感知技术研究
专 业：
学生姓名： 班级学号： 指导教师： 指导单位：
日期： 年 月 日至 年 月 日
摘 要
无线业务的持续增长带来频谱需求的不断增加，无线通信的发展面临着前所未有的挑战。无线电频谱资源一般是由政府统一授权分配使用，这种固定分配频谱的管理方式常常会出现频谱资源分配不均，甚至浪费的情形，这与日益严重的频谱短缺问题相互矛盾。认知无线电技术作为一种智能频谱共享技术有效的缓解了这一矛盾。它通过感知时域、频域和空域等频谱环境，自动搜寻已授权频段的空闲频谱并合理利用，达到提高现有频谱利用率的目的。频谱感知技术是决定认知无线电能否实现的关键技术之一。
本文首先介绍了认知无线电的基本概念，对认知无线电在 WRAN 系统、UWB 系统及 WLAN 系统等领域的应用分别进行了讨论。在此基础上，针对实现认知无线电的关键技术从理论上进行了探索，分析了影响认知网络正常工作的相关因素及认知网络对授权用户正常工作所形成的干扰。从理论上推导了在实现认知无线电系统所必须面对的弱信号低噪声比恶劣环境下，信号检测的相关方法和技术，并进行了数字滤波器的算法分析，指出了窗函数的选择原则。接着详细讨论了频谱检测技术中基于发射机检测的三种方法：匹配滤波器检测法、能量检测法和循环平稳特性检测法。为了检验其正确性，借助 Matlab 工具，在 Matlab 平台下对能量检测和循环特性检测法进行了建模仿真，比较分析了这两种方法的检测性能。研究结果表明：在低信噪比的情况下，能量检测法检测正确率较低，检测性能远不如循环特征检测。
其次还详细的分析认知无线电的国内外研究现状及关键技术。详细阐述了频谱感知技术的研究现状和概念，并指出了目前频谱感知研究工作中受到关注的一些主要问题，围绕这些问题进行了深入研究。
关键词：感知无线电；频谱感知；匹配滤波器感知；能量感知；合作式感知；
ABSTRACT
The development of the wireless business results in increasing needs of the frequency. Wireless communication is facing a challenge. Radio resource is distributed by the government, which generally rises inequality and waste of Radio resource. So，there is a contradiction between the waste and the shortage of Radio resource. The cognitive radio, a technology of intelligent spectrum sharing, effectively bridges the contradiction. Based on the perception of time domain, frequency domain and airspace，automatic discovery and reasonably use of free spectrum among distributed spectrum，the cognitive radio improves the utilization ratio in the existing frequency. Spectrum sensing is one of the sky technologies in the cognitive radio.
Based on the introduction of Cognitive Radio(CR) and the discussion of applications of CR in WRAN, UWB and WLAN, the key technologies of achieving CR were researched in theory and the factors controlling cognitive network and the interferences raised by cognitive network in normal working of authorized user were analyzed. The related method and technology of signal detection was theoretically derived in the severe environment of weak signal and low signal to noise ratio that is must facing to achieve CR. With the algorithm analysis of digital filter, the selection principle of windows function was proposed. Three spectrum detection methods namely matching filter detection way, energy detection way and cycle property detection way, were investigation in great detail. For testing and verifying the correction of above results, the detailed modeling and simulation of energy detection and cycle property detection were completed with Matlab and the performances of that two detections were also compared. The results show that the energy detection way , in the low SNR , is low and the property of that is very poorer than the cycle property detection. And this paper suggested that improvement of algorithm of window function can promote the performance of cycle detection algorithm.
Secondly, detailed analysis of the cognitive radio is also and the key technology research status. Elaborated on spectrum the sensing techniques and concepts Research, then points out the research work in the spectrum sensing some of the main issues of concern, around these issues in depth study also.
Key Words：Cognitive Radio；Spectrum Sensing；Matched filter Sensing；Energy Sensing；Cooperative Sensing；
目 录
第一章 绪论 .............................................. 1
1.1认知无线电的研究背景及意义 ......................................................................................... 1
1.2认知无线电技术的国内外发展现状 ................................................................................. 1
1.2.1国际上和我国认知无线电技术的研究情况 .......................................................... 1 1.3全文的主要结构和研究内容 ............................................................................................. 6
第二章 认知无线电技术 .................................... 8
2.1频谱感知技术 .................................................................................................................... 8
2.2频谱分配技术 .................................................................................................................... 9 2.3功率控制技术 .................................................................................................................. 10 2.4认知无线电技术的应用 .................................................................................................. 11
2.4.1认知无线电在WRAN中的应用 ............................................................................ 11 2.4.2认知无线电在UWB系统中的应用 ...................................................................... 11 2.4.3认知无线电在WLAN中的应用 ............................................................................ 12 2.5本章小结 .......................................................................................................................... 12
第三章 认知无线电频谱感知技术 ........................... 14
3.1频谱感知技术系统模型 .................................................................................................. 17 3.2单节点频谱感知技术 ...................................................................................................... 18
3.2.1匹配滤波器感知 .................................................................................................. 18 3.2.2能量感知 .............................................................................................................. 20 3.2.3循环平稳感知 ...................................................................................................... 23 3.2.4单节点频谱感知的局限性 .................................................................................. 26 3.3合作式频谱感知技术 ...................................................................................................... 28
3.3.1合作式频谱感知的概念 ...................................................................................... 28 3.4合作式频谱感知的关键技术 .......................................................................................... 30
3.4.1“与”准则 ........................................................................................................... 30 3.4.2“或”准则 ........................................................................................................... 31 3.4.3“K秩”法 ............................................................................................................ 32 3.5基于干扰温度的感知技术 .............................................................................................. 33 3.6本章小结 .......................................................................................................................... 35
第四章 实验仿真 ......................................... 37
4.1实验仿真环境 .................................................................................................................. 37 4.2能量检测仿真与结果 ...................................................................................................... 37 4.3匹配滤波器检测仿真与结果 .......................................................................................... 38 4.4合作式检测仿真与结果 .................................................................................................. 39 4.5本章小结 .......................................................................................................................... 41
第五章 结束语 ........................................... 43
5.1论文总结 .......................................................................................................................... 43
5.2未来研究展望 .................................................................................................................. 44
致 谢 .................................. 错误！未定义书签。 参考文献 ................................................ 46 附录 .................................................... 48
第一章 绪论
1.1认知无线电的研究背景及意义
随着信息时代的到来，无线频谱已成为现代社会不可或缺的宝贵资源。它目前主要由国家统一分配授权使用，一个频段一般只能供一个无线通信系统独立使用，这种静态的无线频谱管理方式，简单而有效的避免了不同无线通信系统间的相互干扰。但是在这些已分配的授权频段与非授权频段中存在着频谱资源利用的不平衡性：一方面，授权频段占用了整个频谱资源的很大一部分，但其中不少频段处于空闲状态；另一方面，开放使用的非授权频段占整个频谱资源的很少一部分，但在该频段上的用户很多，业务量也很大，无线电频段已基本趋于饱和。于是在无线和移动通信迅速发展的今天，频谱资源贫乏的问题也显得日益严重。因此，寻求一种更有效的频谱管理方式，充分利用各地区、各时间段的空闲频段，缓解不断增长的频谱的需求矛盾，成为人们关注的问题。
为了解决上述问题，基本思路就是尽量提高现有已分配频谱的利用率。于是，认知无线电的概念应运而生。其基本思想是：具有认知功能的无线通信设备可以按照某种“伺机（Opportunistic Way）”的方式接入授权的频段内，并动态地利用频谱。这种在空域、时域和频域中出现的未被利用的频谱资源被称为“频谱空穴”。认知无线电的核心思想就是使无线通信设备具有发现“频谱空穴”并合理利用这些频谱空穴的能力。
认知无线电（CR，Cognitive Radio）技术的兴起和发展为解决无线频谱资源紧缺的问题提供了全新的途径。它通过允许认知用户自适应地感知授权频段在时间和空间上的频谱空穴，机会式地利用空穴进行信号传输，达到提高频谱的利用率的目的。CR还使得无线通信系统可不经授权地使用传输特性更好、带宽更宽的频段，有利于平衡通信的成本和性能；同时，宽带无线通信系统通常所具有大动态范围的业务流量特性，正适合于在较宽的动态可用频段内进行机会式传输。因此，引入认知机制不仅是提高未来无线通信系统频谱利用问题的有效途径，也是技术和应用上的迫切需求。
1.2认知无线电技术的国内外发展现状 1.2.1国际上和我国认知无线电技术的研究情况
在认知无线电的发展过程中，对于认知无线电的定义和其功能的认识存在
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不同的观点。其中具有代表性的是Mitola、 SimonHaykin及美国联邦通信委员会FCC的观点，多种观点各有偏重，相互补充。
根据国内外的研究情况，一般来说，认知无线电频谱感知技术可以分为基于发射机的检测、合作(协作)检测、基于干扰的检测和基于接收机的检测这几大类。当然，在实际的感知算法中，为了提高检测性能，各种方法会有所融合。
从2000年Joseph MiOtla提出了认知无线电(CR,Cogntive Radio)的概念，短短6年，认知无线电技术受到了许多工业组织，大学，研究中心，企业的支持和推进，他们认为CR技术是继软件定义无线电(SDR)技术后的另一个大事件。许多著名研究机构和大学的研究中心都开始了对认知无线电理论、实现方式和实际应用的研究;各标准化组织和行业联盟也纷纷开展相关的研究，并且开始着手制定认知无线电的标准和协议。
著名通信理论专家Simon Hakin在2005年2月JSACinCommunications上发表了关于认知无线电的综述性文章“Cognitive Radio:Brain-Empowered Wireless Communications”，开始了国际性的认知无线电技术研究。随后Berkeley、Virginia、Stevens等大学研究所和软件无线电论坛等研究组织纷纷展开研究，Rutgers大学Winlab实验室还进行了认知无线电平台的开发。目前，国外大学和一些科研机构也开始投入认知无线电技术的研究当中。其中具有代表性的是：
(a)由美国国防高级研究计划署(DARPA)资助的下一代无线通信(XG)项目，主要研究系统方法和关键技术，以实现基于认知无线电技术的动态频谱应用；
(b)维吉尼亚无线通信技术中心主要关注基于遗传算法的认知模型的研究及认知无线电节点引擎实验床的研发；
(c)英国的移动电信技术虚拟中心开始转向认知无线电的研究中，其多模终端研究小组与布里斯托尔大学通信系统研究中心开始联手进行自适应射频技术的研究；
(d)欧洲通信协会资助的DRiVE、OverDRiVE和TRUST项目主要关注在混合的多无线电网络中频谱的动态分配和流最控制，该协会同时资助的端到端重配置网络研究(E2R)项目主要研究如何通过端到端重配置网络和软件无线电技术将未来不同类型的无线网络融合起来，对基于认知无线电应用的市场模型、认知无线电网络的定价策略和计费策略也进行了初步研究；
(e)此外，美国加州大学伯克利分校、荷兰的代尔夫特大学、德国柏林技术学院等也有关于认知无线电方面的研究。
认知无线电技术的实现需要频谱管理政策的支持。近几年一些频谱政策管制部门，如美国联邦通信委员会(FCC)、英国通信办公室(Ofcom)对该技术给予了积极的支持。2002年12月，FCC指出非授权设备应具备能够识别未占用频段
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的能力；2003年11月，FCC提出新的量化和管理干扰的指标值—干扰温度的概念。以扩展在移动和卫星频段的非授权操作；同年12月FCC成立了认知无线电工作组，明确表示支持认知无线电技术并修正了美国的《电波法》；2004年5月FCC建议非授权无线电可在TV广播频段内操作。与此同时Ofcom也将认知无线电引入其近期的频谱框架概述报告书中。
近两年国际上召开了两个重要的有关认知无线电技术和动态信道分配的会议：2004年10月份在Washington召开的“Cognitive Radios Conference”， 和2005年11月份召开的动态频谱接入(DySPAN)会议。前者的主要议题为：对于认知无线电的频谱政策—军事和商业要求，从软件定义的无线电发展到认知无线电，用于研发自适应频谱管理的工具和技术：智能天线、传感器和接收机，自适应调制和波形技术等；动态频谱接入(DySPAN)会议的主要议题是基于认知无线电的动态频谱分配和接入技术，会议发表了80多篇文章。
美国国防高级研究计划局(DARPA)己经率先进行了如何更有效地利用频谱资源的问题的研究。XG计划正在开发允许多用户共享使用频率的技术。
XG计划的研究目标是:
（1）开发实现灵活频谱分配的技术:检测并描述RF环境:辨认未使用频谱(“机会”)；分配并开发“机会”。
（2）开发基于软件的实现灵活政策的政策机制:定义抽象的行为，例如:“信道可以在t秒内腾出来”；所有的行为都必须是可描述的，设备的每一个操作模式都是对应着一条特定的策略；于软件，即策略约束可以通过下载软件来实现。
经过第一阶段和第二阶段的研究，XG计划取得了以下成果:收集并分析了多种情况下的RF环境;开发了体积小、高性能的传感器；开发了策略语言和无线电接口定义；设计了三种可行性方案以实现干扰避免、网络操作和集合。
目前进行的第三阶段的研究有:在原有电台上运用XG技术，集成无线电台、自适应算法、传感器部件、策略控制和无线电软件；继续开发关键的策略控制技术；进行更多的现场演示。
E2R是欧洲委员会第六框架项目的一个综合性项目，是“3G以后无线移动
系统和平台”的战略目标的核心项目。
E2R系统可为多种空中接口、协议和应用提供通用的平台和相关的工作环
境，通过基于认知算法的可升级和可重配置的架构来优化资源利用；同时可重配置性可以灵活地修改相关设备的软件设置，提高网络和设备的性能。
E2R系统要求实现12个系统功能:服务级协议，安全，干扰，下载，设备
重配置，重配置管理，服务适应，垂直移交，服务供应，系统监测，动态资源
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管理，频谱转移。目前E2R项目正处于第二阶段，E2R2于2006年1月1日启动。
BWRC是由产业公司、加利福尼亚大学伯克利分校的电子工程和计算机科学系的师生，以及吉规模系统研究中心的研究人员三方合作的研究团体，致力于研究低功耗高度集成CMOS的实现和先进的通信算法。
BWRC对认知无线电的研究致力于制定认知无线电策略和与开发相关的技术议题。具体的研究有以下几个方面:认知无线电的物理层，认知无线电的多用户，认知无线电的试验平台，认知无线电的MAC设计，认知无线电规则。
研究中心正在开发一个认知无线电测试平台，在物理层和数据链路层实现了六个系统功能和两个控制信道。六个系统功能分别为物理层的频谱检测、信道估计、数据发射，数据链路层的群管理、链路管理，MAC (介质接入控制)；两个控制信道分别是用于群管理的全局控制信道(UCC)以及特定群内用户使用的群控制信道(GCC)。
WINLAB1989年成立于新泽西州的大学，属于工业大学合作的研究中心，主要致力于无线技术的研究，特别是下一代无线技术的研究。
WINLAB在认知无线电领域的研究项目有“开放频率使用的认知无线电”和“认知无线电平台”。
开放频率使用的认知无线电项目启动于2004年秋，与朗讯科技合作，用认知无线电算法和架构研究无线频率开放的使用。主要研究议题包括:共享频率链接的调度算法、定价、频谱仲裁和干扰避免机制。
认知无线电平台于2004年9月启动，WINLAB与贝尔实验室，朗讯科技和乔治亚工学院合作的认知无线电硬件平台项目，目标是开发一个以网络为中心的认知无线电平台，包含一个三频段灵活RF前端，快速频谱扫描，灵活多带宽的OFDM调制的软体无线电台，协议处理的分组引擎，处理频谱政策和频谱控制的嵌入式CPU。
CWT是一个学科间交叉的研究中心，由维吉尼亚工学院的五个学院的师生组成。致力于在无线网络和相关系统、部件上进行多学科间的创新。
CTW在认知无线电方面主要有两个项目:美国国家科学基金的“无线网络的实现技术—TV认知引擎”，主要开发并测试一个使用认知无线电技术的系统原型，在未使用的TV频道中进行类似于VHF的未许可操作，研究合法无线电和认知无线电相互协作的网络行为;美国国家司法协会的“全球协作的公共安全认知无线电的原型”，主要建立认知无线电模型，识别三个通用的互不兼容的公共安全波形标准，并且相互协作。
TV正在计划构建一个大型的认知无线电网络(超过1000个节点)，现在正处于初步计划阶段。下面主要介绍ITU、软件无线电论坛和IEEE相关工作的进
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展。
ITU关于认知无线电的研究工作目前仍隶属于ITU-R 8A工作组中的软件无线电研究课题。因为软件无线电不足以涵盖认知无线电的所有范畴，所以ITU-R于2006年3月提出一项新的建议将认知无线电单独作为一个研究课题进行研究这说明ITU已经充分认识到认知无线电技术在未来通信发展中的重要意义。
2003年8月，软件无线电论坛就开始探讨放松当前严格的频谱划分政策的可能性，研究通过开发新的智能无线电设备从而提高频谱利用效率。该论坛于2004年10月成立了认知无线电工作组，专门开展有关认知无线电技术研究。鉴于软件无线电论坛的特殊任务，该工作组主要致力于开展认知无线电平台的分析和多模式调整功能的研究。
IEEE于2004年11月正式成立IEEE802.2工作组- 无线区域网络，这是第一个世界范围的基于认知无线电技术的空中接口标准化组织。系统将分配给电视广播的VHF/UHF频带的频率用作宽带访问线路，以支持未许可的认知无线电设备使用未占用的TV频带。WRAN设备的关键是无需频率许可，与电视等已有的主要用户共存。当主要用户工作时，WRAN不占用相应频段;当检测到某些频段没有被主要用户使用时，WRAN设备可以自动使用这些频率资源; WRAN设备在工作期间发现主要用户在相同频段开始工作时，将迅速退让出相应频段。
IEEE802.2将要制定的是无线通信的PHY层与入L人C层规格，数据通信频率为Mbit/秒--数十Mbit/秒。802.2 标准工作组于2005年9月完成了对WRAN的功能需求和信道模型文档，2006年开始对各个公司提交的提案进行审议和合并，并于2006年3月形成了最终的合并提案作为编写标准的基础，计划207年下半年完成标准化作业，预计2008年最终的标准将会被批准。
WIMAX由于缺乏可用频段，专门成立了致力于解决共存问题的802.16h 工作组，可以使WIMAX适用于UHF下电视频段，利用认知无线电技术使802.16 系列标准可以在许可频段获得应用。
802 .2和802.16h都只是认知无线电的简单应用，为了进一步研究认知无线电IEEE于2005年成立了正EE1900标准组，进行与下一代无线通信技术和高级频谱管理技术相关的电磁兼容研究。该工作组对于认知无线电技术的发展和与其它无线通信系统的协调与共存有着极其重要的意义。
认知用户相比主要用户具有更低的频谱接入优先权。为不对主要用户造成有害干扰，认知用户需能够独立地检测出空闲频谱及主要用户的出现。这就要求认知用户能够实时地连续侦听频谱，以提高检测的可靠性。为对主要用户不造成有害干扰，可靠检测概率要求达到99.9%。
早期的检测方法有采用导频信号和周期平稳过程特征检测等，但检测性能会随着多径和阴影衰落引起的接收信号强度的减弱而降低，另外检测能力本身
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也有一定的限制Iln，因此为实现可靠检测需要探索新的方法。目前的仿真和分析表明，采用合作分集的方法可达到上述的可靠检测概率要求。合作侦听允许多个认知用户之间相互交换侦听信息，这可显著提高频谱的侦听和检测能力。Canesan等人提出在多用户单载波和多用户多载波情况下，集中式CR网络通过引入放大中继合作分集协议，可减少检测时间，从而提高网络的灵活性。考虑到实际网络中中继节点发送功率有限的情况，Canesan等人又进一步对分布式CR网络分集增益的提高进行了分析。但恻门的研究均假设主要用户的位置已知。当主要用户的位置未知时，Wild等人提出采用本振泄露检测方澎期，通过检测主要用户接收机射频前端发射的本振泄露功率，可准确定位主要用户。
此外，最新的研究表明采用物理层和MAC层联合侦听的跨层设计方法可极大地提高频谱侦听能力。这种方法通过增强无线射频前端灵敏度，同时利用数字信号处理设备在工作期间发现主要用户在相同频段开始工作时，将迅速退让出相应频段。
近几年，国内研究机构也开始关注和跟踪该技术，包括电子科技大学、清华大学、香港科技大学及西安交通大学等。国家863计划基金在2005年首次支持了认知无线电关键技术的研究。目前的研究课题主要集中于认知无线电系统中的合作及跨层设计技术、空间信号检测和分析及QoS保证机制等。
在频谱政策、标准化组织及国内外研究机构的推动下，认知无线电技术的研究取得初步进展。
1.3全文的主要结构和研究内容
本文在介绍了认知无线电的概念和三个关键技术基础之上，对几种无线电频谱感知技术分别进行了讨论。主要从单节点和合作式的角度来认知无线电的频谱感知技术，提出了当前领域内的几种频谱检测方法和算法。针对认知无线电频谱感知的单节点感知进行了详细的分析，并阐述了在频谱感知中具有重要作用的匹配滤波器感知和能量感知的原理以及合作式频谱感知技术的关键技术和算法。最后在Matlab平台下针对不同信噪比的调制信号进行具体的建模仿真，并对合作式协作感知的不同融合准则并对其进行性能分析。 主要研究工作有：
（1）第1章介绍了无线电的背景和意义，认知无线电技术在国内外的发展现状。
（2）第2章讨论了认知无线电的基本技术和无线电技术在多方面的应用。 （3）第3章总结了当前领域内的频谱感知方法，并对主要的几种方法进行了研究分析。对基于发射机感知的三种频谱感知方法：匹配滤波器感知法、能
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量感知法和合作式感知法作了详细的讨论。
（4）第4章主要是在Matlab环境下进行了频谱感知算法的仿真，并对单节点频谱感知法和合作式频谱感知法这两种方法进行感知性能的比较。
（5）第5章总结全文，并对频谱感知技术的进一步研究进行了展望。
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第二章 认知无线电技术
认知无线电技术能够依靠人工智能的支持，感知无线通信环境，根据一定的学习和决策算法，实时自适应的改变系统工作参数，动态的检测和有效的利用空闲频谱。下面对认知无线电的关键技术作简要介绍。
2.1频谱感知技术
实现认知无线电的第一步就是要感知到无线环境中存在的频谱空洞，只有找到了这些频谱空洞才能谈如何有效的利用它们以提高频谱利用率。因此频谱感知技术是实现认知无线电的一个重要基础，也是核心技术之一。
频谱感知的目的是发现在时域、频域、空域上的频谱空穴，以便供认知用户以机会方式利用频谱。认知用户是指未经授权使用只有授权用户才能使用的频谱的用户，主用户则是获得授权使用频谱的用户。为了不对主用户造成干扰，认知用户在利用频谱空穴进行通信的过程中，需要能够快速感知主用户的再次出现，及时进行频谱切换，腾出信道给主用户使用，或者继续使用原来频段，但需要通过调整传输功率或者改变调制方式来避免对主用户的干扰。这就需要认知无线电系统具有频谱检测功能，能够实时地连续侦听频谱，以提高检测的可靠性。频谱感知主要是物理层的技术，是频谱管理、频谱共享和频谱移动性管理的基础。
就目前来看，人们在这方面取得了很大的进展，各种感知方法层出不穷。单用户感知是最早提出的一类检测方法，它设计复杂度低，采用技术成熟，易于实现。但其性能会随着无线环境中多径和阴影衰落引起的接收信号强度的减弱而降低，另外，检测能力本身也有一定的限制。这样，就出现了合作式的频谱感知方法，它通过综合多个认知用户的感知信息来提高频谱的感知能力，避免“隐蔽终端”的问题，而且可以减少检测时间，从而提高网络的灵活性。最新研究还表明采用物理层和MAC层联合感知的跨层设计方法可极大地提高频谱感知能力。这种方法通过增强无线射频前端灵敏度，同时利用数字信号处理增益及用户间的合作来提高感知能力，正越来越受到人们的关注。另外，美国联邦通信委员会提出了一个新概念--干扰温度。基于这个概念又衍生出了基于干扰温度的感知方法。干扰温度是认知用户在感知频带内已有通信的基础上预测自己的传输将对主用户产生的干扰。只要认知用户造成的干扰温度不超过干扰温度限，感知用户通过调整自己的参数(如发射功率、调制方式等)就可以使用这个频段中的空洞。
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一般来说，认知无线电频谱检测技术可以分为基于发射机的检测、合作检测和基于接收机的检测这几大类，如图2-1所示。当然，在实际的感知算法中，为了提高检测性能，各种方法会有所融合。
发射机检测又称为非合作检测，它主要有匹配滤波器检测、能量检测和循环平稳过程特征检测这三种方法。匹配滤波器检测的结构简单，可以达到很高的检测概率，但是需要授权用户信号为确知信号，因此这种检测方式有很大的局限性；能量检测实现相对比较简单，只需测量频域或时域上一段观测空间内接收信号的总能量来判决是否有授权用户出现，是目前应用较广的一种频谱检测方法，但不适合低信噪比情况；循环平稳过程特性检测可以提取出调制信号的特有特征，如正弦载波、符号速率以及调制类型等。这些特性均通过分析频谱相关性函数来检测，它可以从调制信号功率中区别噪声能量。这种方法不仅在低信噪比条件下具有很好的检测性能，而且具有信号识别能力，只是运算复杂度较高。
频谱检测 合作检测 发射机检测 基于接收机检测 匹配滤波器检测 能量检测 循环平稳过程特征检测 图2-1频谱感知技术的分类
根据目前的仿真和分析，采用合作检测的方法可达到高的检测概率。合作侦听允许多个认知用户之间相互交换侦听信息，来提高频谱的侦听和检测能力。合作检测可以采用集中式和分布式的两种方式进行。集中式是指各个感知节点将本地感知结果送到基站或接入点统一进行数据融合，做出决策；分布式则是指多个节点间相互交换感知信息，各个节点独自决策。
基于发射机检测包括基于干扰温度的检测和本振泄露检测两种。
2.2频谱分配技术
认知无线电系统采用动态频谱分配（DSA，Dynamic Spectrum Allocation）方案。DSA能够在不影响主用户正常工作的情况下，实现认知用户对频谱空穴的接入，从而提高频谱的利用率。目前认知无线电技术的DSA研究主要是基于频谱池（Spectrum Pooling）这一策略，其基本思想是将一部分分配给不同业务的频谱合并成一个公共的频谱池，并将整个频谱池划分为若干个子信道。非
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授权用户可临时占用频谱池里空闲的信道。基于频谱池策略的DSA主要目的是信道利用率的最大化和用户接入的公平性，DSA可协调和管理授权用户与非授权用户之间的信道接入。
根据分配行为的不同，频谱分配技术可以分为合作式和非合作式两大类。合作式频谱分配考虑各认知用户行为对其他用户的影响；非合作式则只考虑自己的行为。为规定用户之间选择频谱的协商机制，Mitola提出了标准的无线礼仪协议的初始框架，规定了主用户和认知用户之间选择频谱的协商机制，主要包括租用频谱协议、补偿协议、频谱使用优先级协议等。Nie等人基于博弈论的扩展应用，分别分析了合作用户和非合作用户情况下系统的性能，指出基于合作的DSA可以提高全网的性能。Peng和Zheng等人提出了一种基于标签的机制，可以识别用户的优先级，得到50%的性能改善。Cao等人在此基础上提出了本地讨价还价（Local Bargaining）算法，采用公平的业务保证机制，提高频谱利用率，同时降低了系统的复杂性。在文献中提出了一种基于规则的频谱分配方案，其思路是用户通过观察本地干扰码型，依据预先设定的适用于不同场景的规则独立决策选择信道，从而使性能复杂度和通信成本得到折中。这个方案会使系统的性能有轻微的下降，但是通信中的过载现象明显减少。
根据分配架构的不同，频谱分配技术可以分为集中式和分布式两大类。集中式算法由集中单元控制频谱分配和接入的过程，计算复杂度高；分布式算法中每个认知用户都参与频谱分配决策，多采用启发式分配方法，收敛法是其中一项很重要的性能指标，它主要体现了算法对系统变化的适应能力。
2.3功率控制技术
在认知无线电通信系统中功率控制的实现以分布式进行，以扩大系统的工作范围，提高接收机性能，而每个用户的发射功率是造成其他用户干扰的主要原因，因此功率控制是认知无线电系统的关键技术之一。在多址接入的CR信道环境中，主要采用协作机制方法，包括规则及协议和协作的Ad-hoc网络这两方面的内容。多用户的CR系统中的协作工作以及基于先进的频谱管理功能，可以提高系统的工作性能，并支持更多的用户接入。但是这种系统中除了协作，还存在竞争。在给定的网络资源限制下，允许其他用户同时工作。因此在这样的系统中发送功率控制必须考虑以下两种限制，即给定的干扰温度和可用频谱空穴数量。目前解决功率控制这一难题主要技术是对策论和信息论。
多用户CR系统的功率控制可以看成一个对策论的问题，对策论是研究决策主体行为发生直接相互作用时的决策以及这种决策的均衡问题，它可划分为合作对策和非合作对策。如果不考虑非合作对策，看成完全的合作对策，这样功
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率控制则简化成一个最优控制问题。当这种完全的合作在多用户系统中是不可能实现的，因为每个用户都试图最大化自己的功率，使用功率控制被归结为一个非合作对策。目前主流技术是用Markov对策进行分析，Markov对策是将多步对策看作是一个随记过程，并将传统的Markov对策扩展到多个参与者的分布式决策过程。多用户CR系统的功率控制问题就可以看成是Markov对策进行分析解决。
实现功率控制的另一种方法是基于信息论的迭代注水法，其基本思想是把系统的信道看作是若干个平行的独立子信道的集合，各个子信道的增益则由其对应的奇异值来决定。使用了该算法后，发送端会在增益较多的子信道上分配更多的能量，而在衰减比较厉害的子信道上分配较少的能量，甚至不分配能量，从而在整体上充分利用现有的资源，达到传输容量的最大化。
2.4认知无线电技术的应用 2.4.1认知无线电在WRAN中的应用
2004年IEEE802.22工作组成立，其别称为无线区域网络（WRAN），利用CR技术将分配给电视广播的VHF/UHF频带作为宽带访问线路。IEEE802.22规定了点到多点（通常指一个基站到多个认知用户）的无线空中接口。IEEE802.22结构采用集中式网络控制结构，其中有一个功能相当于基站的控制中心，它负责收集频谱感知信息，分析频谱使用状况，处理认知用户申请和归还频谱的要求，每个认知用户向控制中心数据库报告其位置、功率水平、调制方式和其他重要信息，由控制中心负责给认知用户分配空闲频谱。当电视用户需要使用频谱时，控制中心立刻从数据库中选出其他空频谱通知认知用户进行切换，同时更新数据库的内容。
以认知无线电技术为基础的IEEE802.22空中接口最重要的特性就是灵活性和自适应性。对于物理层的要求是要保持低复杂性的同时提供很高的性能：基站能够根据接收到的信息，动态地调整编码和调制方式；另外为对电视广播业务不造成干扰，还要求发射功率控制的动态范围至少为30dB。与别的IEEE标准相比较，IEEE802.22空中接口的共存问题也很关键，如侦听门限、响应时间等多种机制还需做大量的研究。
2.4.2认知无线电在UWB系统中的应用
超宽带（UWB，Ultra Wideband）无线技术和系统是与认知无线电应用前景
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紧密相关的一项技术，它被认为是当今多媒体宽带无线通信中最有前途的候选方案。最初将认知无线电技术应用于UWB系统中就是认知超宽带无线电技术（CUWB）的提出，是为了能够实现在直序列超宽带（DS-UWB，Direct-Sequence UWB）和多频带正交频分复用（MB-OFDM，Multi-Band Orthogonal Frequency Division Multiplexing）两种UWB标准的互通。CUWB是结合认知无线电和超宽带技术的主要优点来联合设计研究的一种智能无线系统，是一种基于频谱感知的具有自适应辐射掩膜（或发射功率谱密度）和灵活波形的新型超宽带系统。
由于UWB系统与传统窄带系统之间存在着不可避免的干扰，将CR技术与UWB技术相结合来解决干扰问题也成为近几年的研究热点。UWB无线技术具有高通信容量、抗多径衰落、灵活抗干扰能力、精确的测距和定位等优点，而CR技术是通过智能频谱管理来解决频谱资源短缺的最有效的方法。两者相结合，一方面能针对功率、距离和所要求的数据率进行频谱优化，解决UWB的共存问题；另一方面，UWB技术能帮助解决CR实现上遇到的诸如复杂射频前端设计等难题。基于CR思想的UWB无线技术的发展能大大的促进智能网络和设备的发展，形成真正普及和以用户问中心的无线通信世界，具有重大的理论和实际意义。
2.4.3认知无线电在WLAN中的应用
以IEEE802.11标准为基础的无线技术已成为目前无线局域网（WLAN，Wireless Local Area Network）主流。WLAN设备大多工作在免授权频段，随着无线局域网的普及，免授权频段的通信业务将非常繁忙，几乎达到饱和状态，这样的工作频段已无法满足新的业务要求，采用CR技术就可以解决WLAN频段拥挤造成的可用频谱资源不多的问题。
现有的无线局域网标准中，IEEE802.11系列标准被广泛的应用。然而如IEEE802.11a无线局域网标准所使用的5GHz频段中还存在着其他的设备，如雷达，要保证无线局域网的工作频段不受这类设备的干扰是非常困难的。于是IEEE802.11工作组制定发布了IEEE802.11h标准。从CR的角度看来，IEEE802.11h无线局域网标准可以认为是CR技术在无线局域网中的初步应用。
认知无线电技术在WLAN中的另一个应用是Atheros公司推出的基于SuperG技术的无线局域网技术。该技术中加入了自动检测周围其他无线局域网的功能，可以根据检测到的邻近无线局域网用户情况自适应地调整信道占用方式，最大限度提高系统传输速率。
2.5本章小结
本章在介绍了认知无线电的概念和三个关键技术基础之上，对认知无线电
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在几个领域中的应用分别进行了讨论。本章同时介绍了无线电在WRAN中，在UWB系统和在WLAN中的应用。其中，主要说明了无线电中的频谱感知技术，并对频谱感知技术做了较为详细的介绍。当然频谱感知技术也是本文所研究的一个重点技术，所以，在下面的章节里将会对频谱感知技术做更为详细的讲解和其在无线电研究领域中的重要地位。
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第三章 认知无线电频谱感知技术
频谱感知是认知无线电系统的基本功能，是实现频谱管理、频谱共享等一系列认知无线电功能的前提。简单说来，频谱感知的任务就是查找“频谱空洞”，它包括两方面的内容:一方面是感知感兴趣的频段是否存在授权用户信号，并判断该频段是否处于空闲状态，也即频谱空洞，从而决定是否可使用该频段;另一方面，由于认知无线电的一个基本前提是对授权用户不造成严重干扰，因此认知用户在使用该频谱空洞的过程中，还要持续的监听授权用户是否再次出现，一旦出现要采取相应措施。可以看出，在不对主用户造成干扰的前提下为了最大程度的提高频谱利用率，频谱感知需要满足快速、准确的要求。
为了提高频谱资源的利用率，实现频谱的协商或机会共享，认知无线电用户又被称为次级用户(Secondary User)必须在开始其通信过程之前获得可靠的频谱资源使用状况(Septum use patter)，就是在特定的地理区域及特定的时间段内，那些受关注频带的占用情况。文献将获得频谱资源使用状况的方式分为主动方式和被动方式。被动方式是次级用户通过次级通信系统以外的通信系统而获得的频谱资源使用状况。在被动方式中，授权用户又被称为主用户(Primary User)与次级用户进行协商，由主用户发布其频谱的使用情况。主用户可以通过信标方式、数据库方式、或者服务器方式来向次级用户通告其频谱的使用情况，次级用户利用这些信息则能够保证在不对主用户的通信造成干扰的前提下，提高频谱资源的利用率。
然而被动方式获取频谱资源使用状况，需要主用户系统与次级用户系统传递大量的控制信息，这就额外地增加了频谱资源的消耗，此外这种方式还必须要求对现有的主用户通信系统及通信规范进行修改。这些原因使得目前的研究方向主要集中在主动获取频谱资源使用状况的方式上。与被动方式不同，主动方式是次级用户在其通信系统内部，通过其自身的频谱感知功能而获得频谱资源使用状况的方式。本章主要讨论以主动方式获取频谱资源使用状况的频谱感知的几种实现方法，并对其优缺点加以分析和对比。
认知用户在使用频谱时具有较低的优先级，这决定了授权用户在任何授权信道的随时出现都要迫使认知用户不得不中止该信道的工作，切换到新的频段或者调整传输方式以不影响授权用户的通信。因此认知用户必须以较高的灵敏度连续检测特定地域授权用户的存在状况，获得当前频率使用情况。所以说，频谱感知技术在认知无线电中具有基础地位，是认知无线电系统的基本功能，是实现频谱管理、频谱共享的前提。
认知用户在时域、频域和空域对分配给授权用户的频段不断地进行频谱检
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测，检测这些频段内的授权用户是否正在工作，从而得到频谱使用的情况。如果该段频谱没有被授权用户使用，那么这段频谱称为“频谱空穴”。
频谱感知的本质是认知用户通过对接收信号进行检测来判断某信道是否存在授权用户。这里的信道是指广义信道，可代表时隙、频率、码字等。它与信号解调不同，不是必须恢复原来的信号波形，而只需判断授权用户信号的有无。在认知无线电网络中，由于授权用户信号类型和信道传播特性的多样性、以及授权用户所能承受干扰级别的不同，对频谱检测的性能要求更高，加大了频谱检测的技术复杂度。
频谱感知的目的就是发现频谱空穴，在利用频谱空穴通信的同时不对授权用户的使用造成有害干扰。为不对授权用户造成有害干扰，认知用户需要能够独立地检测出空闲频谱及授权用户的出现。这就要求认知用户能够实时地连续侦听频谱，以提高检测的可靠性。为对授权用户不造成有害干扰，可靠检测概率要求达到99.9%。
认知无线电的认知循环中最基本的步骤就是感知频谱。频谱感知最有效的方式就是在CR的通信范围之内检测主用户接收机。实际上，有时候CR很难测量主用户接收机和发射机之间的信道，因此大部分研究都建立在主用户发射机检测的基础上。频谱感知方式一般包括：发射机检测、协作检测和基于干扰温度的检测等。
频谱资源在传统上是由政府部门以固定的方式划分成不同的频段，并对频段颁发牌照来分配给授权用户使用的。这种频谱资源的固定分配方式是为了保证各个频段的用户不受到相互干扰为目的的。由于无线通信业务的迅猛增加和无线通信技术的飞速演进，有一种矛盾显得日益突出，这就是如何更有效地利用频谱资源的问题。无线电通信频谱资源是一种宝贵的自然瓷源，一般由政府或管理机构授权使用。由于无线通信业务需求的快速增长，可分配的频谱资源变得越来越稀缺。尤其伴随着近几年无线通信技术的日益发展以及世界范围内移动通信用户的迅猛增加，尤其是随着无线局域网、无线个人域网络(WLAN)技术的发展，越来越多的语音通信业务、数据通信业务以至多媒体业务是通过无线的方式接入到网络中去的。但是出乎大多数人预料，美国联邦通信委员FCC的关于频谱资源使用情况的报告，却表明一些授权频段在不同的时间段、不同的地理区域里的使用率是在15％到85％之间，这些频段大多数时间里未被占用，还有一些只是被部分占用，频谱的利用情况极不平衡，一些非授权频段占用拥挤，而有些授权频段则经常空用。
因为大部分的频谱资源均被用来做授权频段使用，且相当数量的授权频谱资源的利用率却非常低，因此FCC的专用频谱分配政策被越来越多的人认为是过时的，尤其是在如工业、科学和医用(ISM, Industrial, Scientific，Medical)
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开放接入共享频段的应用的巨大成功之下，更加加重了对FCC传统的频段分配政策的批评，即频段分配予单一的使用用途、在某地理区域对单一的实体颁发专用许可、禁止其它设备在这些频段传送信号即使此频段在某个区域或某些段时间内未被占用。现有的频谱共享技术，如工业、科学和医用(ISM)频段开放接入、工作于3GHz～10GHz频段的超宽带(UWB，Ultra Wide Band)系统与传统窄带系统共存等技术通常应用于固定频段的共享，或受限于发送功率的短距离通信。这些技术在提高频谱利用率的同时却增加了干扰，限制了通信系统的容量和灵活性。针对静态的频谱资源分配的种种弊端，美国联邦通信委员会(FCC)已于2003年12月在其文件NPRM,FCC 03-322 (Notice of Proposed Rulemaking，规则制定建议通知)中提出了认知无线电(CR)技术作为实现频谱的协商或机会共享(negotiated or opportunistic)的候选方案。与传统的频谱共享技术不同，CR技术能实时地根据其周围的无线通信环境，对发射功率、干扰进行优化，从而有效地抑制各种干扰，提高通信系统的传输速率或传输距离。
认知无线技术最基本的特征就是可以让终端及基站等具有感知周围无线电环境的功能。无线设备可以自己选择所要利用的频率和方式，从而提高频率利用率。用户可以享受更高速的数据通信、更稳定的通信服务。并不是让特定的无线通信系统占据‘时间’、‘频率’和‘空间’，而是让多个无线通信系统可以适当分配这三种资源。认知无线电作为一种更智能的频谱共享技术，能够依靠人工智能的支持，感知无线通信环境，根据一定的学习和决策算法，实时自适应地改变系统工作参数，动态的检测和有效地利用空闲频谱，理论上允许在时间、频率以及空间上进行多维的频谱复用。这将大大降低频谱和带宽的限制对无线技术发展的束缚。因此这一技术被预言为未来最热门的无线技术。
认知无线电的最终目标是通过认知和重新配置获得最好的可用频谱。由于多数频谱已经被分配，因此最大的挑战就是如何与法定的授权用户共享频谱而不对其产生干扰。由于目前频谱利用严重不均，通信界的研究人员开始思考“频谱空洞”这样一个崭新的概念，即“频谱空洞是指分配给法定授权用户的频带，但是在某些特定时问和空间，授权用户不占用这些频带的情况，这种频带则可以被其它的用户使用”。这样，频谱资源的潜在利用率可以得到明显提高。认知无线电技术相应地被认为是未来探测频谱空洞特性、高效利用无线频谱的主要手段。以频率、时间和功率为三维坐标，表示可能出现频谱空洞的情况，以及认知无线电是如何利用频谱空洞或空白段的示意图。如果这些频段随后被授权用户使用，那么认知无线电或转移到其它的频谱空洞，或继续使用该频段，但是要改变它的传输功率与调制方式以避免对授权用户产生干扰，这样就可以实现动态频谱接入。
频谱感知算法要从下面三个方面来考虑:一是控制各系统间的干扰。认知无
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线电的目的是实现与现有授权系统和未来非授权系统的共存，共享频谱资源，因此认知无线电的频谱感知需要能检测并分辨出分布于全频段的各种通信系统的信号占用情况，以避免系统间的干扰。二是适应复杂多变的无线传播环境。无线传播环境复杂多变，其中存在路径损耗、阴影衰落以及多径衰落等，r而且在不同频段和不同通信环境下，这些衰落还呈现不同特性。这些都使得认知无线电对无线传播环境具有高度适应能力，能在各种恶劣复杂多变的环境中快速准确地感知授权信号。三是认知无线电系统自身效率的提高。频谱感知是认知无线系统中的一个重要的系统开销，过多的花销在频谱感知上会使认知无线电自身的效率降低，这样与认知无线电的初衷相违背。因此应尽量减少单次频谱感知所需的信号观测时长，延长频谱感知的周期，并减少参与频谱检测的节点数。最好从提高频谱感知算法自身的有效性出发来解决此问题。
频谱感知
发射机感知 合作式感知
基于干扰温度的感知
匹配滤波感
知
能量感知
循环平稳感
知
图3-l频谱感知技术分类
目前，对于频谱感知技术的分类有多种:按感知用户数可分为单用户感知(也叫发射机感知)和合作感知;从感知功能所在位置分为物理层感知和介质访问控制子层(MAC)感知;从被感知对象的位置可分为发射机感知和接收机感知等。从感知授权用户是发射机还是接收机的角度，主要频谱感知算法如图3-1所示。
3.1频谱感知技术系统模型
频谱感知技术是以信号检测领域内的弱信号检测技术为基础的，它通过对某感兴趣频段的观测，做出该频段上是否有信号存在的判断，通常这个问题可以归结为一个二元假设问题,那么，认知设备接收信号的二元假设检验模型表示为：
??H0:r?t??n?t? ?H:rt?ht?xt?nt??????????1(1.1)
其中n?t?~N0,?2为高斯白噪声，r?t?表示认知无线电用户接收到的信号序列，
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??
*表示卷积，t为观测时间，x?t?表示主用户发送的信号序列，h?t?表示信道增益，
根据r?t?构造H0,H1,分别表示在该频段授权用户信号不存在和存在两种假设。相应的检验统计量T?r?。依据T?r?及判决规则：
?T?r?
?D0D1 (1.2)
得出检测结果D0和D1，其中?为判决门限。D0和D1，分别表示判决授权用户不存在和存在两种情况。频谱感知的性能主要用下面三种概率来衡量:检测概率
Pd?P?D1H1?、虚警概率Pf?P?D1H0?和丢失概率Pm?P?D0H1?。Pd越高感知准确度越高，这是所希望的；若Pf过高会导致频谱利用率降低，失去一些接入机会，所以越小越好；Pm?1?Pd过高将导致对授权用户的严重干扰，然而他们的大小与判决门限的选取有很大关系，增高判决门限则Pf会降低但会使得Pm增加，反之亦然。
3.2单节点频谱感知技术 3.2.1匹配滤波器感知
匹配滤波器是指在输入信噪比一定的条件下，使滤波器输出信号的信噪比在某一时刻达到最大值的最佳线性滤波器。一个典型的匹配滤波器算法流程图如图3-2所示。其中r?t?为被检测信号，xp为已知的导引信号，同步码或者扩频码等。
图3-2典型的匹配滤波器算法流程图
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在数字通信信号和雷达信号的检测中，人们往往采用匹配滤波器对信号进行相干检测，以实现输出信噪比最大。为了获得最佳的检测效果，其输出信号波形应为输入信号的自相关函数。
如果接收机知道主用户的发射信号X[n]，匹配滤波器的最佳检测器为
?H1T(Y)??Y[n]X[n]?H0?
n?0N?1(1.3)
?是检测器的门限值，最佳检测器需要的取样值为
N?[Q?1(PD)?Q?1(PF)]2(SNR)?1?o(SNR)?1
(1.4)
PD,PF分别是检测概率和虚警概率。
因此最佳检测器需要的取样数量是o(SNR)?。但是它需要主用户信号的先验知识，例如调制方式、冲击波形和包格式。认知无线电系统可以把这些先验知识保存在其存储器中。如果这些信息不准确，检测性能将会下降。其优缺点如下：
优点：接收信噪比最大化，由于相关运算耗时较少且可达到较高的处理增益，因此只要信噪比达到一定的门限即可实现检测。
从理论讲匹配滤波是最优信号检测方法，它需要的时间短，处理增益高。与其他检测算法相比，检测同一个信号，在相同虚警概率和检测概率条件下，匹配滤波所需的采样数最少，为：
?1?1?SNR?1 N??QP?QP????fd??2(1.5)
其中Q?x?为高斯Q函数，Pf和Pd分别为虚警概率和检测概率。
当认知无线电获悉了授权用户的信号后，静态高斯噪声理想探测器就是匹配滤波器，原因在于它能使接收到的信号的信噪比(SNR)最大化。匹配滤波器的主要优点是它只需很短的时间就可以获得高处理增益。然而，它必须有效地对授权用户的信号进行解调，这就意味着它需要授权用户信号的先验知识，比如调制方式和阶数、脉冲波形、数据包格式等。上述信息可以预存于认知无线电的内存中，然而，对解调来讲，认知无线电必须通过时间和载频同步甚至信道同步来获得与授权用户信号的相关性。如果这些信息是不准确的，那么匹配滤波器的性能就会变得很差。大多数的无线网络系统都具有信息头、同步字和扩展码字等，这些都可以用来做相关探测。
缺点：需要主用户在物理层和MAC层的先验知识，解调信号需要同步相干检测，计算较复杂，因为对于每个特定的主用户需要一个专用的接收机。
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匹配滤波的限制也是显而易见的，因为匹配滤波实际上完成的是解调主用户的信号，这样认知用户就必须知道主用户的物理层和MAC层的相关信息，如调制方式、时序、脉冲波形及数据包格式等，利用这些信息实现与待测信号在时域和频域上的同步，从而解调信号。若这些信息不准确就会严重影响其性能，而且这种相干检测对相位同步要求甚高，计算量也很大。另外，由于不同信号的解调相关信息不同，对于每一类主用户信号的检测都需要一个专门的接收机，这样就限制了匹配滤波感知的应用。
因此，匹配滤波法只能有效地应用于对主用户信息较了解的频谱环境中，而无法效力于不能预知授权用户信息的情况下。
又因为匹配滤波器是信号检测中的一种比较常用的方法，因为在输出端它能够使接收信号的信噪比最大化。在认知无线电设备中使用匹配滤波器，实际上完成的是解调主用户的信号，这样认知用户就必须知道主用户的物理层和MAC层的信息，如调制方式、时序、脉冲波形及数据包格式等，利用这些信息来实现与待测信号在时域和频域上的同步，从而解调信号。如果这些信息不准确就会严重影响其性能，而且它是一种相干检测，对相位同步要求很高，解调时必须通过时间同步或载波同步甚至是信道均衡来保证，计算量也很大。匹配滤波器检测方法最大的优点是可以在很短时间内完成同步来提高信号的处理增益，缺点是要求认知用户掌握每一类主用户的各种信息。这种方法适用于对主用户信息比较了解的频谱环境中，例如超高频的电视频段等。
3.2.2能量感知
当不能获知主用户信号的足够信息时，最佳感知方法就是能量感知方法。能量感知方法是H.Urkowitz在六十年代提出的根据接收信号的能量或功率大小来判断信号存在与否。它是一种比较简单的信号检测方法，不需要主用户信号的先验信息，属于信号的非相干检测。它的实现类似于普通频谱分析仪，通过快速傅里叶变换FFT后在时间T上进行平均，最终得到感知的结果。能量检测器不需要主用户信号的先验知识，只需知道背景中的高斯白噪声功率。通过带通滤波器接收，计算出接收到信号的能量，根据设定的门限阈值得到判决结果。能量检测器可以表示为：
?H1T(Y)??Y[n]2?H0?
n?0N?1(1.6)
N?2[(Q?1(PF)?Q?1(PD))(SNR)?1?Q?1(PD)]?2?o(SNR)?2
(1.7)
整个算法流程如图3-3所示。
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图3-3能量感知算法流程图
能量感知利用一段时间内的信号平均功率作为检验统计量，将其与预设门限进行比较，则可判定该频段是否存在主用信号。
由于能量感知算法的实现简单，适用范围广，许多学者都基于此方法研究合作式频谱感知或是OFDM、WRAN等系统下的频谱感知方法。本论文也是以能量感知方法为基石做的研究，因此下面将对其作较详细的分析。
AWGN信道下对信号的检测情况中，式(3-1)中的二元检测模型可以改写为：
??H0:r?t??n?t? ?H:rt?xt?nt??????1??(1.8)
其中，n?t?的双边功率谱密度为N0，带宽为W;x?t?为未知的确定性信号。
取检验统计量为
1V?k??r2?t?dt ?N00T(1.9)
由Shannon采样定理，噪声可以表示为：
n?t???aisin??c?2Wt?i???
i???(1.10)
其中，
?iai?n??2Wsin?x? ? sincx??x?在?0，T?上，n?t?可以用2TW采样来近似表示，
n?t???aisin??c?2Wt?i???,0?t?T
i?t2TW(1.11)
因此，在?0，T?上的能量可表示为：
T
2 ntdt?12Wa?????i?20i?12TW(1.12)
同理，对于信号x?t?有
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2TWi?1
x?t?????isin??c?2Wt?i???,0?t?T
(1.13)
其中，
?i?x??i?2W?? ?因此，x?t?在?0，T?上的能量可表示为：
T
2xtdt?12W??????i ?20i?12TW(1.14)
令bt?at，在假设H0下，检验统计量V可以表示为：
2WN02WT1222V?ntdt?b~????i2TW ?N00i?1T (1.15)
让?i?ai，在假设H1下，检验统计量V可以表示为：
2WN02V???bi??i?~?2TW?2??
i?12TW2
2TWi?1(1.16)
其中????i2?Es N0对于给定门限值VT'，虚警概率pf为
2'pf?PV?VT'H0?p??2TW?VT?
??(1.17)
同理，检测概率pd为
2'pd?PV?VT'H1?p??2TW????VT?
??(1.18)
基于式(3-11)和(3-12)的检验统计量模型分析，给出了AWGN信道下检测概 率pd及虚警概率pf的表达式
pd?QTW?2?,VT'
?(1.19)
其中，Qu?a,b?是广义Marcum函数。
22
?VT'??TW,2pf????TW????
(1.20)
其中，??a,b?是非完全gamma函数。
在AWGN信道下，用户信噪比分别为2dB、4dB、8dB、时的检测性能曲线。在相同虚警概率时，信噪比大的检测概率越大，也即丢失概率越小。这说明感知节点的信噪比大小对检测性能有着关键影响。当SNR值一定的时候，随着虚警概率的增大，检测概率也增大，但对于认知用户来说，应该在增大检测概率的同时抑制虚警概率，然而这两个概率又是一对矛盾体，所以在它们之间找到一个折中是很有意义的，这个折中对于能量感知来说也即是寻找最优的门限值。
因此最佳检测器需要的取样数量是o(SNR)?。其优缺点是：
优点：非相干检测，简单易用，采用更长的T可以减小噪声，提高SNR，是目前最主要的检测主用户的手段。
缺点：主用户检测阈值易受未知和改变的噪声电平影响，鲁棒性较差；无法区分调制信号、干扰信号和噪声信号，而且无法利用干扰对消；不能用于扩频信号(包括直接序列扩频和调频信号)的检测。
由于能量检测法比较容易实现，文献集中在能量检测器上考虑如何减小基于能量检测的感知时间。考虑了检测信号同时受阴影和多径衰落影响的情况。集中讨论具有噪声和干扰的频谱感知，并从折衷的角度考虑多个感知用户CR之间的协调和单个CR感知复杂度之间的关系：由于噪声和干扰的不确定性成为影响主用户鲁棒性检测中重要的限制，通过临近CR节点之间的协调可以减小这种不确定性，提高检测率；如果检测形式比较简单则需要协调，这种协调增加了总的感知花费开销，可通过在协调收益和感知复杂度之间折衷来获得良好的检测效果。
3.2.3循环平稳感知
在实际通信中的信号由于受人工周期信号的调制，调制信号往往都经过了载波、脉冲序列、重复性扩展、调频及循环前缀等藕合处理，使其内部具有了周期性，而噪声却没有此特性。我们可以利用这种周期性来进行参数估计，如载波相位、脉冲定时或者脉冲到达等。这种内在的周期性称为循环平稳特性。
循环平稳感知正是利用信号的循环平稳性来进行感知的。认知无线电中授权用户信号具有循环平稳性，它们的谱相关函数在循环频率不为零处有较大的非零值，而平稳噪声的循环谱能量则主要集中在零循环处，而在非零循环频率
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上没有非零值或值很小，所以循环平稳特性对平稳噪声有较强的免疫力。一方面，循环平稳特性常用于检测有背景噪声或者其他调制信号的环境中某种特定调制类型的随机信号，这种检测基于自相关函数和功率谱密度。另一方面，循环平稳信号展示了由于周期性造成的频谱冗余，宽带的分离频谱分量之间的相关性。信号序列x(f)谱相关的重要参数是谱相关密度SCD和谱相关函数SCF。函数x(t)的谱相关函数定义如下：
11?????????SXT(f)?t?limlimXt,f??Xt,f?dt T?T????2?2???T???t???t??t/2T??t/2(1.21)
函数x(u)的谱定义为：
t?T/2
XT(t,v)?t?T/2?x(u)?e?i2vfudu
(1.22)
循环平稳感知的实现框图如3-4所示。
图3-4循环平稳感知算法流程图
假设一个均值为零的离散信号x?n?的自相关函数Rx?n,k?的周期为p，则可认为x?n?为循环稳态的。定义循环自相关函数CAF：
N1?j?a?n?k?j?ann????R?k??limxn?kexne??????? ??x??2N?1n=-Nax(1.23)
对CAF做离散傅里叶变化，就可以得到循环功率谱密度，即相关函数谱，表示为:
Sx?f???k????R??k?ex??j2?fk (1.24)
其中?为循环频率，每个循环频率都是信号持续时间的整数倍。自相关函数和功率谱密度就是当CAS和CSD中??0时的情况。不同信号有不同的功率谱密度，可以根据此特性检测授权用户信号的存在与否，具体判决式如：
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0?Sn?f??200?H?f?Sxf??Sn??f??Sxa?f???0?????????Hf?H?f????Sx?f???22???????0,信号不存在??0,信号存在??0,信号不存在 ??0,信号存在(1.25)
当主用户信号的能量较低时，零循环频率处的特征可能被噪声完全淹没，能量感知此时就显得有些苍白无力。这时通过分析循环谱在非零频率上的信号特征，就能很好的抑制噪声的影响从而提高检测的可靠性。当然除了可以分别噪声和信号的优点外，周期特征检测还可以分辨出不同类型的信号，这样就可以清楚的分辨主用户信号和干扰信号。
周期特征检测对未知噪声变量的鲁棒性使得它在区分噪声方面比能量检测要更胜一筹，但因为循环谱把频率从一维平面扩展到二维平面，使计算复杂度远远大于能量检测，这也是周期特征检测应用受限的所在之处。
谱相关同样定义为循环谱，不像功率谱密度PSD是实值一维变换，SCF是二维复值变换，且参数口叫做循环频率。功率谱密度PSD是谱相关函数SCF中口=0的特定情况。SCF首先通过A/D变换得到数字信号，在进行N点FFT后进行自相关运算，并在T时间上求平均，最终得到感知结果。特征检测指的是信号调制类型、符号速率和干扰的检测等。本质上，由于调制的信号具有循环平稳性，而白噪声的自相关函数为零，所以分析其谱自相关函数即得信号特征。这种方法的优缺点是：
优点：信号冗余的突出特征使得信号有了选择的余地。在SCF域信号分析中保留了与调制信号中的定时参数有关的相位和频率信息。在PSD中重叠的特征在SCF中是不重叠的，不同的调制信号虽有相同的PSD但有不同的SCF，而且平稳噪声和干扰没有显现出谱相关特性。抗噪声性能好，不受噪声功率不确定性因素的影响。从中可以看出，循环平稳检测比能量检测有更好的鲁棒性。
缺点：计算量大，需要很长的观察时间。
在通信等大多数实际应用场合，由于信号受到人工周期信号的调制，即对信号的离散采样、扫描、调制、多址、编码以及物理现象固有的周期性都使信号的统计特性呈现出周期性。这些特性均可以通过分析信号频谱相关函数中循环频率特性来完成主用户信号的检测及其参数估计。信号的循环谱比传统的功率谱包含更多的信息，当信号特征在功率谱上被其他干扰信号所掩盖时，在循环谱中这些特征仍可能被清晰地辨识。如高斯噪声在非零循环频率处不具有频谱相关性，这意味着循环平稳信号在非零循环频率处进行谱相关分析将不会受到噪声的任何干扰。循环平稳特性感知法利用调制信号的相关函数的周期性来检测信号的存在与否。
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3.2.4单节点频谱感知的局限性
总结以上介绍的三种经典单节点频谱感知技术如表3-5所示。因为每个方法各有所长，可以根据实际情况选择一个或者多个方法结合使用。
感知算法 匹配滤波感知 优点 检测时间短，已知授权用户 信号信息时检测精度高 实现简单，不需要先验信 息，计算量较小 计算复杂度高 表3-5单节点频谱感知技术比较
缺点 需要先验信息，需要精确同步 受噪声不确定性影响大，检测时间较长，不能区分信号类型 可以区分噪声和信号类型，检 测灵敏度高 能量感知 循环平稳感知 单节点感知在检测时间足够长且信噪比一定大的时候能很好的满足认知无 线电的要求，但是在实际的无线环境中存在许多不利的因素，如隐蔽终端、多径和阴影等，另外考虑到技术和成本的问题，本地节点的数据处理能力也是有限的，要在有限的检测时间和数据处理能力的现实下，仅单个节点感知很难到达系统要求的性能。
假设如图3-6所示的场景，在多数情况下，认知无线电与授权用户的网络在物理上是分隔开来的，而且认知设备又只关心授权用户发射机的位置和信息，那么，在单节点感知中，认知用户由于不了解授权用户接收机的位置，在进行认知通信的时候不可避免的会对授权用户造成干扰。另外，如图3-7所示，三个认知用户只有第二个认知用户能检测到授权用户的信号，其他的认知用户由于受到不同因素的影响无法识别是频段空闲还是处于信号深度阴影。也即是，由于无线环境的复杂多变以及多径、阴影及隐蔽终端等诸多不利因素影响造成接收到的授权用户信号信噪比很弱，该节点可能会认为该频段上此刻只存在噪声，而授权用户不存在。此时如果该认知用户接入授权用户所在的频段并进行通信，则势必对授权用户造成干扰从而违背了认知无线电的一大基本原则。
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CR1发射机覆盖范围主发射机覆盖范围PU2CR1CR2主用户发射机CR3PU1CR1检测不到主用户 图3-6 主用户接收机造成的不确定性
Primary Transmitter树树Secondary User 2Secondary User 1Secondary User 3
图3-7 阴影、衰落、隐蔽终端环境下的频谱感知
合作式频谱感知技术正是在这样一系列问题背景下产生的，它有两种主要的实现方式：分布式合作感知，它通过多个认知用户共同检测目标频段，并进行信息交互，使得位于其他地理位置上的认知用户可以将其信息传递给位于阴影当中的用户，共同确定频谱使用情况。集中式合作感知，各地节点先分别独立检测，并将检测信息通过控制信道传送到融合中心节点，中心节点通过有效
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的融合所有地方判决信息给出最终判决结果并通过控制信道返回给各个地方节点。合作式频谱感知可以有效的对抗阴影、多径以及隐蔽终端等问题，提高了频谱感知的性能。下一节将作详细的介绍。
3.3合作式频谱感知技术 3.3.1合作式频谱感知的概念
合作式频谱感知利用信道的广播特性和空间分集特性。已经研究了TDMA系统中使用正交传输的协作机制。研究了各种协作协议，包括一种固定中继协议，中继节点可以是模拟式的放大转发(AF，Amplify and Forward)或者数字式的译码转发(DF，Decode and Forward)。
合作式频谱感知能有效的解决单用户感知无法解决的隐蔽终端、深度衰减、多径阴影等问题。它最早由CabrieD、Mishra和BrodersenR在文献中提出，主要分为集中式和分布式两种。目前对认知无线电的合作式频谱感知技术的研究主要着眼于集中式的方式，分布于不同位置的多个感知节点先独立进行本地感知，并将感知的信息传送给融合中心，融合中心通过对收到的来自各个地方节点的感知信息进行融合，最后给出授权用户存在与否的最终判决。融合中心通过适当的算法将地方信息合并，并做出最终决策的这个过程叫感知信息的融合。根据本地节点所传数据的不同形式，可以将数据融合分为两类:如果本地节点传送的是表征主用户信号存在与否的1比特信息，把这种叫硬合并。如果本地节点传送的是本地检测到的数据信息，则称之为软合并。由于硬合并实现简单，传输开销小等优点，本节将重点分析介绍三种经典的硬合并融合准则。 集中式的合作式频谱感知实现框图如图3-8所示。
图3-8集中式的合作频谱感知框图
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（1）各本地节点CR1,CR2,??,CRn分别独立地根据观测到的信号r1,r2,??,rn进行本地频谱检测，得到检测结果D1,D2??,Dn。
（2）各个本地节点将检测结果D1,D2??,Dn。通过控制信道传送至融合中心。 （3）融合中心对接收到的本地检测结果进行合并，做出主用户信号是否存在的最终判决， 并将结果通过控制信道返回给各地方节点。
从上面的步骤可以看出，影响合作式频谱感知性能的除了本地频谱感知算法外。主要就是发送的本地感知数据形式以及融合中心采用的数据合并方案。同时在实际的传输环境中，信道的衰落和噪声也会影响到合作式频谱感知的性能。一般来说，分布式感知系统的全局检测性能跟本地节点所传输的信息量成正比，当中心节点可获得足够多的信息时，那么最优的数据融合算法可以由经典信号检测与估计理论中的最优检测算法得到。通过对著名的贝叶斯准则以及它的简化形式(如最大后验概率准则，最小错误概率准则等)进行改进，可以得到理论上最优的数据融合算法。合作式频谱感知中的贝叶斯准则可以用式(3-26)表示，也即是在这样一个判决表示式下能够使平均代价最小，使信号的估计更准确。
pu1,?,unH1?p?H0??c10?c00?
pHc?c????pu1,?,u2H0?10111H0????H1(1.26)
其中，ui表示第i个本地节点的检测结果，c10和c01分别表示虚警代价和漏检代 价，c00和c11表示正确判断的代价。尽管理论上最优融合准则可以求出，但是在实际中该式中的各个元素均难以求出。
由于多径和阴影衰落影响了检测信号的接收强度，而合作式频谱感知可以缓解上述问题。合作式频谱感知依赖于不同位置和不同信号强度的分集。多个认知用户相互交换信息，比单个用户感知能提供更好的主用户感知效果，即多个CR用户通过各自的局部观察，得到微弱的发射机信号，共同参与主用户的检测。其优缺点是：
优点：合作式频谱感知比单用户检测提高检测率，能够减小阴影和多径衰落的影响，效果要更好，更准确的检测主用户。
缺点：增加了工作量，花销更大，有可能产生拥塞，不能确定主用户接收方的位置。
由于主用户与认知用户之间缺少信令交互，对主用户发射机检测的假定是基于主用户接收机位置未知的。因此认知用户只能依赖于局部观察的微弱主用户发
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射机信号。合作式频谱感知虽然提高了主用户的检测率，但它仍然是针对主用户发射机的检测，由于缺乏主用户接收机信息所以不能完全避免干扰，而且发射机检测模型不能避免隐藏节点问题，因此还是未能解决主用户接收机检测的问题，也就无法完全避免对主用户的干扰。
在大多数情况下，认知无线电网络和主用户网络是分开的，它们之间没有交互信息。这导致认知无线电网络用户缺少主用户接收机的信息。所以，在检测过程中不可避免地会对主用户造成干扰。另外，发射源检测模式无法解决隐藏终端问题。因此，认知用户之间有必要进行信息共享，如果其他认知用户受到阴影衰落的影响比较小，就可以得到准确的检测结果，这样认知用户就可以根据其他认知用户的检测结果选择合适的频带。
目前，对于硬合并的融合方式主要有“与”、“或”和“K秩”三种。下面将分别介绍分析。
3.4合作式频谱感知的关键技术 3.4.1“与”准则
“与”逻辑合并，即中心节点将每个本地节点的判决结果用逻辑“与”的
方式进行合并。可以这样理解:当所有的节点都判定授权用户信号存在的时候，中心节点才最终判决为授权用户存在，否则判决不存在授权用户。
假设第i个节点的检测概率与虚警概率分别为pd,i、pf,i，则可得到采用“与”逻辑后的虚警概率Qj、检测概率Qd和丢失概率Qm分别为：
Qd??pd,j
i?1NN(1.27)
Qf??pf,j
i?1(1.28)
Qm?1??pd,j
i?1N(1.29)
其中，N表示参与合作的本地节点数。
假设先验概率p?H0??p?H1??0.5，则全局判决的错误概率为：
30
Qe?
1Qm?Qf??2N1????1??pd,i?2?i?1??N (1.30)
1?2?pi?1Nd,i??pf,ii?1N2N由式(3-24)可以看出，当?pd,i??pf,i趋近于1时，Qe才趋近于0，然
i?1i?1而只有在信噪比较大的时候，pd,i趋近于1，pf,i趋近于0，此时Qe趋近于0比较容易实现。而在信噪比较低的情况下，如果有一定数量的检测节点的pd,i小于1，则?pd,i也将小于1，这时错误概率将明显大于0。另外，由于?pd,i、
i?1i?1NN?pi?1Nf,i这种概率连续相乘的结构，仅仅靠增加节点数来提高合作增益是不能得
明显结果的。
可以得出“与”准则融合的性能在单用户感知SNR值较小的时候才显示出来优势，那是因为单用户感知在SNR值较小的时候不能依靠其他的力量来帮助它准确的做出判断，而“与”准则可以依靠其他SNR值较大的节点来帮助，因此会显示出更好的性能，但同时由于“与”准则条件苛刻，需要每个认知用户都判为授权用户存在时中心节点才判为授权用户存在，固然比起SNR值较大的单用户能量检测的检测性能要差，因此针对不同的情况选择不同感知方法也是很有必要的，在实际的无线通信环境中，认知用户的SNR值绝大多数情况下都较小，凭借单量量很难准确的判断出主用户的存在与否，所以合作式的频谱感知会在这种环境下大显身手。
3.4.2“或”准则
“或”逻辑合并，即中心节点将每个本地节点的判决结果用逻辑“或”的方式进行合并。可以这样理解:当有一个本地节点判定授权用户信号存在的话，中心节点就判决为授权用户存在，否则判决不存在授权用户。
假设第i个节点的检测概率与虚警概率分别为pd,i、pf,i，则可得到采用“或”逻辑后得到的检测概率Qd，虚警概率Qf和丢失概率Qm，分别为：
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N
Qd?1???1?pd,i?
i?1N(1.31)
Qf?1???1?pf,i?
i?1(1.32)
Qm???1?pd,i?
i?1N(1.33)
其中，N表示参与合作的本地节点个数。
仍然假设先验概率p?H0??p?H1??0.5，则全局判决的错误概率为：
Qe?
1?Qm?Qf?2NN1????1???1?pd,i????1?pf,i?? 2?i?1i?1?1???i?12N(1.34)
?1?p????1?p?f,id,ii?1N2同理分析，当??1?pf,i????1?pd,i?趋近于1时，Qe才趋近于0。也只有
i?1i?1NN在信噪比较大的时候，pd,i趋近于1，pf,i趋近于0，此时才能使得Qe趋近于0的错误概率。
“或”准则的融合条件较柔和，只要有一个认知用户判断授权用户存在，融合中心就认为它存在。相同虚警概率情况下，“或”准则的检测概率比任何一个单用户能量感知都要高，相同检测概率时，“或”准则的虚警概率比任何一个单用户能量感知都要小，在这种环境中它的检测性能比单用户感知好。在对干扰严格限制的认知系统中，“或”准则比“与”准则更能够满足要求。当然这样高的检测概率会使得认知用户很少机会接入空洞建立通信，从而认知通信吞吐量会有一定的损失，因此可以看出，不同的准则有不同的适合环境，可以认为“或”准则和“与”准则各自的倾向不同，前者倾向于认知通信的吞吐量，而后者严格把关对主用户系统的干扰限制。
3.4.3“K秩”法
“K秩”法准则可描述为:当N个本地节点中有K个以上的节点判断授权用
户信号存在时，中心节点则判为授权用户是存在的，否则认为授权用户不存在。
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它是“与”准则和“或”准则的更一般的表示形式，当K=1时，“K秩”准则退化为“或”准则；当K=N时，“K秩”准则退化为“与”准则。
“K秩”法的假设检验模型如(3-35)所示：
N??H1:?Di?K?i?1 ?N?H:D?K0?i?i?1?N??H1:?Di?K?i?1 ?N?H:D?K0?i?i?1? (1.35)
(1.36)
其中Di为地方第i个节点的判决结果。
假设第i个节点的检测概率与虚警概率分别为pd,i、pf,i则可得到采用“K秩”法后的虚警概率Qf，检测概率Qd和丢失概率Qm分别为：
Qd??j?kNN?Di?j???pd,i?i?1Nf,ii?1NDi?1?pd,i?f,i1?Di (1.37)
Qf??j?k?Di?j???p??1?p?Di1?Di (1.38)
Qm?1?Qd
(1.39)
假设6个认知用户参与合作式频谱感知，信噪比分别为1dB、2dB、3dB、4dB、
5dB、6dB，用能量感知作为地方检测算法，“K秩”法中K取不同情况下的检测性能在随着K的增大合作式频谱感知的检测性能逐渐降低。这是因为六个CR的SNR值都较好，则他们的各自的检测概率都较高，而“K秩”法中地方检测概率联连乘的结构导致随着K值的增大，在一定虚警概率的情况下，总的检测概率渐低。但这并不表示任何情况下都是K值越小检测性能越好，参与合作的CR的SNR值不同，情况有所不同。分析发现要使错误概率Qm?Qf最小，最优的融合准则是K2准则。
3.5基于干扰温度的感知技术
前面所介绍的频谱感知方法都可以归于基于发射机的感知，通常情况下，
33
干扰是属于发射机范围内的问题，这就是说可以通过控制发射机的发射功率、带外辐射、发射机的位置等在一定范围内控制干扰水平。然后，由于不可预料的新干扰源的出现，干扰实际上也可能发生在接收机范围内。鉴于此，2003年底FCC推荐了一种新的量化和管理千扰源的模型，即干扰温度模型，如图3-8所示。
接收端功率主用户信号最小接受功率门限频谱空穴接收端背景噪声电平 干扰温度 背景噪声
图3-8干扰温度模型
干扰温度门限规定了在某频带和特定地理位置满足接收机需求的最差场景的无线传输环境特征。它主要包含两层意思：
（1）在某感兴趣的频段内，任何使噪声基地上升并超出了干扰温度界线的都将视为有害的。如果噪声基准超出了干扰温度限，则认为该频带内的通信系统性能很差。
（2）对于任一个频段，如果通信系统接收机处的干扰温度不超过一定界限，等待服务的用户就使用它，干扰温度门限将作为该频段的无线频率能量的上限。 干扰温度的概念也即是噪声温度，用来度量干扰功率和所占的带宽大小，定义为：
TI??fc,B??pI?fc,B?
kB(1.40)
式中，TI为噪声温度，绝对温度；B为信道带宽；pI?fc,B?为带宽为B，频点为fc处的干扰的平均功率，单位为瓦特(W)；k?1.38?10?23JK为玻尔兹曼常
34
量。
干扰温度模型设定了接收机端汇聚多个不同发射所产生的累积射频能量最 大可以达到的水准界线。只要是次用户的射频干扰尚未突破这个干扰温度界线，它们就可以利用这个频段。这个时候，干扰温度就像一顶盖在潜在用户射频能上的帽子。总的来讲，可以通过两种途径进行干扰温度探测。
（1）采用多窗口方法估计干扰温度的功率谱，干扰温度由内部噪声源和外部射频源的累积分布构成。这种估计方法是近似于最优化的。
（2）部署大量的传感器来“探嗅”无线射频环境。这是因为无线射频环境的多变性需要大量的传感器来感知。
其中多窗口频谱估计结合奇异值分解技术能够提供了一个估算射频环境中干扰温度功率谱的有效途径。尽管这个方法运算量巨大，尤其是奇异值分解之后特征频谱的计算在每一目标段上都要重复一次，但是还是可以实现的。另外，文献提出了一种探测干扰温度的方案，它把被认知无线电所破坏的主用户的服务范围的比例部分定义为干扰。此方法考虑到了无使用许可信号的调制方式、采用的天线技术、功率控制等因素。然而，这种方式只考虑了单个而不是多个射频用户的影响。文献给出了一种直接的接收机感知方式，即利用主用户接收机射频前端本振(LO)的耗散 (Leakage)功率来感知主用户。为了感知LO的耗散功率，传感器节点被部署在尽量靠近主用户的位置，从而感知主用户的耗散功率并判定信道是否被占用，这些信息将被认知无线电采用，判决出运行频段。
总之，干扰温度用来表征非授权用户在共享频段内对授权用户接收机产生的干扰功率。系统通过设定一个保证授权用户正常运行的干扰温度门限，它由授权用户能够正常工作的最坏信噪比水平决定。非授权用户被当作授权用户的干扰，一旦包括非授权用户信号在内的积累干扰超过了干扰温度的门限，则授权用户系统就无法正常工作。反之，可以保证授权用户与非授权用户同时正常工作。但测量干扰温度存在一定的局限性，它通常要求认知节点知道授权用户的位置，但在实际中又是很难确定的。另外要布置大量的传感器在待查区域也是一个困扰。除此之外，“干扰温度”机制还面临一些其他的问题，如非授权用户工作机会小，影响授权用户的服务质量，干扰温度的感知模型建立等。
3.6本章小结
频谱感知技术不仅是实现认知无线电通信的一个首要环节，更是保证授权用户通信不被干扰的重要技术之一。本章对认知无线电的频谱感知技术做了较详细介绍，在单节点频谱感知方面，分析比较了几种主流的感知算法，其中深入研究了最普遍最常用的能量感知技术，它将作为后续频谱感知研究工作的基
35
础。由于单节点感知的局限性，随后介绍了合作式频谱感知的概念及思想，对目前经典的融合准则做了深入的理论及仿真研究。最后对基于干扰温度的频谱感知的概念、思想及目前的研究现状做了介绍。
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第四章 实验仿真
4.1实验仿真环境
本次仿真实验，我们主要是利用Matlab平台，在信号带宽W=5?104，采样频率Fs=2W=2?5?104，重复次数count=5000下进行的。以下会对每个仿真环境做详细说明。
4.2能量检测仿真与结果
本次能量检测的仿真是在AWGN信道下，信号长度n=100，信噪比分别为-5dB、-8dB和-10dB下进行的，如图4-1，在相同的虚警概率情况下，为在这三个信噪比下的检测性能曲线：
图4-1 相同虚警概率不同信噪比下的能量检测曲线
从上图4-1可以看出相同虚警概率和采样数时，信噪比大的检测概率越大，也即丢失概率越小。这说明信噪比大小对检测性能有着关键影响。
由于能量感知检测的实现简单，适用范围广，许多学者都基于此方法研究合作式频谱感知检测或是OFDM、WRAN等系统下的频谱感知检测。所以，能量感知检测的优点是：非相干检测，简单易用，采用更长的T可以减小噪声，提高信噪比，是目前最主要的检测主用户的手段。
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当然，能量检测也有自己的弊端：主用户检测阈值易受未知和改变的噪声电平影响，鲁棒性较差；无法区分调制信号、干扰信号和噪声信号，而且无法利用干扰对消；不能用于扩频信号(包括直接序列扩频和调频信号)的检测。
4.3匹配滤波器检测仿真与结果
在Mathlab平台下进行的匹配滤波器检测仿真，其信噪比分别为-10dB、
-15dB和-20dB。在相同的虚警概率情况下，这三个信噪比下的检测性能曲线如图4-2所示：
图4-2相同虚警概率不同信噪比下的匹配滤波器检测曲线
从上图4-2可以看出相同虚警概率和采样数时，信噪比大的检测概率越大。但是与图4-1的能量将侧相比，在同一虚警概率、同一信噪比的情况下，匹配滤波器检测的性能要很大的优于能量检测。在-20dB时，匹配滤波器检测的性能要比能量检测在信噪比为-10dB时的性能还要好，所以，匹配滤波器检测的性能要远优于能量检测的性能。通过以上的研究我们也知道，和其他检测算法相比，检测同一个信号，在相同虚警概率和检测概率条件下，匹配滤波所需的采样数最少。所以，可以得出，在相同虚警概率和所需的采样数时，匹配滤波器的检测概率要高于其他检测法。
但是，匹配滤波器检测的弊端是需要主用户在物理层和MAC层的先验知识，解调信号需要同步相干检测，计算较复杂，因为对于每个特定的主用户需要一个专用的接收机。因此，匹配滤波法只能有效地应用于对主用户信息较了解的频谱环境中，而无法效力于不能预知授权用户信息的情况下。
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4.4合作式检测仿真与结果
此合作式检测仿真也是利用Matlab平台，在信号带宽W=5?104，采样频率Fs=2W=2?5?104，重复次数count=5000下进行的。其中，取了单用户、3用户和5用户在相同的信噪比-8dB下，对理论值和仿真值进行对比。下图4-3为“and”融合准则检测在相同的信噪比下，不同用户间进行理论值和仿真值进行的对比：
图4-3 “and”融合准则在相同信噪比不同用户下理论值和仿真值的对比
从上图4-3可以看出，“and”融合准则检测的仿真值的落点在理论值曲线的周围，与其基本上吻合，所以此仿真值是可信的。
图4-3表明“and”融合准则检测在相同信噪比和相同虚警概率的情况下，随着用户的增多，其检测概率也随之增加。
但是，在上文中，我们曾研究过，“and”融合准则在单用户感知信噪比值较小的时候才显示出来优势。那是因为单用户感知在信噪比值较小的时候不能依靠其他的力量来帮助它准确的做出判断，而“and”融合准则检测可以依靠其他SNR值较大的节点来帮助，因此会显示出更好的性能，但同时由于“and”融合准则检测条件苛刻，需要每个认知用户都判为授权用户存在时中心节点才判为授权用户存在，固然比起信噪比值较大的单用户能量检测的检测性能要差。
下图4-4为“or”融合准则检测在相同的信噪比下，不同用户间进行理论值和仿真值进行的对比：
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图4-4 “or”融合准则在相同信噪比不同用户下理论值和仿真值的对比 从上图4-3可以看出，“or”融合准则检测的仿真值的落点在理论值曲线的周围，与其基本上吻合，所以此仿真值是可信的。
图4-3表明“or”融合准则检测在相同信噪比和相同虚警概率的情况下，随着用户的增多，其检测概率也随之增加。
但是“或”准则的融合条件较柔和，只要有一个认知用户判断授权用户存在，融合中心就认为它存在。相同虚警概率情况下，“或”准则的检测概率比任何一个单用户能量感知都要高，相同检测概率时，“或”准则的虚警概率比任何一个单用户能量感知都要小，在这种环境中它的检测性能比单用户感知好。
下图4-5为“and”融合准则检测和“or”融合准则检测在相同的信噪比和相同的用户数情况下的仿真值的对比。同时，还有在相同信噪比情况下，这两种检测法在5用户数的仿真值与单用户的理论值的对比，如下图：
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图5-5 相同信噪比下5用户“and”检测仿真与5用户“or”检测仿真与单用户理论对比
从上图4-5可以看出，在相同虚警概率相同信噪比的情况下，5用户的“and”融合准则检测和5用户的“or”融合准则检测比单用户检测的检测概率要高。
当然，从上图我们主要得出的是在相同虚警概率、相同用户数和相同的信噪比的情况下，当虚警概率在一个虚警值之前时，“and”融合准则检测的检测概率是优于“or”融合准则检测的；但是在过了这个虚警值之后，就能明显的看出“or”融合准则的检测概率要优于“and”融合准则的检测概率。所以，在使用合作式检测法时，首先要确定用户的不同数值特点再来决定使用何种检测方法，这样才能达到最好的检测效果。可以认为“or”准则检测和“and”准则检测各自的倾向不同，前者倾向于认知通信的吞吐量，而后者严格把关对主用户系统的干扰限制。
但是与能量检测与匹配滤波器检测相比，高的检测概率会使得认知用户很少机会接入空洞建立通信，从而认知通信吞吐量会有一定的损失，因此可以看出，不同的准则有不同的适合环境。
4.5本章小结
频谱感知技术不仅是实现认知无线电通信的一个首要环节，更是保证授权用户通信不被干扰的重要技术之一。本章主要对无线电的频谱感知技术中的几种主流检测方法做了仿真。
在单节点频谱检测方面，先对实现简单、适用范围广的能量检测做了仿真，其次对匹配滤波器检测做了仿真并将其与能量检测作对比，得出了在相同环境下匹配滤波器检测的性能要远优于能量检测的性能的结论。同时分别说明了能
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量检测和匹配滤波器检测优缺点。
但是由于单节点检测的局限性，随后主要是做了针对目前经典的“and”和“or”这两种合作式融合检测的仿真，并得出了“or”准则检测和“and”准则检测各自的倾向不同，前者倾向于认知通信的吞吐量，而后者严格把关对主用户系统的干扰限制这一结论。
通过在不同环境下运行出的仿真图来说明了不同的检测准则使用于不同的检测环境，不能狭隘的认为哪种检测方法就是优于另一种检测方法。因为在不同的环境下，每一种检测法都有着不同的检测效果。所以在选择检测方法时，我们首先要确定用户的不同性质，确定了用户的性质及需求后再根据用户的性质和需求选择出最优的检测方法，这样才能得到最好的检测结果。
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第五章 结束语
5.1论文总结
随着无线通信技术的迅猛发展，人们对无线频谱资源的需要量也极具攀升，因此无线频谱资源的匮乏已成为无线通信发展的瓶颈。实际上，通过权威机构调查发现造成频谱资源匾乏的主要原因在于陈旧的频谱资源分配方式而非频谱资源本身的贫乏。在当前无线频谱固定分配的管理框架下，大部分的频谱资源都处于低利用率的状态。认知无线电在这样一种背景下产生，它在不对主用户造成严重干扰的前提下，机会式的接入频谱空洞，提高频谱利用率，有效的解决上述矛盾。它已经被认为是无线电领域的“下一件大事情”。本文主要针对认知无线电中的频谱感知技术做了深入研究。
本文详细的分析认知无线电的国内外研究现状及关键技术。详细阐述了频谱感知技术的研究现状和概念，并指出了目前频谱感知研究工作中受到关注的一些主要问题，围绕这些问题进行了深入研究。全文工作总结如下:
(1)本文总结归纳了认知无线电中经典的频谱感知技术。在单用户频谱感知方面，介绍经典频谱感知算法，如匹配滤波感知、能量感知、以及周期特性感知，并进行了对比分析。通过总结单节点频谱感知的优点和局限性，引出合作式频谱感知算法。在合作式感知方面，详细阐述了其概念和感知模型，以及几种经典的融合准则，并进行了相应的仿真分析研究。
(2)研究了频谱感知技术的单用户和多用户实现。在单用户实现中研究了能量检测、匹配滤波检测和循环谱特征检测算法，并对算法的进行了性能分析和仿真验证，同时定量分析了噪声不确定性、频偏以及采样时偏分别对以上三种算法的性能影响。在多用户实现中，研究了基于 AND 和 OR 融合准则的协作检测算法，并对算法进行了性能分析和仿真验证。
(3)在合作式频谱感知技术方面。详细地分析介绍了各种经典的合作式频谱感知算法，并对合作式感知的模型及面临的问题进行了阐述，为了保证不影响授权用户之间正常通信，又需要提高认知通信的接入率，认知无线电还需要更可靠更高效的频谱感知技术为认知无线电的早日实现打好坚实的基础。
尽管本文当前对频谱感知已经进行了较深入的研究，但仍然有许多问题需要深入探索。
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5.2未来研究展望
认知无线电是一项极其复杂的技术，将认知无线电应用于机会频谱接入仅是认知无线电研究内容的一部分。虽然信号检测已经是一项较成熟的技术，但是在认知无线电系统无线频谱感知中还存在诸多需要解决的信号检测问题。本文对主用户信号检测技术的研究工作只是认知无线电中无线频谱感知中的一小部分。后续的研究工作有：
（1）当前对认知无线电频谱感知技术的大量研究，都是基于主用户信号的中心频率、带宽及其他特征和参数已知情况下的信号检测。这些研究对于如 IEEE802.22 无线区域网应用而言是合理的。然而对于更一般的情况，即对频谱感知频段内主用户信号的分布及参数未知的情况，如何实现可靠的主用户信号检测的研究并不多。宽带频谱感知是一种可行的方法，但极高的计算复杂度增加了系统实现的成本。如何简单有效的实现宽带频谱感知，依然是一个需要解决的问题。受无线传播衰落影响，单个用户的宽带频谱感知并不能很好的反映无线频谱的利用情况，通过多用户协作提高宽带频谱感知的可靠性，有待进一步深入的研究。
（2）安全技术一直是网络通信研究的重点，在动态频谱接入中同样存在安全问题。无线频谱资源是无线通信的基础，是宝贵而有限的。常用的检测算法仅通过对接收信号的分析并不能完全确定信号发射者的性质。因此一些恶意的次用户可以利用欺骗的方法，获得频谱接入的高优先级。无线频谱接入规则和次用户身份鉴定等方面的研究具有重要的现实意义。
（3）传统的协作感知方法，利用中心节点对检测信息融合获得空间分集。这种方法在中心控制式网络，如 IEEE802.22 无线接入网中容易实现。在一些无线应用中网络结构是分布式的。如果利用分布式多跳网络结构的特点，将传统点的检测结果扩展到面，获得一定区域内的频谱利用状况，那么可以通过合理的无线频谱分配获得网络传输性能的提高，同时可以为主用户提供更好保护。如何在这种分布式网络中进行协作感知，还需要做进一步的工作。
（4）通信应用的上层需求制约了底层通信协议的设计，而主用户信号检测的实现与底层协议尤其是 MAC 协议息息相关。将主用户信号检测技术嵌入到MAC 协议实现上，实现联合最优设计以提供良好的检测和传输性能，是我们下一步研究的主要课题。
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