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l南京邮电大学通达学院毕业设计（论文）
题目：基于加权的认知无线电检测融合技术研究
专业：通信工程（专转本）
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明
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摘要
本文研究了一种基于加权的认知无线电检测融合技术。为了克服单认知用户检测可靠性低以及多径衰落和阴影效应的问题，于是提出了合作频谱检测技术，虽然解决了上述问题，但在实际工作环境中，单个认知用户由于分布在不同的地理位置和环境，其平均信噪比也会不同，而目前等权重的感知算法没有考虑这些因素的影响，因此它并不是最优的。基于上述问题，本文采用一种加权合作频谱感知技术，它根据单个认知用户工作处在不同的信噪比下，动态地赋予每个认知用户不同的权重，在认知用户将判决送到融合中心后，中心对各个认知用户的判决加以不同的权重后再做出判决，从而可以提高频谱感知的性能。仿真结果表明，加权合作频谱感知不仅克服了目前合作频谱感知方法的不足，其检测性能也优于目前的方法。
关键词：认知无线电；加权；频谱检测；判决；
ABSTRACT
This paper studies the cognitive radio judgement based on the weighted fusion technology. In order to overcome the problem of low reliability of a single cognitive user judgement and multipath fading and shadowing effects, so the cooperative spectrum sensing technology to solve the above problems, but in the actual working environment, a single cognitive user due to the distribution of different location and environment, the average signal to noise ratio will be different, and the present, and other weight-aware algorithm does not consider the impact of these factors, so it is not optimal. Based on the above problem, a weighted cooperative spectrum sensing technology based on a single cognitive user at different signal to noise ratio, dynamic give different weights of each cognitive user, and the judgment delivered in cognitive users fusion center, the center of each cognitive user's judgment to be the right weight and then make a judgment, which can improve the performance of spectrum sensing. Simulation results show that the weighted cooperative spectrum sensing is not only to overcome the current lack of cooperative spectrum sensing method, the detection performance is also superior to the current method. Keywords: cognitive radio；weighted；spectrum sensing；judgement；
目录
第一章绪论................................................
1.1 论文研究背景.......................................................
1.2主要工作以及论文结构安排 ...........................................第二章认知无线电的概述......................................
2.1认知无线电技术.....................................................
2.1.1认知无线电的概念 ...............................................
2.1.2认知无线电的研究现状............................................
2.1.3认知无线电功能的演进............................................
2.2认知无线电技术的应用 ...............................................
2.2.1在UWB 中的应用.................................................
2.2.2在Mesh 网中的应用..............................................
2.2.3在WRAN 中的应用................................. 错误！未定义书2.3认知无线电的主要功能 ................................ 错误！未定义书
2.3.1检测 ............................................ 错误！未定义书
2.3.2分析 ............................................ 错误！未定义书
2.3.3调整 ............................................ 错误！未定义书
2.3.4推理和学习 ...................................... 错误！未定义书第三章认知无线电的关键技术 ................... 错误！未定义书签3.1认知无线电的频谱感知技术 ............................ 错误！未定义书
3.1.1基于发射机的频谱检测技术......................... 错误！未定义书
3.1.2基于接收机的频谱检测技术........................................
3.2动态频谱分配.......................................................
3.3功率控制...........................................................第四章合作频谱检测技术......................................
4.1概述...............................................................
4.2合作频谱感知的分类 .................................................
4.2.1中心式合作频谱感知..............................................
4.2.2分布式合作频谱感知..............................................
4.2.3基于外部节点的合作频谱感知......................................
4.3数据融合准则.......................................................
4.3.1硬判决算法 .....................................................
4.3.2软判决算法 .....................................................
4.4 部分用户合作.......................................................第五章基于加权的认知无线电检测融合技术.......................
5.1概述...............................................................
5.2基于能量检测的单认知用户检测模型....................................
5.3合作检测............................................ 错误！未定义书5.4基于加权的认知无线电检测融合技术..................... 错误！未定义书
5.4.1加权合作方案 .................................... 错误！未定义书
5.4.2加权合作性能 .................................... 错误！未定义书
5.4.3仿真和结果分析 .................................. 错误！未定义书结束语......................................... 错误！未定义书签致谢......................................... 错误！未定义书签参考文献....................................... 错误！未定义书签附录..........................................................
第一章绪论
1.1 论文研究背景
目前随着无线通信业务需求的快速增长，可用频谱资源变得越来越稀缺。人们通过采用先进的无线通信理论和技术，如链路自适应技术、多天线技术等努力提高频谱效率的同时，却发现全球授权频段，尤其是信号传播特性比较好的低频段的频谱利用率极低。以美国为例，美国联邦通信委员会(FCC, Federal Communications Commission)的大量研究报告说明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闲。来自美国国家无线电网络研究实验床(NRNRT, National Radio Network Research Testbed)项目的一份测量报告表明3GHz以下频段的平均频谱利用率仅有5.2%。因此近几年来，能够对不可再生的频谱资源实现再利用的频谱共享技术受到了人们的广泛关注。
现有的频谱共享技术，如工业、科学和医用(ISM, Industrial, Scientific, and Medical)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。
1999 年，J.Mitola 博士提出了认知无线电（CR）的概念。认知无线电是一种智能的无线通信技术，它能够连续不断地感知周围的通信环境，通过对环境信息的分析、理解和判断，然后通过无线电知识描述语言（RKRL）自适应地调整其内部的通信参数（如发射功率、工作频率、编码方式等）以适应环境的变化。其核心思想是通过检测哪些频谱处于空闲状态，在不影响授权用户的前提下智能地选择和利用这些空闲频谱，从而
提高频谱的利用率。
1.2主要工作以及论文结构安排
目前频谱感知的方法有很多，如单用户检测方法，此种方法虽然简单，但是由于多径衰落以及阴影效应的原因，导致单用户检测的方法很不可靠，虽然后来研究人员又提出了合作检测方法，合作频谱检测是相对于单个用户的本地频谱检测算法而言的，参与合作频谱检测的认知用户都是采用基于主用户发射端检测方法的。依据认知用户合作的方式，可以分为中心式和分布式以及基于外部节点式这三类。在中心式的合作感知方法中，中心节点负责收集其通信信号覆盖范围内的各认知用户传输过来的感知信息，并将这些信息按照某种算法进行数据融合，判决出所关心的频段内是否存在主用户发射机信号，从而确定出空闲的频谱资源；分布式是指认知系统中认知用户之间相互交流检测信息，并且各自做出最终的判决；在基于外部节点的频谱感知方法中，外部代理节点执行频谱感知功能，并由它通过广播的方式将频谱占用的信息传送给认知无线电网络。合作频谱检测方法虽然能够克服多径衰落以及阴影效应的影响，然而对于合作频谱检测的研究主要集中在单个认知用户独立同分布且具有相同的平均信融噪比情况下，以等权重的方式进行数据合，但在实际工作环境下，单个认知用户由于分布在不同的地理位置和环境，其平均信噪比也会不同，每个认知用户的局部判决在融合中心对全局判决的影响也不相同，而目前等权重的感知算法没有考虑这些因素的响，因此它并不是最优的。
基于上述问题，本文提出了一种基于加权的合作频谱感知技术，它根据单个认知用户工作处在不同的信噪比下，动态地赋予每个认知用户不同的权重，在认知用户将判决送到融合中心后，中心对各个认知用户的判决加以不同的权重后再作出判决，从而可以提高频谱感知的性能。
本文主要研究了基于加权融合的认知无线电频谱检测技术，首先阐述了认知无线电的定义、当前认知无线电的研究现状，然后讨论了认知无线在的关键技术，并系统地介绍了各种典型的频谱检测方法，接着讨论了基于不同融合准则的合作检测技术，最后着重研究了基于加权的频谱检测融合技术，并且对该算法进行了MATLAB 仿真，仿真结果表明，基于加权的认知无线电检测融合技术对检测性能有着很大的提升。
论文的结构安排如下：
第二章阐述认知无线电的概念、研究现状、应用以及认知无线电应具备的功能。
第三章论述了认知无线电的关键技术，即频谱感知、动态频谱分配以及功率控制技术，并且着重论述了频谱检测的方法，包括主用户发射端检测和主用户接收端检测。并给出了几种典型频谱检测方法的计算公式。
第四章论述合作频谱检测的概念，论述了中心式，分布式以及基于外部节点式三种合作方案，并且着重讲述了几种常用的融合准则，如与准则，或准则以及KN准则。
第五章论述了基于加权的认知无线电检测融合技术，简述了基于能量检测的单用户认知检测以及合作检测，引出加权合作检测的方法，重点论述了加权合作的方案以及加权合作的性能，最后对基于加权的频谱检测融合技术进行了MATLAB 仿真。
第二章认知无线电的概述
2.1认知无线电技术
2.1.1认知无线电的概念
认知无线电( cognitive radio,CR) 的概念是由Joseph Mitola博士提出的，他在1999年发表的一篇学术论文中描述了认知无线电如何通过一种“无线电知识表示语言(RKRL) ”的新语言提高个人无线业务的灵活性，随后在2000年瑞典皇家科学院举行的博士论文答辩中详细探讨了这一理论。
认知无线电也被称为智能无线电，从广义上来说是指无线终端具备足够的智能或者认知能力，通过对周围无线环境的历史和当前状况进行检测、分析、学习、推理和规划，利用相应结果调整自己的传输参数( 包括频率、调制方式、发射功率等), 使用最适合的无线资源完成无线传输。认知无线电能够帮助用户自动选择最好的、最廉价的服务进行无线传输，甚至能够根据现有的或者即将获得的无线资源延迟或主动发起传送。
实际上，认知无线电技术是对频谱资源从时间、空间和频率等多维度的重复利用和共享。认知无线电在特定频段上进行探测，如果发现该频段当前未被使用, 可以在不影响首要用户的前提下使用该频段，则占用该频段，如果该频段的首要用户恢复无线传输，那么认知无线电设备就跳转到其他频段或者通过改变传输功率、调制方式等手段来避免对首要用户产生干扰。
2.1.2认知无线电的研究现状
随着认知无线电的发展，认知无线电技术已经得到全世界越来越广泛的关注，各个国际标准化组织和行业联盟纷纷开展相关的研究，并且着手定制认知无线电的标准和协议。
认知无线电技术的实现需要频谱管理政策的支持。近几年来一些频谱政策管理部门，如美国联邦通信委员会（FCC）等对该技术给予了积极的支持。
一些国际标准化组织也开始制定相关的标准以推动认知无线电技术的发展。美国电气和电子工程师协会（IEEE）在2004年11月成立了IEEE802.22工作组，这是第一个基于认知无线电技术的空中接口标准化组织。
国外的许多著名学者和研究机构都投入到了认知无线电技术的相关研究当中。美国加州大学伯克利分校无线研究中心主要进行认知无线电物理层的设计研究，并且与柏林技术大学共同开发CORVUS项目，通过建立认知无线电测试床对各种频谱侦听技术合和算法进行试验仿真和性能分析。
与国外相比，国内关于认知无线电技术的研究起步较晚，国家自然科学基金和国家863计划基金从2006年开始自主一些单位进行认知无线电技术方面的研究。目前研究的课题主要集中于认知无线电系统中的合作及跨从设计技术、空间信号检测和分析、基于博弈算法的功率控制、基于遗传算法的频谱分配和性能优化等。
2.1.3认知无线电功能的演进
认知无线电的概念虽新，但其思想已在无线通信的许多领域得到了应
用。典型的例子有：工作于45MHz左右的无绳电话系统采用一种信道自动选择机制避免使用已占用的信道；免授权的个人通信业务(PCS, Personal Communication Service)设备在传输数据之前预先侦听频谱的占用情况，以避免对其他的免授权设备造成干扰；工作于5GHz频段的IEEE802.11a 网络，采用动态频率选择(DFS, Dynamic Frequency Selection)和发送功率控制(TPC, Transmit Power Control)机制，避免与雷达信号的干扰。此外，高速下行分组接入(HSDPA, High Speed Downlink Packet Access)、CDMA1x EvDO网络都采用一种认知调制过程，通过确认用户需要的服务，识别用户工作的最佳环境，进而设定最有效的调制方案、数据速率及发送功率等以满足用户的QOS需求。但以上这些具有基本认知能力的技术只是认知无线电功能的极小一部分，这些技术可以按渐进的方式扩展直到实现认知无线电承诺的全部性能。
在认知无线电功能的演进过程中存在多种不同的认识。一种认识的代表是以Mitola为首的瑞典皇家科学院，他们强调软件定义无线电(SDR, Software Defined Radio)是认知无线电实现的理想平台。认知无线电使软件定义无线电从预置程序的盲目执行者转变成为无线电领域的智能代理。它可通过无线电知识描述语言(RKRL, Radio Knowledge Representation Language)，采用基于模式的推理方式与网络进行智能交流，因此其认知功能的实现主要在应用层或更高层。但这种认识缺乏相应的具有认知功能的物理层和链路层体系结构的有效支撑；还有一种认识是以Rieser为首的维吉尼亚技术中心提出的，他们认为Mitola提出的基于人工智能的认知系统受限于硬件平台的计算能力，且不能够适应快速变化的网络。Rieser指出认知无线电不一定需要软件定义无线电的支撑，采用基于遗传算法的生物启发认知模型对传统无线电系统的物理层和媒体接入控制(MAC, Media Access Control) 子层的演进过程建模，更适用于可快速部署的灾难
通信系统。但他们仅考虑了单个认知无线电引擎节点的操作，没有涉及引擎节点在认知无线电网络中的行为。FCC提出的认知无线电功能是以上两种认识的一个相对简化的版本。它建议任意一无线电只要能够具有自适应频谱感知功能就可称为是认知无线电。针对频谱利用率低的现状，FCC提出采用认知无线电技术实现开放频谱系统，即合法的授权用户（也称主用户）具有高的优先权接入频谱，而具有认知无线电功能的非授权用户（也称次用户或认知用户）可在对授权用户不造成干扰的情况下机会接入频谱。目前认知无线电的应用大多是基于FCC的观点，因此也称认知无线电为频谱捷变无线电、机会频谱接入无线电等。
目前人们对认知无线电和软件定义无线电的关系基本达成共识：软件定义无线电具有相当的灵活性，但相比认知无线电缺乏一定的智能。二者主要区别在于认知无线电自适应频谱环境，软件定义无线电自适应网络环境。认知无线电的实现不一定需要软件定义无线电的支撑，但如果借助于软件定义无线电，则认知无线电会具有更多潜在的优势。
2.2认知无线电技术的应用
2.2.1在UWB 中的应用
超宽带（UWB）技术被认为是未来多媒体宽带无线通信中最具潜力的技术，2002 年FCC 定义相对带宽大于25%或中心频率大于500 MHZ 的带宽称为超宽带。目前主要的UWB 设计方案包括直接序列UWB 方案和多频带OFDM-UWB 方案，H.Yamaguchi 等人论证了多频带OFDM-UWB 方案更适合CR 技术的应用。
2.2.2在Mesh 网中的应用
无线Mesh 网是一种多跳（Multi-)和噪声信号u(n)都是高斯分布的，均值及方差分别为μ1和μ2及σ1和σ2。检测时存在两种情况，一种是主用户存在，接收的信号包括主用户信号和噪声信号，另一种情况则是主用户不存在的情况，接收的信号只包含噪声信号，如下式所示：
（2-16）能量检测法先对接收信号做N点FFT，转换到频域，然后对频域信号求模平方，得到平均的能量计算值T(y)，如下式所示：
（2-17）其中，y(n)为第n个采样信号；N＝2TW为采样个数，当中T、W分别是采样的时间和带宽。最后将得到的能量计算值与设置的门限相比较，超过判决门限，就认为该频段内有主用户的存在。
能量检测法相对简单、易实施，在许多研究中被采用，并且，它属于非相干检测，对相位同步要求不高。但是，能量检测法在低信噪比情况下的检测性能不佳；正确检测概率受干扰不确定性的影响较大；不适用于扩频信号、直接序列信号以及跳频信号；只能辨别主用户是否存在，无法辨别主用户的类型。
针对能量检测法受干扰影响较大的情况，考虑通过主用户发射机发送导频信号辅助认知用户的方法来提高检测的正确度。但是它需要一个主用户愿意“帮助”认知用户的前提。
（4）离散小波变换和离散小波包变换检测
离散小波变换和离散小波包变换本质上是对信号的时——频域联合分析，可以克服傅立叶变换分析缺乏时域分析的不足。
离散小波变换对信号的分解过程是将某级近似空间分解为下一级近
似空间V 和细节空间W ，而对各级细节空间则不考虑进行分解的问题。这种信号分析方法对应于频域的二进制频程划分，特别适用于具有丰富低频成分的信号。
111j j j j j j V W V W W V +--=⊕=⊕⊕
（2-18） 其中，Wj 是Vj 在Vj+1空间的补，为第j 级小波空间，对应于2j+1△ω至2j+2△ω的子频带。△ω为小波函数Ψ(t)的频率窗宽度，大约等于π2。Vj 和Wj 分别由尺度函数正交基Φjk 和小波函数正交基Ψjk 生成。j 为频域的分辨率等级。k 和j 反映了小波函数时域上的平移量。Ψ0，0=Ψ(t)。接收信号r(t)可以展开为
()Jk Jk jk jk k j J k r t c d φψ∞∞∞=-∞==-∞=
+∑∑∑
（2-19） 其中，cjk=
由于主用户信号往往具有较高的频率成分，这就要求信号分析不仅只对低频频段做精细划分，也能对高频频段做更精细的划分。离散小波包变换能满足这样的要求。它与离散小波变换的区别就在于它不仅分解近似空间，也分解细节空间，这就意味着它可以实现对频域的等间隔划分。图2.4和图2.5分别表示了离散小波变换和离散小波包变换的二级分解以及对应的频域划分。图中的H(w)和G(w)分别为Φjk 对应的低通滤波器和Ψjk 对应的高通滤波器的传递函数。
(a) 离散小波变换二级分解(b) 离散小波包变换二级分解
图2.4 离散小波变换和离散小波包变换的二级分解
(a) 离散小波变换二级分解的频域划分 (b) 离散小波包变换二级分解的频域划分
图2.5 离散小波变换和离散小波包变换二级分解的频谱划分通过离散小波变换或者离散小波包变换，我们可以得到接收信号在各
子频带的分布状况，进而判断各子频带是否已被占用，从而完成空闲频谱的检测。
同其它检测方法相比，该方法能同时对多个信道进行检测，实现宽频段的检测，检测效率高，检测速度快。此外，该方法还可以通过采用不同的分辨率分析主用户频段，以进一步提高检测的速度。但该方法的计算复杂度高，划分越精细，复杂度越高，同时实现结构也越复杂。
（5）高阶统计量检测
高阶统计量检测方法是一种基于高斯噪声的奇次高阶矩为零的原理对接收信号的奇次高阶矩进行加工形成检验统计量，与门限比较来进行二元判决的检测方法。基本原理如下：
对于概率密度函数对称于零的平稳噪声过程，其采样的奇次阶矩为零。在这种噪声中加上确定性信号后，形成的接收信号不再是平稳的，因此，这种接收信号采样的奇次阶矩非零。同样，由于概率密度函数不对称的随机过程采样值的奇次阶矩非零，在这种噪声中加上非对称性分布信号后的奇次阶矩也非零。基于这个基本原理，就可以通过计算接收信号采样的奇次阶矩，来判别其中是否存在确定性信号或非对称分布随机信号。
该方法对噪声是否有色、噪声谱密度是否已知并不敏感，适用于噪声概率密度函数对称分布条件下的确定性信号和随机信号的检测。在信号波形未知而造成匹配滤波器性能恶化时，利用该方法对确定性信号进行检测的性能与已知波形时匹配滤波器的检测性能相近。在色噪声谱密度未知且噪声谱与信号谱重叠程度最大造成匹配滤波器性能最差时，该方法的性能优于匹配滤波器。但是在噪声概率密度函数不对称的条件下，该方法将不再适用。此外，该方法需要的计算复杂度较高。