一种认知无线电协作频谱感知方法

摘要

本发明涉及一种认知无线电协作频谱感知方法，该方法包括各认知用户分别独立地发送自身信噪比和检测结果给频谱感知融合中心，由频谱感知融合中心根据预设信噪比筛选值选出参与协作的初选认知用户，计算初选认知用户的信任度和所有初选认知用户的信噪比均方根值，得到各初选认知用户信噪比和信噪比均方根值间的商值，计算信噪比预设阈值、信噪比最佳阈值和初选认知用户的联合筛选参数值，由频谱感知融合中心根据联系筛选参数值，选定参与协作的复选认知用户，并得到复选认知用户调整后的检测概率，最后将重新选择的终选认知用户按照加权的OR准则进行协作检测。该协作频谱感知方法减小了低信噪比认知用户对协作检测影响，提高了协作检测性能。

主权项

一种认知无线电协作频谱感知方法，其特征在于，依次包括如下步骤：(1)N个认知用户CR_i分别独立地获取自身的信噪比SNR_i和频谱检测结果，并分别将获取的信噪比SNR_i和频谱检测结果发送至频谱感知融合中心FC，其中，频谱检测结果包括认知用户CR_i的检测概率P_d,i以及虚警概率P_f,i，i＝1,2,…,N；(2)频谱感知融合中心FC接收各认知用户CR_i发送来的信噪比SNR_i和频谱检测结果，并判断信噪比SNR_i大于预设的信噪比筛选值SNR_chose时，则选择此信噪比对应的认知用户为参与协作检测的初选认知用户组成员，并执行步骤(3)；否则，选择具有最高信噪比的认知用户所对应的频谱检测结果为频谱感知融合中心FC的最终检测结果；(3)根据参与协作检测的初选认知用户组成员的信噪比和检测概率，计算各初选认知用户的信任度y_i以及初选认知用户组的信噪比均方根值并令信噪比SNR'_i＝γ_i，初选认知用户组成员的数量为N'，且N'≤N，其中，初选认知用户的信任度Ψ_i、信噪比均方根值的计算公式如下：$\begin{array}{ccc}{\psi }_i=\frac{P_{d,i}}{\underset{i=1}{\overset{N^{\prime }}{\Sigma }}{P}_{d,i}},& \bar{\gamma }=\sqrt{\frac{1}{N^{\prime }}\underset{i=1}{\overset{N^{\prime }}{\Sigma }}{{\mathrm{SNR}}^{\prime 2}}_i},& N^{\prime }\le N\end{array};$(4)频谱感知融合中心FC分别依次计算步骤(3)中各初选认知用户信噪比SNR'_i与所有初选认知用户信噪比均方根值之间的商值η_i，其中，${\begin{array}{cc}{\eta }_i=|{\gamma }_i/\bar{\gamma }|,& i=1,2,...,N\end{array}}^{\prime };$(5)频谱感知融合中心FC计算、获取信噪比预设阈值λ、信噪比最佳阈值λ_optimal，以及初选认知用户CR'_i的信任度Ψ_i，计算各初选认知用户CR'_i的联合筛选参数值ξ_i，并选定参与协作的复选认知用户：(a)频谱感知融合中心FC根据接收的N'个初选认知用户CR'_i对应的信噪比集合{SNR'_i}，获取初选认知用户信噪比集合{SNR'_i}中的信噪比最大值，其中，记该信噪比最大值为SNR'max；(b)以获取的信噪比最大值SNR'max为参考，并将信噪比最大值SNR'max分别与N'个初选认知用户CR'_i的信噪比SNR'_i作商处理，计算得到各初选认知用户信噪比SNR'_i所对应的初始阈值λ_i，其中，$\begin{array}{cc}{\lambda }_i=|{{\mathrm{SNR}}^{\prime }}_{\max }/{{\mathrm{SNR}}^{\prime }}_i|,& i=1,2,...,N^{\prime }\end{array};$(c)根据各初选认知用户CR'_i的信任度Ψ_i和信噪比商值η_i，计算各初选认知用户CR'_i的联合筛选参数值ξ_i，并根据联合筛选参数值ξ_i，选取参与协作的复选认知用户CR”_j，其中，复选认知用户CR”_j的数量为M，ξ_i＝η_i·Ψ_i，i＝1,2,…,N'，j＝1,2,…,M，M≤N'：若联合筛选参数值ξ_i位于预设数值区间范围[ξ_a,ξ_b]内，即ξ_a≤ξ_i≤ξ_b时，则选取该联合筛选参数值ξ_i对应的初选认知用户为复选认知用户，并参与协作检测；否则，该初选认知用户不予选取；(d)根据步骤(c)中的信噪比预设阈值λ，获取M个复选认知用户CR”_j分别在OR准则和AND准则下的协作检测性能曲线，其中，OR准则：$\begin{array}{ccc}{Q}_d=1-\underset{j=1}{\overset{M}{\Pi }}{\omega }_j(1-P_{d,j}),& Q_{fa}=1-\underset{j=1}{\overset{M}{\Pi }}(1-P_{f,j}),& {\omega }_j=\frac{{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}_j}{0.5·({{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}_{\max }+{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}_{\min })}\end{array};$AND准则：$\begin{array}{cc}{Q}_d=\underset{j=1}{\overset{M}{\Pi }}{P}_{d,j},& Q_{fa}=\underset{j=1}{\overset{M}{\Pi }}{P}_{fa,j}\end{array},$j＝1,2,…,M，M≤N'；其中，P_d,j为第j个复选认知用户CR”_j的检测概率，P_fa,j为第j个复选认知用户CR”_j的虚警概率；Q_d为协作检测后的全局检测概率，Q_fa为协作检测后的全局虚警概率；ω_j表示信噪比SNR”_j的权重系数，SNR”_j是第j个复选认知用户CR”_j的信噪比，SNR”_max表示M个复选认知用户的信噪比最大值，SNR”_min表示M个复选认知用户的信噪比最小值；(e)根据OR准则和AND准则下的协作检测性能曲线，得到在OR准则和AND准则下的最佳检测性能值Q_d‑max，并以该最佳检测性能值Q_d‑max所对应的信噪比预设阈值为信噪比最佳阈值，其中记信噪比最佳阈值为λ_optimal，最佳检测性能值即为全局检测概率Q_d中的最大值；(6)根据获取的信噪比最佳阈值λ_optimal，得到该信噪比最佳阈值λ_optimal对应的复选认知用户CR”，获取该复选认知用户CR”的调整因子α以及其他M‑1个复选认知用户CR”_k的调整因子α_k，并分别根据调整因子α、α_k对应调整复选认知用户CR”、CR”_k的虚警概率，其中，复选认知用户CR”调整后的虚警概率记为P_fa，复选认知用户CR”_k调整后的虚警概率记为P_fa,k；P_fa,k＝α_k·P_fa,k＝1,2,…,M‑1；$\begin{array}{cc}{\alpha }_k=1+\frac{\overline{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}-{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}_k}{\overline{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}},& k=1,2,...,M-1\end{array};$$\begin{array}{cc}\overline{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}=\frac{1}{M}\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime 2}}_j},& M\le N^{\prime }\end{array};$其中，α_k为复选认知用户CR”_k的调整因子，用来根据复选认知用户CR”_k自身的信噪比实现对其虚警概率大小的调整；SNR”_j为第j个复选认知用户CR”_j的信噪比；(7)根据步骤(6)中获取的M个复选认知用户的调整因子α_j以及对应调整后的虚警概率P_fa,j，计算复选认知用户CR”_j调整后的判决阈值λ'_i和检测概率P_d,j，其中，$\begin{array}{c}{{\lambda }^{\prime }}_j={\sigma }_w^2[\sqrt{2N_1}{Q}^{-1}\left(P_{fa,j}\right)+N_1]\\ ={\sigma }_w^2[\sqrt{2N_1}{Q}^{-1}(\delta ·P_{fa})+N_1]\\ ={\sigma }_w^2[\sqrt{2N_1}{Q}^{-1}\left(\right(1+\frac{\overline{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}-{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}_j}{\overline{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}})·P_{fa})+N_1]\end{array};$$P_{d,j}=Q[Q^{-1}\left(P_{fa,j}\right)-\sqrt{N_1·{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}_j}];$$N_1=2{[Q^{-1}\left(P_{fa,j}\right)-Q^{-1}\left(P_{fa}\right)\sqrt{1+2{{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }}_j}]}^2{\mathrm{SNR}}^{\prime \prime }{{}_j}^{-2};$其中，j＝1,2,…,M，M≤N'；N₁为采样点数；(8)根据步骤(7)中M个复选认知用户的信噪比SNR”_j以及得到的调整后的检测概率P_d,j，返回步骤(5)，重新在M个复选认知用户中选择参与协作的终选认知用户，并以加权的OR准则协作后的全局检测概率为频谱感知融合中心FC的最终检测结果。