一种认知无线电系统中的合作频谱感知方法

摘要

本发明公开了一种认知无线电中的合作频谱感知方法，基于提出的一种改进的能量检测算法，根据接收到的主用户发送的信号yi，将其幅值进行p次幂的运算，从而得到一个本地感知量。然后根据推导得出的本地感知量的分布特性，计算出本地的感知结果。每个认知用户将其本地感知结果发送给融合中心，融合中心使用证据理论进行融合，得出主用户是否出现的总的判决结果。实验表明：本发明的检测概率明显高于基于传统能量检测算法的“或融合”、“与融合”感知方法，体现出了本发明的优越性能。与此同时，本发明的总体的错误概率(漏检概率与虚警概率之和)明显低于“或融合”、“与融合”感知方法，这也体现了本发明具有较高的可靠性。

主权项

1.一种认知无线电系统中的合作频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）、认知用户根据频段内接收到的信号y_i，将其幅值进行p次幂的运算：z_i＝|y_i|^p其中，i=0,1,…,N，N为认知用户数量，p为一个大于零的常数；（2）、计算每个用户的本地感知结果：主用户没有出现的感知结果为m_i(H₀)、主用户出现的感知结果为m_i(H₁)、对于主用户是否出现不确定的结果为m_i(Ω)：$m_i\left(H_0\right)=\underset{z_i}{\overset{+\infty }{\int }}\frac{\sqrt{2}{x}^{\frac{1-p}{p}}\exp (-\frac{x^{\frac{2}{p}}}{2{\sigma }_n^2})}{p\sqrt{\pi }{\sigma }_n}\mathrm{dx}$$m_i\left(H_1\right)=\underset{0}{\overset{z_i}{\int }}\frac{\sqrt{2}{x}^{\frac{1-p}{p}}\exp (-\frac{x^{\frac{2}{p}}}{2({\sigma }_n^2+{\sigma }_s^2)})}{p\sqrt{\pi ({\sigma }_n^2+{\sigma }_s^2)}}\mathrm{dx}$m_i(Ω)=1-m_i(H₀)-m_i(H₁)通过换元变换，上述式子中m_i(H₀)和m_i(H₁)的计算公式可以变换为：$m_i\left(H_0\right)=\frac{1}{\sqrt{\pi }}\underset{\frac{z_i^{2/p}}{2{\sigma }_n^2}}{\overset{+\infty }{\int }}\sqrt{t}·\exp (-t)\mathrm{dt}=\frac{1}{\sqrt{\pi }}\Gamma (\frac{z_i^{2/p}}{2{\sigma }_n^2},3/2)$$m_i\left(H_1\right)=\frac{1}{\sqrt{\pi }}\underset{0}{\overset{\frac{z_i^{2/p}}{2({\sigma }_n^2+{\sigma }_s^2)}}{\int }}\sqrt{v}·\exp (-v)\mathrm{dv}=\frac{1}{\sqrt{\pi }}[1-\Gamma (\frac{z_i^{2/p}}{2({\sigma }_n^2+{\sigma }_s^2)},3/2)]$其中表示不完全gamma函数，H₀表示主用户没有出现，H₁表示主用户出现，σ_n表示频段中的零均值加性高斯白噪声的标准差，σ_s表示主用户出现的时候所发送的信号的标准差；（3）、每个认知用户将其感知计算得到的感知结果m_i(H₀)、m_i(H₁)以及m_i(Ω)发送给融合中心；融合中心接收所有认知用户发送过来的感知结果，使用证据理论进行融合，得到一个总的感知结果：$m\left(H_0\right)=\frac{\underset{A_1\cap A_2\cap ...A_N=H_0}{\Sigma }\underset{i=1}{\overset{N}{\Pi }}{m}_i\left(A_i\right)}{1-\underset{i=1}{\overset{N}{\Pi }}{m}_i\left(H_1\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Pi }}{m}_i\left(\Omega \right)}$上式中，表示A_i取值为H₀或者Ω的各种组合下的N个m_i(A_i)，i=0,1,…,N的乘积之和；m(H₀)表示了主用户没有出现的融合感知结果；$m\left(H_1\right)=\frac{\underset{B_1\cap B_2\cap ...B_N=H_1}{\Sigma }\underset{i=1}{\overset{N}{\Pi }}{m}_i\left(B_i\right)}{1-\underset{i=1}{\overset{N}{\Pi }}{m}_i\left(H_0\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Pi }}{m}_i\left(\Omega \right)}$上式中，表示B_i取值为H₁或者Ω的各种组合下的N个m_i(B_i)，i=0,1,…,N的乘积之和；m(H₁)表示了主用户出现的融合感知结果；（4）、融合中心比较m(H₀)和m(H₁)，如果m(H₁)>m(H₀)，则认为主用户存在，如果m(H₁)≤m(H₀)，则认为主用户没有出现。