一种基于最佳中继的自适应协作频谱感知方法

摘要

本发明公开了一种基于最佳中继的自适应协作频谱感知方法，属于认知无线电的频谱感知领域。具体方法是，①次用户SU及认知中继SR对主用户PU进行初始检测；②次用户SU确定门限值；③次用户SU执行判断、做出指示tag、计算报告错误概率、选择最佳认知中继、最佳认知中继SR根据指示tag确定是否辅助次用户SU发送感知结果；④融合中心FC根据指示tag执行最终决策，完成协作频谱感知。所述方法可有效降低报告信道上的错误传输概率，提高感知性能，节约信令开销。

主权项

1.一种基于最佳中继的自适应协作频谱感知方法，其特征在于操作步骤是：S1、对主用户PU进行初始检测：次用户SU及认知中继SR独立地执行本地频谱感知检测主用户PU信号是否存在；S2、次用户SU确定门限值Γ_{SF_threshold}作为次用户SU是否需要中继协作传输的判断指标；所述门限值Γ_{SF_threshold}的确定过程包括以下子步骤：S201、初始化：为协作频谱感知各检测参数赋值，包括认知中继SR的解码转发门限λ_SR，融合中心FC(Fusion Center)对收到的数据进行解码判决的门限λ_SF，认知中继SR的解码门限λ_R，次用户SU到认知中继SR链路上的平均链路载干比Γ_SR，认知中继SR到融合中心FC链路上的平均链路载干比Γ_RF，随机生成N个范围在-20dB到20dB内的整数作为次用户SU到融合中心FC链路上的平均链路载干比Γ_SF值，N为生成的整数的个数；S202、随机选取M个具有不同感知信道和报告信道的认知中继SR，M为认知中继的个数；S203、计算每个认知中继SR作为中继协助次用户SU传输时的报告错误概率P_{e_C}，具体计算步骤为：第一步：计算认知中继SR会解码转发次用户SU信号的概率$P_{\mathrm{dec}\_\mathrm{SR}}=\underset{{\lambda }_{\mathrm{SR}}}{\overset{\infty }{\int }}p(x,{\Gamma }_{\mathrm{SR}})\mathrm{dx}=e^{-{\lambda }_{\mathrm{SR}}/{\Gamma }_{\mathrm{SR}}},$其中，$p(x,{\Gamma }_{\mathrm{SR}})=\frac{1}{{\Gamma }_{\mathrm{SR}}}{e}^{-x/{\Gamma }_{\mathrm{SR}}}$为次用户SU到认知中继SR链路上信道信噪比的概率密度函数，它服从瑞利衰落分布，λ_SR为认知中继SR的解码转发门限，Γ_SR为次用户SU到认知中继SR链路上的平均链路载干比：第二步：当信道采用BPSK调制时，次用户SU直接传输数据到融合中心FC的错误概率Pe_SF可计算为：$P_{e\_\mathrm{SF}}=\frac{1}{2}\underset{{\lambda }_{\mathrm{SF}}}{\overset{\infty }{\int }}p(\lambda ,{\Gamma }_{\mathrm{SF}})\mathrm{erfc}\left(\sqrt{\lambda }\right)\mathrm{d\lambda },$其中，为次用户SU到融合中心FC链路上信道信噪比的概率密度函数，它服从瑞利衰落分布，λ_SF为融合中心FC对收到的数据进行解码判决的门限，$\mathrm{erfc}\left(x\right)=\frac{2}{\sqrt{\pi }}\underset{x}{\overset{\infty }{\int }}\exp \left({-y}^2\right)\mathrm{dy};$第三步：当认知中继SR发送错误的解码数据到FC时，规定FC联合解码的错误概率当认知中继SR发送正确的解码数据到FC时，FC采用最大比合并MRC(Maximum Ratio Combining)方式进行联合解码的错误概率P_{e_MRC}可计算如下：$P_{e\_\mathrm{MRC}}=\frac{3}{2}{\left(\frac{1-\sqrt{{\Gamma }_{\mathrm{MRC}}/(1+{\Gamma }_{\mathrm{MRC}})}}{2}\right)}^2{\left(\frac{1+\sqrt{{\Gamma }_{\mathrm{MRC}}/(1+{\Gamma }_{\mathrm{MRC}})}}{2}\right)}^2$其中，Γ_MRC为FC采用MRC合并的信干比，且Γ_MRC＝Γ_SF+Γ_RF，其中Γ_RF为认知中继SR到融合中心FC链路上的平均链路载干比；第四步：当信道采用BPSK调制时，由于认知中继SR选取解码门限λ_R不合适而错误解码的概率P_{e_dec}可计算为：$P_{e\_\mathrm{dec}}=\frac{1}{2}{\int }_{{\lambda }_R}^{\infty }p(\lambda ,{\Gamma }_{\mathrm{SF}})\mathrm{erfc}\left(\sqrt{\lambda }\right)\mathrm{d\lambda };$第五步：计算次用户SU利用认知中继SR进行协作传输后，报告信道上总的错误传输概率P_{e_c}＝P_{dec_SR}·(P_{e_dec}·ε+(1-P_{e_dec})·P_{e_MRC})+(1-P_{dec_SR})·P_{e_SF}；S204、利用Newton-Raphson法寻找门限值Γ_{SF_threshold}作为次用户SU是否需要中继协作传输的判断指标；具体方法是，根据步骤S203，P_{e_C}和P_{e_SF}都是Γ_SF的函数，令g(Γ_SF)＝P_{e_SF}(Γ_SF)-P_{e_C}(Γ_SF)，再按以下步骤执行：第一步：选取精度ε，及初始点Γ_SF(1)，并令i＝1；第二步：如果|g(Γ_SF(i))|＜ε，停止，否则转到第三步；第三步：令Γ_SF(i+1)＝Γ_SF(i)-g(Γ_SF(i))/g′(Γ_SF(i))，然后，令i＝i+1，并执行第二步，其中，g′(·)是求导函数；S3、在当前时隙，次用户SU判断其报告信道上的平均链路载干比Γ_SF是否大于门限值Γ_{SF_threshold}，若判断结果为是，则进入步骤S301，否则，则进入步骤S302；S301、次用户SU将其本地检测结果直接经报告信道发送到融合中心FC，并令tag＝0；S302、次用户SU将其本地检测结果直接经报告信道发送到融合中心FC，并令tag＝1，表示次用户SU申请通过最佳中继协作传输，并将本地检测结果发送到认知中继SR；S303、对于任意认知中继SR_i，i＝1，2…，M，M为认知中继的个数，计算次用户SU与认知中继SR_i合并传输数据到融合中心FC时的错误传输概率；S304、选择最佳认知中继SR：令S303中所得错误传输概率值中的最小值对应的中继为最佳认知中继，即：其中，R_m为步骤S202中所选的M个认知中继的集合；在步骤S3中，当次用户SU不需要中继协作传输时，令tag＝0，此时，次用户SU直接将本地检测结果发送到融合中心FC；当次用户SU需要中继协作传输时，令tag＝1，申请最佳认知中继协作传输，并将其本地检测结果发送到最佳认知中继SR；S305、最佳认知中继SR对主用户PU信号做出进一步判断，并将判断结果发送到融合中心FC；此步中，最佳认知中继SR对接收到的次用户SU的数据进行解码并进行重编码，将重编码后的数据发送到融合中心FC，或，最佳认知中继SR将S1步中得到的本地检测结果u_SR与对次用户SU解码并重编码后的数据进行合并作出进一步判断，并将判断结果发送到融合中心FC；S4、融合中心FC根据tag指示执行最终决策，完成协作频谱感知；根据S3的执行结果，当tag＝0时，融合中心FC只接收次用户SU的本地判决结果，并作出最终的决策，当tag＝1时，融合中心FC不仅接收来自次用户SU的本地判决结果，还接收认知中继SR发送的数据，融合中心FC将两路信息进行合并作出最终的决策；此步中，认知中继SR为根据步骤S3中所述而选取的最佳认知中继SR。