趙建立，苑津莎，韓東升

(華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，河北 保定071003)

0 引 言

近年來(lái)，隨著無(wú)線通信的快速發(fā)展，導(dǎo)致無(wú)線頻譜資源的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈［1～3］。然而，實(shí)際測(cè)試顯示，頻譜資源在大部分時(shí)間內(nèi)使用率并不高［4］。認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)(Cognitive Radio，CR)［5，6］作為一種動(dòng)態(tài)的頻譜使用技術(shù)于1999年被首次提出來(lái)，用以解決目前頻譜利用率低的狀況。CR提出了讓感知用戶(Secondary User，SU)通過(guò)主動(dòng)地對(duì)周圍環(huán)境的無(wú)線頻譜使用狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)被檢測(cè)頻段處于空閑狀態(tài)時(shí)，SU 就伺機(jī)地、見(jiàn)縫插針式地接入主用戶(Primary User，PU)頻段。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展，CR 已經(jīng)成為當(dāng)今工業(yè)和學(xué)術(shù)界最為廣泛關(guān)注的無(wú)線通信技術(shù)之一［7］。

協(xié) 作 通 信 (Cooperative Communications，CC)［8］與直接通信相比能提供空間分集增益，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)用戶高速、高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸。研究表明在中繼(Relay)已知信道狀態(tài)信息的情況下，協(xié)作分集能夠顯著地提高系統(tǒng)性能。協(xié)作通信是現(xiàn)代無(wú)線通信的發(fā)展趨勢(shì)，在未來(lái)的移動(dòng)環(huán)境中，CR和CC 技術(shù)共存是必然的［9］。

在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，關(guān)于CR 和CC 的研究分為如下幾類:(1)協(xié)作頻譜檢測(cè)［9］，(2)感知協(xié)作中繼傳輸技術(shù)［10］，利用CC 技術(shù)具有空間分集增益的功能，提高SU 的性能增益，降低對(duì)PU 的干擾和中斷概率［11］。文獻(xiàn)［10］提出CR 的協(xié)作通信問(wèn)題，在多個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)與源節(jié)點(diǎn)協(xié)同通信的場(chǎng)景下，提出了一種基于放大-轉(zhuǎn)發(fā)(Amplify and Forward，AF)模式下的功率分配及聯(lián)合優(yōu)化算法，在保證PU 傳輸性能不受影響的前提下，提高SU 的傳輸速率，同時(shí)降低SU 的傳輸中斷概率。文獻(xiàn)［12，13］提出利用協(xié)作頻譜感知模型，并利用AND，OR和MAJ 準(zhǔn)則進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，來(lái)提高SU 的檢測(cè)可靠性。文獻(xiàn)［14］提出一種協(xié)作中繼方案，使CR系統(tǒng)的發(fā)送端和接收端采用不同的頻段來(lái)提高SU 的信干噪比(SINR)。

本文提出CR 和CC 共存時(shí)的系統(tǒng)模型，當(dāng)PU具有中繼協(xié)作，分析了SU 執(zhí)行頻譜感知時(shí)的檢測(cè)性能，得到SU 的理論檢測(cè)概率和虛警概率。研究了在不同的衰落場(chǎng)景下，SU 的檢測(cè)性能。同時(shí)，在協(xié)作通信能獲得性能增益的基礎(chǔ)上，優(yōu)化了SU的最佳檢測(cè)時(shí)間。仿真表明，本文實(shí)際仿真和理論分析吻合，驗(yàn)證了本文理論分析的正確性，為今后協(xié)作通信和認(rèn)知無(wú)線電結(jié)合應(yīng)用的場(chǎng)景奠定了理論基礎(chǔ)。

1 系統(tǒng)模型

1.1 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)下的檢測(cè)模型

圖1 給出了傳統(tǒng)檢測(cè)模型，SU 檢測(cè)PU 信號(hào)場(chǎng)景，此時(shí)PU 沒(méi)有協(xié)作中繼。SU 接收的信號(hào)可以寫成如下二元假設(shè)［5］:

式中:S 為PU 發(fā)送信號(hào)，可以看作均值為0，方差為δ2S的高斯信號(hào)，記作S ～N(0，δ2S);n 為高斯白噪聲信號(hào)，服從均值為0，方差為δ2，n ～ N(0，δ2);hps為PU 到SU 的信道增益;H0為PU 不存在假設(shè);H1為PU 存在假設(shè)。

圖1 傳統(tǒng)檢測(cè)模型Fig.1 Traditional detection model

1.2 PU 具有協(xié)作共存的檢測(cè)模型

圖2 為PU 具有協(xié)作中繼(Relay)場(chǎng)景下的認(rèn)知無(wú)線用戶頻譜感知的系統(tǒng)模型。網(wǎng)絡(luò)中PU 具有協(xié)作中繼，PU 采用TDMA 方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，幀結(jié)構(gòu)如圖3 所示，中繼和PU 使用的頻段相同。

圖2 主用戶協(xié)作下的頻譜檢測(cè)模型Fig.2 Detection model that PU in terms of cooperative transmission

SU 在圖2 場(chǎng)景下執(zhí)行頻譜檢測(cè)。如圖3 所示，在時(shí)隙TS1，PU 向基站(Base Station，BS)發(fā)送信息，由于無(wú)線傳輸?shù)膹V播特性，中繼和SU 均能接收到信號(hào)。

圖3 主用戶的TDMA 幀結(jié)構(gòu)Fig.3 TDMA frame structure of PU

中繼和SU 接收到的PU 信號(hào)模型為

在TS2，中繼對(duì)接收到的PU 信息進(jìn)行固定放大-轉(zhuǎn)發(fā)(AF)，此時(shí)SU 也能接收到該信號(hào)。SU接收到的中繼信號(hào)模型為［11］

式(1 ～3)中:S 為PU 的發(fā)送信號(hào)，可以看作均值為0，方差為δ2S的高斯信號(hào)，記作S ～N(0，δ2S);hpr為PU 到中繼的信道增益;hps為PU 到SU 的信道增益;hrs為中繼到SU 的信道增益;βr為中繼對(duì)PU 信號(hào)的放大增益;不失一般性，假設(shè)npr，nps和nrs為0 均值，方差為δ2的高斯白噪聲。

如果采用放大-轉(zhuǎn)發(fā)模式，放大增益應(yīng)該滿足:

式中:Pmax為中繼的最大傳輸功率。所以在TS2，SU 接收到的信號(hào)為

所以，在新模型下，SU 的接收的信號(hào)模型為

式中:nawgn為高斯白噪聲信號(hào)，服從均值0，方差為δ2。

2 主用戶協(xié)作場(chǎng)景下的能量檢測(cè)算法

2.1 能量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模型

在CR 技術(shù)中，能量檢測(cè)(Energy Detection，ED)以其簡(jiǎn)單和復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用［15］。根據(jù)ED 原理，SU 將接收到的PU 信號(hào)進(jìn)行A/D 變換之后，對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行平方、累加，可得信號(hào)能量。在PU 具有中繼協(xié)作場(chǎng)景下，新的SU 的幀結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

圖4 感知用戶幀結(jié)構(gòu)Fig.4 Frame structure of SU

由于PU 數(shù)據(jù)傳輸采用TDMA 方式進(jìn)行中繼協(xié)作傳輸，那么SU 的檢測(cè)周期(Sensing Period，SP)可以采用分時(shí)隙方式進(jìn)行檢測(cè)。假設(shè)SU 的檢測(cè)時(shí)間τ 的長(zhǎng)度等于TS1 加TS2 的持續(xù)時(shí)間。

H0:當(dāng)PU 不存在的情況下，SU 感知周期采樣信號(hào)為高斯白噪聲。

H1:在有PU 存在的情況下，SU 前半個(gè)感知周期接收到的是yps，后半個(gè)感知周期接收到的是被中繼放大了的信號(hào)yrs，在時(shí)間τ 內(nèi)，ED 的采樣點(diǎn)數(shù)為I = fsτ，fs為采樣頻率。所以，可以得到SU的能量統(tǒng)計(jì)模型為

2.2 能量統(tǒng)計(jì)分布分析

公式(7)給出了在PU 具有中繼協(xié)作場(chǎng)景下，SU 的能量統(tǒng)計(jì)模型。下面對(duì)其能量統(tǒng)計(jì)分布進(jìn)行分析。

在H0情況下，由于PU 處于空閑狀態(tài)，那么中繼不需要處于AF 狀態(tài)，此時(shí)SU 采樣的信號(hào)均為噪聲。不失一般性，設(shè)信道中所有高斯白噪聲的方差為1，記為N(0，1)，所以 nagwn(i[ ])2服從自由度為1，均值為1，方差為2 的中心卡方分布。如果I 較大，在H0情況下，SU 能量統(tǒng)計(jì)T =

在H1情況下，對(duì)前τ/2，接收到的信號(hào)采樣為其中，令服從自由度為1，非中心參數(shù)為的非中心卡方分布。所以，對(duì)后τ/2 接收到的采樣信號(hào)

式中:Q(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù);η 為能量檢測(cè)的判決門限。采用恒定虛警概率策略可以得到能量檢測(cè)的判決門限為

式中:PTarf為目標(biāo)虛警概率。

3 基于AF 情況下的最佳檢測(cè)時(shí)間分析

基于中繼AF 場(chǎng)景下的PU 傳輸，由于中繼對(duì)接收到的衰落PU 信號(hào)進(jìn)行放大轉(zhuǎn)發(fā)，相比中繼收到PU 的原始信號(hào)，中繼發(fā)送信號(hào)的功率要高，大于等于PU 直接發(fā)送的信號(hào)功能，具體取決于放大增益βr。基于這種思想，可以研究最佳檢測(cè)時(shí)間。感知用戶幀結(jié)構(gòu)如圖5 所示。

圖5 感知用戶幀結(jié)構(gòu)Fig.5 Frame structure of SU

τ1階段接收到的是PU 直接鏈路信號(hào)，τ2接收到的是中繼AF 后的信號(hào)。中繼AF 后的信號(hào)可以為SU 獲得一定的性能增益。在獲得認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)預(yù)先設(shè)定的檢測(cè)概率PTard情況下，可以在τ2時(shí)間內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化，從而獲得最佳檢測(cè)時(shí)間。

如果采用恒定虛警概率法進(jìn)行門限設(shè)定，最佳檢測(cè)時(shí)間可以建模成一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題:

式中:檢測(cè)概率Pd為

在這種情況下的檢測(cè)門限η 為

4 性能仿真和分析

設(shè)PU 信號(hào)采用BPSK 調(diào)制，載波頻率為500 MHz，采樣頻率為60 MHz，噪聲的功率為1 W，SU的目標(biāo)虛警概率為0.1。假設(shè)信道衰落為塊衰落，即在一個(gè)時(shí)隙內(nèi)，信道增益不變。關(guān)于檢測(cè)時(shí)間的設(shè)置，在4.1，4.2，4.3 小節(jié)中檢測(cè)周期固定為1 ms，PU 一個(gè)時(shí)隙持續(xù)時(shí)間為0.5 ms;4.4 小節(jié)為優(yōu)化檢測(cè)時(shí)間分析部分，所以SU 的檢測(cè)周期前半部分τ1為固定0.5 ms，而后半檢測(cè)周期τ2采用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。所有的圖中，‘sim’表示仿真結(jié)果，‘a(chǎn)naly’表示理論分析得到的結(jié)果。

仿真模型分為2 類，5 種情況進(jìn)行性能仿真比較，具體仿真場(chǎng)景和參數(shù)如表1 和表2 所示，表中信道增益為1 表示為AWGN 信道:

表1 新模型下的信道參數(shù)Tab.1 Channel parameters of the new model

表2 傳統(tǒng)模型下的信道參數(shù)設(shè)置Tab.2 Channel parameters of the raditional model

4.1 固定檢測(cè)時(shí)間情況下，檢測(cè)概率分析

(1)采用固定-AF 模式Pmax= δ2S。若中繼采用固定-AF 模式，即最大轉(zhuǎn)發(fā)功率和PU 相同。圖6 給出含有中繼AF 情況下的檢測(cè)概率隨SNR變化曲線圖。很明顯，實(shí)際仿真檢測(cè)概率曲線和本文理論分析曲線完全吻合，驗(yàn)證了本文檢測(cè)模型理論分析的正確性;同時(shí)檢測(cè)概率隨著SNR 的增大越來(lái)越大。

其中，在AWGN 信道下，case(1 -1)和case(2-1)，兩種模型的檢測(cè)性能一樣。所有場(chǎng)景中在AWGN 情況下的SU 檢測(cè)性能最好，要優(yōu)于衰落信道下的檢測(cè)性能，這與現(xiàn)有經(jīng)典文獻(xiàn)研究的結(jié)論一致［16］。

其次，在衰落場(chǎng)景下，新模型下case(1 -2)和case(1 -3)要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型case(2 -2)，說(shuō)明了中繼為PU 數(shù)據(jù)傳輸提供了空分增益的同時(shí)也為SU 的檢測(cè)提供了性能增益。

圖6 不同場(chǎng)景下檢測(cè)概率隨SNR 的變化Fig.6 Probability of detection vs SNR under the different scenarios

(2)采用AF 模式Pmax＞δ2S。若中繼采用AF模 式，設(shè) Pmax= n2δ2S。 此 時(shí)， βr= n研究βr對(duì)SU 檢測(cè)性能的影響。設(shè)n = 2 。比較case(1 -2)和case(1 -3)兩種情況下的檢測(cè)性能。如圖7 所示，AF 模式的檢測(cè)性能要比固定-AF 要好很多;在case(1 -2)場(chǎng)景下的檢測(cè)性能要優(yōu)于case(1 -3)，說(shuō)明在AWGN 下的檢測(cè)性能要優(yōu)于衰落信道下的檢測(cè)性能。

選取n = ［2，3，4］，仿真分析case(1 -1)和case(2 -1)，case(1 -2)和case(2 -2)條件下的檢測(cè)性能，結(jié)果如圖8 和圖9 所示。從圖8 和圖9 可以看出，在AWGN 和衰落信道條件下，隨著中繼βr的提高，SU 的檢測(cè)性能也會(huì)逐漸提高。在衰落信道條件下，新模型SU 檢測(cè)性能有了明顯的改善。

4.2 ROC 曲線比較

圖7 不同轉(zhuǎn)發(fā)模式對(duì)SU 檢測(cè)性能的影響Fig.7 Detection performance affected by different forward model

圖8 case(1 -1) 和case(2 -1) 條件下的檢測(cè)性能比較Fig.8 Detection performance comparison under case(1 -1) and case(2 -1) condition

假設(shè)PU 處的信號(hào)SNR 為-18dB，圖10 給出了5 種場(chǎng)景下SU 的Receiver Operating Characteristic (ROC)曲線比較。從圖10 中可以看出各條件下的實(shí)際仿真曲線和理論ROC 曲線吻合，驗(yàn)證了本文理論分析的正確性。同時(shí)可以看出，隨著虛警概率的提高，檢測(cè)概率也相應(yīng)提高。并且在AWGN 情況下，case(1 -1)和case(2 -1)，兩種模型的檢測(cè)性能一樣，要優(yōu)于衰落信道下的檢測(cè)性能。在衰落場(chǎng)景下，新模型的檢測(cè)性能要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型。

4.3 中繼AF 對(duì)SU 檢測(cè)性能的影響

圖11 給出了不同βr對(duì)SU 檢測(cè)性能的影響。設(shè)PU 處的信號(hào)SNR 為-20 dB，中繼βr選取n 倍的固定- AF 增益。仿真環(huán)境為case(1-2)和case(1 -3)。從圖10 可以看出，實(shí)際仿真曲線和理論曲線吻合，驗(yàn)證了本文理論分析的正確性;同時(shí)隨著βr的增大，SU 的檢測(cè)概率也隨之變大，說(shuō)明中繼βr給SU 的頻譜檢測(cè)帶來(lái)性能增益。同時(shí)，衰落環(huán)境對(duì)檢測(cè)性能也有很大的影響。

圖9 case(1-2)和case(2 -2) 條件下的檢測(cè)性能比較Fig.9 Detection performance comparison under case(1 -2) and case(2 -2) condition

圖10 不同衰落場(chǎng)景下ROC 曲線比較Fig.10 ROC curves comparison for different fading scenarios

圖11 放大增益對(duì)SU 檢測(cè)性能的影響Fig.11 Detection performance of SU affected by amplifer gain

4.4 最佳檢測(cè)時(shí)間

為研究中繼βr對(duì)SU 檢測(cè)時(shí)間帶來(lái)的影響及公式(10)的性能優(yōu)化。選取PU 處的信號(hào)SNR 為-15 dB，n =［1，2，3，4］。在case(1 -3)條件下，仿真了檢測(cè)概率隨τ 的變化，其中τ = τ1+τ2，τ1=0.5 ms，0 ≤τ2≤0.5 ms。仿真結(jié)果如圖12 所示。

首先，從圖12 中可以很清楚的發(fā)現(xiàn)，理論分析和實(shí)際仿真曲線吻合，從而驗(yàn)證了本文理論分析的正確性;隨著τ 的提高，檢測(cè)概率也相應(yīng)提高。對(duì)于不同的中繼βr，SU 的檢測(cè)概率曲線不同;當(dāng)檢測(cè)環(huán)境一定時(shí)，中繼βr越大，檢測(cè)性能越好。假設(shè)PTard = 0.9，在滿足公式(10)的條件下，n = 5 時(shí)，檢測(cè)時(shí)間τ = 0.58 ms 就能滿足CRN 的要求，即SU 的最佳檢測(cè)時(shí)間。同理，n = 4 時(shí)的最佳檢測(cè)時(shí)間為0.625 ms;n = 3 時(shí)的最佳檢測(cè)時(shí)間為0.725 ms;而n =2 和n =1 的情況在1 ms 時(shí)Pd不能滿足CRN 的要求，此時(shí)只有通過(guò)延長(zhǎng)檢測(cè)時(shí)間來(lái)提高其在低SNR 場(chǎng)景下的檢測(cè)性能［5］。

圖12 最佳檢測(cè)時(shí)間Fig.12 The optimum detection time

5 結(jié) 論

協(xié)作通信和認(rèn)知無(wú)線電均為未來(lái)移動(dòng)通信的關(guān)鍵性技術(shù)。本文提出一種新型認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型—基于PU 具有中繼輔助場(chǎng)景下的SU 檢測(cè)模型。推導(dǎo)了理論檢測(cè)概率和虛警概率;分析比較了其在不同信道條件下的檢測(cè)性能。最后在中繼AF 基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)Relay 到SU 這一時(shí)隙進(jìn)行優(yōu)化，得到了該模型下SU 的最佳檢測(cè)時(shí)間。仿真表明，仿真結(jié)果和理論分析吻合，驗(yàn)證了本文理論分析的正確性。本文的理論分析可以為今后協(xié)作通信和認(rèn)知無(wú)線電結(jié)合應(yīng)用的場(chǎng)景奠定一定的理論基礎(chǔ)。

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