认知无线电频谱协作检测算法仿真分析

摘要

随着无线通信技术的发展，人们对频谱资源的需求越来越高，尽管并没有被完全利用起来，然而已有的频谱分配协议已经将固有频段瓜分殆尽。
　　在现有的分配协议下，为了使更多的用户能利用空闲频段进行通信，认知无线电(Cognitive radio简称CR)技术应运而生，它的核心思想是：不改变现有频谱分配协议的前提下，对某些频率段进行监控，一旦发现有空闲频段则进行接入利用，当检测到该频段内合法用户(又称主用户信号)出现时，立刻接入到其它空闲频率段，从而保证在不对主用户信号造成干扰时，提高对空闲频谱段的利用率。
　　频谱检测技术是认知无线电技术的一个重要组成部分，在主用户信号的先验信息处于未知状态时，检测节点通常采用能量检测算法，它的好处在于不需要信号的任何信息就可进行检测。但是实际的通信环境通中的很多因素，如多径效应，大尺度衰落以及阴影效应等会使得单个节点检测性能大幅度下降，此时若没有及时检测到主用户信号的出现，则会对主用户信号产生干扰，这是绝对不能允许的，因此要加入多个检测节点进行协作检测。协作检测的好处在于，它可以降低阴影效应和信道衰落等风险性因素对单个认知节点的影响，提高检测性能和准确率。
　　针对多节点信噪比差异，可以分为信噪比相同和不同两种情况。对于比较经典的集中协作检测的算法，当信噪比相同时，系统的总错误概率与门限值的取值有关，也与参与协作的节点数有关，而信噪比不同时，不同的检测方法的性能表现不同，且某种情况下的检测性能较好的办法到另外一种信噪比情况下的性能可能会变差，因此要适当选择协作检测的办法，可以有效地提高系统的检测性能。
　　当某些检测节点的地理位置比较接近，互相之间的通信误码率几乎为零时，可以采用分簇算法，分簇算法可以有效降低二进制报告信道误码率对全局检测的影响，提高检测的准确性，本文最后一章首先仿真分析了簇头报告信道的误码率与簇内节点数、平均信噪比的关系，事实证明参与检测的节点越多，平均信噪比越高，报告信道的误码率就越低，之后介绍了分簇算法下的判决信息融合准则和能量信息融合准则，仿真证明这两种基于分簇的检测办法确实可以有效地降低系统的虚警概率，同时使得检测性能更好，在此基础上，基于两种分簇的算法，根据节点内部信噪比的高低采用一种加权的算法，事实证明，改进算法的性能有一定的提高。最后针对簇头信息在判决中心的传统的或准则的不足，提出了基于K秩的改进办法，并仿真证明了K秩算法可有效控制全局的虚警概率，同时它的检测性能相比于传统的或准则降低很少。