基于检测率与虚警率加权合并的能量检测器的检测方法

摘要

本发明涉及基于检测率与虚警率加权合并的能量检测器的检测方法。不存在无线频谱信号x(t)的假设H

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信中的无线频谱感知与检测技术，更具体地说涉及一种在无线信道环境下基于检测率与虚警率加权合并的能量检测器的检测方法。

背景技术

当前，日益增长的频谱需求和有限的频谱资源之间的矛盾日显突出，严重制约了无线通信业务的发展。但从实际无线频谱运营情况来看，已分配(授权)的无线频谱在时间和空间上存在着相当程度的闲置，根据对无线频谱的测量数据报告，大部分无线频段的频谱使用率仅在10％左右。如何有效解决频谱资源稀缺与频谱使用率低之间的矛盾成为无线通信中的关键技术。赋予认知功能的无线电(CR)被公认为高效利用无线频谱的有效技术手段。

CR技术的核心则是通过动态频谱感知来探测“频谱空洞”，合理占用临时可用频段，并根据感知信息自适应、动态地改变自身信号发射功率、发射频率、调制方式等传输参数以规避正在通信的主用户(授权用户)。它要求次用户(CR用户)通过感知周围无线环境、改变自身传输参数以保证不对现存的主用户产生任何干扰。正是这种能迅速改变自身传输参数的特征使得CR技术被认为是未来通信的“下一次革命”。在频谱兼容性和互操作性变得越来越困难的今天，兼有物理层(PHY)和网络层(MAC)感知功能的CR技术被寄予了厚望。

正确感知和检测周围无线环境是CR工作的前提。常见的频谱检测器有匹配滤波检测器、能量检测器、循环平稳特征检测器、小波检测器和协方差检测器等。其中，能量检测器实现简单，无需信号的先验知识，只需测量频域或时域上一段观测空间内接收信号的总能量就可以判决是否有授权用户出现，是目前应用最广的一种频谱检测方法。

现有的能量检测器是基于恒定虚警率准则或恒定检测率准则而设计的。这种能量检测器判决门限动态范围很小，甚至在低信噪比环境下没有可选择的判决门限，无法同时满足无线认知系统对无线频谱检测率和虚警率的要求，影响了无线频谱感知和检测的性能。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有能量检测器其检测方法之不足而设计的一种基于检测率与虚警率加权合并的能量检测器的检测方法，以解决频谱检测方法中判决门限动态范围小的难题，实现无线环境下快速、准确、有效的信号频谱感知与检测。

上述目的通过下述技术方案予以实现：

对周围环境存在着的无线频谱信号进行两种假设：不存在无线频谱信号x(t)的H₀和存在无线频谱信号x(t)的H₁

H₀：y(t)＝n(t)

H₁：y(t)＝x(t)+n(t)

n(t)表示加性高斯噪声，x(t)表示已授权的无线频谱信号，在T时间段内接收到的信号y(t)，0≤t≤T。对信号y(t)中是否存在信号x(t)进行检测，其特征在于包括下列步骤：

1)设置加权因子，根据认知系统对频谱检测率P_d与虚警率P_fa的要求，设置检测率加权因子α和虚警率加权因子β，0≤α≤1，0≤β≤1；

2)合并算法，根据系统传输速率要求和信道噪声大小及上述加权因子，对检测率P_d和虚警率P_fa进行加权合并，形成目标函数P(γ)；

3)计算判决门限，设置P(γ)的目标优化函数，由该目标优化函数获得能量检测的判决门限γ；

4)能量计算，由平方器和积分器计算在0≤t≤T时间内所接收信号y(t)的能量E；

5)判决，判决器根据所述判决门限γ和所述信号y(t)的能量E，进行差值比较，如E-γ＞0，y(t)中存在信号x(t)，则如E-γ＜0，y(t)中不存在信号x(t)。

上述方法进一步的设计在于，所述加权合并算法包括线性加权合并算法P(γ)＝αP_d+β(1-P_fa)、P(γ)＝α(1-P_d)+βP_fa以及非线性加权合并算法

上述方法进一步的设计在于，合并算法P(γ)＝αP_d+β(1-P_fa)和以为目标优化函数，合并算法P(γ)＝α(1-P_d)+βP_fa以为目标优化函数，得到最佳判决门限。

上述方法进一步的设计在于，采用线性加权合并算法的最佳判决门限为

$\gamma =\frac{1+\sqrt{1+\frac{4({2\sigma }_n^2+P_x)}{{\mathrm{NP}}_x}\ln \left[\frac{\beta ({\sigma }_n^2+P_x)}{{\mathrm{\alpha \sigma }}_n^2}\right]}}{\frac{2{\sigma }_n^2+P_x}{{\sigma }_n^2({\sigma }_n^2+P_x)}}$

其中，为噪声功率，P_x为授权信号功率，N为检测采样点数。

上述方法进一步的设计在于，接收信号y(t)能量的计算既可以在时域中进行，也可以在频域中进行。

本发明方法在于能量检测器的判决门限设置中采用检测率和虚警率加权合并处理算法。通过对系统要求的频谱检测率和虚警率加权合并，准确计算能量检测器的判决门限，实现无线频谱的准确感知与检测。具体来说就是根据认知系统对检测率和虚警率的要求设置加权因子，选择合理的合并算法对检测率和虚警率进行加权目标优化计算出相应的判决门限，判决器准确感知有用信号是否出现，解决了能量检测器中判决门限难以预设的难题。由此可产生这样的有益效果：

(1)根据系统对检测率和虚警率的不同要求设置加权因子，灵活调整能量检测器的判决门限，以适应不同用户系统对频谱检测性能的动态要求，提高信号感知与检测准确性；

(2)通过频谱检测率和虚警率合并处理，实现有效、准确能量检测器判决门限的预置；

(3)系统结构简单、运算复杂度低、检测时间短，可适用于任何信号的频谱检测。

附图说明

图1是本发明的结构方框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

对周围环境存在着的无线频谱信号。给定两种假设：H₀—周围环境中只存在加性高斯噪声n(t)；H₁—周围环境中存在已分配(授权)的无线频谱信号x(t)与加性高斯噪声n(t)，即

H₀：y(t)＝n(t)

H₁：y(t)＝x(t)+n(t)

设接收到的信号为y(t)，0≤t≤T。现对接收的信号y(t)中是否存在信号x(t)进行估计与检测，实施的能量检测器的检测方法如图1所示的方框图，具体过程如下：

首先，根据系统对检测率P_d和虚警率P_fa的要求设置合适的检测率加权因子α和虚警率加权因子β，α、β的取值范围为：0≤α≤1，0≤β≤1。检测率P_d和虚警率P_fa是一对矛盾体，如系统对检测率要求高，就可适当选择较大的检测率权因子α，同时适当选择较小的虚警率加权因子β。反之如系统对虚警率要求高，就可适当选择较大的虚警率加权因子β，同时适当选择较小的检测率加权因子α。再根据系统传输速率要求和信道噪声大小选择合适的加权算法对系统所要求的检测率和虚警率进行加权合并处理。例如，当信噪比在-20dB～0dB时选择线性加权合并算法P(γ)＝αP_d+β(1-P_fa)或P(γ)＝α(1-P_d)+βP_fa比较合适，当信噪比在0dB～20dB时选择非线性加权合并算法比较合适。此加权合并算法的计算过程，可以采用现场可编程门阵列(FPGA)实现。然后，对加权合并后的目标函数进行优化，以加权合并的P(γ)的或为目标优化函数。其中，合并算法P(γ)＝αP_d+β(1-P_fa)和以为目标优化函数，合并算法P(γ)＝α(1-P_d)+βP_fa以为目标优化函数，得到最佳判决门限为：

$\gamma =\frac{1+\sqrt{1+\frac{4({2\sigma }_n^2+{\sigma }_x^2)}{N{\sigma }_x^2}\ln \left[\frac{\beta ({\sigma }_n^2+{\sigma }_x^2)}{{\mathrm{\alpha \sigma }}_n^2}\right]}}{\frac{2{\sigma }_n^2+{\sigma }_x^2}{{\sigma }_n^2({\sigma }_n^2+{\sigma }_x^2)}}$

式中，为噪声功率，为授权信号功率，N为检测采样点数。并以此值预设为能量检测器的判决门限。

其中噪声n(t)的功率可以通过只发送导频信号的专用信道测量得到，而信号x(t)的功率P_x可以通过接收到的信号y(t)的总功率P_y得到：

$P_x=P_y-{\sigma }_n^2=\frac{1}{T}{\int }_0^T{y}^2\left(t\right)\mathrm{dt}-{\sigma }_n^2$

检测采样点N的多少根据系统允许检测时间T的长短决定。如果系统允许检测时间T短，则采样点少，N的取值就小；反之，如果允许系统检测时间T长，则采样点多，则N的取值就大，检测的准确性就高。

接着，对接收到的信号y(t)先用平方器进行平方计算，再将平方计算的结果送积分器进行积分计算，得到接收信号y(t)在0≤t≤T内的能量，即

$E={\int }_0^T{y}^2\left(t\right)\mathrm{dt}.$

最后，判决器根据上述判决门限γ和上述信号y(t)的能量E，对两者进行差值比较，如E-γ＞0，y(t)中存在信号x(t)，则在检测时间0≤t≤T内，该频段有授权无线信号x(t)在使用，不可以再用此频段进行通信。如E-γ＜0，y(t)中不存在信号x(t)，则在检测时间0≤t≤T内，该频段没有授权无线信号使用，可以用此频段进行通信。