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认知无线电中基于一致平均的分布式合作算法

摘要：认知无线电中首要的任务是认知用户感知外界无线环境进行频

谱检测和估计，目前合作式的频谱检测技术由于其良好的检测性能广

受人们关注。为了提高认知用户对主用户的检测性能，提出了一种基

于一致平均的分布式合作方法，优化了联合检测性能。与传统的AND

算法、OR算法比较，仿真结果呈现了较好的检测性能，大大降低了

误检概率和虚警概率，提高了检测概率，从而能充分利用空闲频谱。

关键词：认知无线电；一致平均；检测概率；虚警概率

0引言

随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源变得越来越紧张。目

前的频谱分配制度为固定频谱分配，这主要存在3个方面的矛盾情

况：频谱使用是动态的，但频谱分配是固定的；频谱是稀有资源，但

频谱利用率不高，且存在大量空闲；可分配频谱很少，但无线通信业

务量和新技术在快速发展，频谱需要量非常大。为了解决这个问题，

WRAN工作组提出了认知无线电技术。

认知无线电是一种能够智能感知和适应周围无线通信环境的

新技术。通过对频谱资源的感知和利用，认知无线电可以很好解决

当前频谱分配不合理的问题。而在实际的无线电环境下，主用户发

送信号的传输会受到阴影、衰落、多径等因素的影响，使得检测性能

降低，因此需要多个认知用户合作来判断主用户是否存在。文献[4]

指出合作方式分为集中式和分布式两种，两者的区别也有详细介绍。

本文提出了一种基于一致平均的分布式合作算法，仅仅通过认知用户

进行相互交换信息，不需要集中式的接收器，减少了实际通信中的困

难。它与传统的AND算法，OR算法(文献[1],[5])比较，仿真结果表

现了很好的检测性能，降低了误检概率和虚警概率，提高了检测概率。

1信号模型

频谱检测是认知无线电中一项关键的技术。它允许认知用户检

测空闲的授权频段。频谱检测的本质是一个二元假设检验问题：

H0:Primaryusersisabsent

H0:Primaryusersispresent1）

我们考虑一个有I个主用户，K个认知用户的认知无线电网

络，那么第k个认知用户（k=1„K）在当地的频谱检测可以归结为

以下二元假设：

[JZ(]rk=[JB([][HL(2]n[]H0

∑[DD(]I[]i=1[DD)]hisi+n[]H1[HL)][JB)]][JZ)][JY]2）

rk是第k个认知用户接受的信号，n代表均值为0，方差为

σ2的加性高斯白噪声，服从一个正态分布，si是第i个（i=1„„I）

主用户的传输信号，hi是第i个主用户和认知用户之间的信道增益。

文献[2]指出能量检测是很流行的一种比较简单易行的频谱检

测方法。这里每个认知用户都采用能量检测算法，第k个认知用户的

观测量为：Yk=∑[DD(]N[]n=1[DD)]|rk(n)|2，那么Yk/σ2输出服从以

下分布：

[JZ(]Yk/σ2=[JB([]χ2\{2u\},H0

χ2\{2u\}(2uγk),H1[JB)][JZ)][JY]3）

其中Yk是第k个认知用户从各个主用户接收能量的和，χ

2\{2u\}定义了一个中心卡方分布，自由度为2u，χ2\{2u\}(2u

γk)定义了一个非中心的卡方分布，自由度为2u，非中心参数为2u

γk，u=TW是时间带宽积，γk是第k个认知用户接收信号的信噪比

:

[JZ(]γk=[SX(]1[]2uσ2[SX)]∑

[DD(]4[]i=1[DD)](|hisi|2)[JZ)][JY]4）

根据中心极限定理，当采样数

N=T/Ts=T[JB(/](1/2W)[JB)]=2TW=2u较大时，能量检测值Yk/N近似

为高斯分布:

Yk/N~[JB({]N(σ2,2