基于ds证据理论的认知无线网络协作频谱感知方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种基于DS证据理论的认知无线网络协作 频谱感知方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着无线通信的迅速发展，面对频谱资源高度紧缺这一严峻现状，认知无 线电（CR，Cognitive Radio)技术能够跟踪频谱变化，并根据无线环境自适应调整其工作参 数，有效地提高频谱利用率。而基于CR构建认知无线网络（CRN，CR Net work)是CR迈向 实际应用的重要一步，认知无线电采用机会方式动态接入授权用户暂时空闲的频谱资源实 施通信任务，可靠感知空闲频谱是实现认知无线电的前提。频谱感知的主要功能是辨识当 前可用于传输数据的信道，不仅要求认知终端具有宽带宽的处理单元实时、快速完成空时 宽带频谱分析，而且还要求认知终端能及时将获得的频谱检测信息上传至认知基站或接入 点，由认知基站或接入点配置的决策单元进行多源信息融合，以获得高可靠的频谱感知性 能。
[0003] 在认知无线网络中，特别是异构多认知无线电共存环境中，授权用户与认知用户、 异构认知用户之间通常处于非合作状态，加之认知用户的移动性、空间差异性、隐藏终端异 常检测以及操作行为的时变性、不确定性等，加剧了认知用户对信道感知的不确定性，而这 种不确定性会导致决策单元最终判决错误。DS证据理论是一种不精确推导理论，能在比 贝叶斯概率更弱的条件下表达"不确定"和"不知道"事件，为不确定信息处理提供了一种 有效方法。基于DS证据理论的协作频谱感知算法将多个协作节点的检测信源信息作为证 据，建立相应的信任函数，并在同一识别框架下将各证据体合并为一个新的证据体，能合理 区分"不知道"与"不确定"信息区，将"不确定"因素用信任函数表征。基于距离分簇的协 作频谱感知算法依据认知节点的地理位置信息，选择最靠近主用户的认知节点参与信息融 合，但感知性能取决于对认知节点地理位置的准确估计，难以适用环境动态变化，且需要额 外配置位置感知单元。线性融合算法能避免似然比检测融合的高复杂度，协作节点依据本 地检测独立判决，再将判决结果发送至决策单元执行信息融合；加权信息融合算法基于各 协作节点的检测概率和虚警概率分配权重，将加权判决结果之和作为检测统计量，但需已 知各协作节点的本地检测概率和虚警概率以及主用户存在性的先验概率。数据预滤波算 法能剔除异常的能量检测结果，利用协作节点的可信因子作为加权系数对检测结果加权融 合，但对协作节点可信因子的估计需要已知先验信息，且运算复杂度很高。非相干能量分解 算法通过并行检测和识别主用户和认知用户，能避免相互干扰，但实现复杂度也很高。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供一种基于DS证据理论的认知无线网络协作频谱感知方法， 以解决上述问题。
[0005] 本发明提供的基于DS证据理论的认知无线网络协作频谱感知方法，包括
[0006] 为频谱检测设置协作节点的判决门限，所述门限值包括上限阈值和下限阈值，对 协作节点执行本地频谱检测和判决，将检测统计量与门限值对比，
[0007] 若检测统计量大于上限阈值，判决信道状态为占用；
[0008] 若检测统计量小于下限阈值，判决信道状态为空闲；
[0009] 若检测统计量处于上限阈值和下限阈值之间，获取协作节点的可信度并做最终判 决。
[0010] 进一步，所述获取协作节点的可信度并做最终判决，具体包括
[0011] a.构建协作节点本地频谱检测的信任函数；
[0012] b.利用协作节点证据矢量之间的距离获取可信度；
[0013] c.根据可信度生成权重对信任函数进行加权融合，并做最终判决。
[0014] 进一步，所述步骤a中的信任函数包括
[0015] 氏表示信道占用，H。表示信道空闲，Ω表示HjPH。任一为真，协作节点i对H ^Hq 及Ω的信任函数分别为：
分别是HJPH。下检测统 计量的均值和方差，Y1S接收信噪比。
[0020] 进一步，所述步骤b包括，
[0021] bl.根据协作节点的频谱检测和判决结果处理高冲突数据，并定义协作节点的证 据矢量；
[0022] b2.计算协作节点证据矢量之间的距离；
[0023] b3.通过协作节点证据矢量之间的距离，获取协作节点的可信度。
[0024] 进一步，所述步骤b3包括通过协作节点i与协作节点j证据矢量之间的距离，获 取协作节点i与协作节点j之间的相似度以及所有协作节点对协作节点i的支持度，进而 获取协作节点i的可信度。
[0025] 进一步，所述步骤c包括
[0026] cl.将可信度作为每个协作节点的权重对各协作节点的信任函数进行加权求和；
[0027] c2.将所述进行加权求和的各协作节点的信任函数作为新的信任函数，并根据所 述新的信任函数获取融合信任函数；
[0028] c3.对所述融合信任函数做最终判决。
[0029] 进一步，对所述信任函数，在以氏和H。为坐标轴构成的平面上正交分解m i ( Ω )，获 取信任函数的投影。
[0030] 进一步，预设协作节点的虚警概率，并通过能量检测算法获取所述上限阈值和下 限阈值。
[0031] 本发明的有益效果：本发明采用双门限对各协作节点执行本地频谱检测和判决， 并采用投影近似法压缩信任函数，减少了发送到决策单元的数据量，降低了控制信道开销； 本发明利用不同证据矢量之间的距离估计可信度，基于可信度生成权重对各协作节点信任 函数加权融合，降低了由于协作节点故障、虚假本地检测结果或隐藏终端给出的异常监测 结果，减少了高度冲突数据对信息融合判决造成的影响。
【附图说明】
[0032] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
[0033] 图1是本发明的原理示意图。
【具体实施方式】
[0034] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：图1是本发明的原理示意图。
[0035] 如图1所示，本实施例中的基于DS证据理论的认知无线网络协作频谱感知方法， 其特征在于：包括为频谱检测设置协作节点的判决门限，所述门限值包括上限阈值和下限 阈值，对协作节点执行本地频谱检测和判决，将检测统计量与门限值对比，
[0036] 若检测统计量大于上限阈值，判决信道状态为占用；
[0037] 若检测统计量小于下限阈值，判决信道状态为空闲；
[0038] 若检测统计量处于上限阈值和下限阈值之间，获取协作节点的可信度并做最终判 决。
[0039] 在本实施例中，频谱感知用二元假设检验藐视，即对某授权信道，H1表示占用，H。 表示空闲，当主用户发射信号后，认知终端对所有协作节点采用双门限能量检测法执行本 地频谱检测和判决，获得判决结果x(i)，i = 1，···，Ν，本实施例中设置协作节点数N= 10， 判决结果为x(i)，i = 1，…，10,根据通信需求和环境，预定协作节点i的虚警概率以(.中')）， 依据能量检测算法虚警概率与判决门限之间的关系
[0043] 设置上限阈值λ iH= C 2 · λ ;，设置下限阈值λ a= C i · λ i，
[0044] 其中C1, C2是通过实测获得的经验系数，C'KC2，在本实施例中，上限阈值λ ιΗ = 2 A1，下限阈值λ