专利名称：认知无线电网络中基于QoS保障的高效能合作频谱感知方法
技术领域：
本发明设计了基于QoS保障的高效能合作频谱感知，实现了最优软信息融合策略和最优硬判决融合策略。通过加权感知性能和资源消耗，为使系统效用达到最大，得到了参与合作的最佳的认知用户数量，属于通信技术领域。
背景技术：
认知无线电的概念最早是由J.Mitola提出的，他对认知无线电的定义基于软件无线电，并将其所研究的计算智能领域的知识融合到了软件无线电中。Mitola在其博士论文中提到认知无线电在具有软件无线电巨大灵活性的基础上，还具有“自知性(self-aware) ”和“自适应性(self-adaptive) ”,并且提出认知无线电系统通过认知环与环境进行交互。实际上，Mitola提出的理想的认知无线电系统是一个具有环境感知能力和自动学习能力，并且能够自适应地进行频谱接入、共享和管理的无线系统。频谱感知作为认知无线电网络中的核心技术，是带有认知功能的终端用户通过各种检测技术对频带内的主用户信号进行检测的过程，一旦发现所检测的频带内不存在主用户，则接入该频带；同时，当发现主用户信号出现在某个频带时，则必须立刻退出该频带。为了避免对主用户造成干扰，认知用户需要高效而且有效地检测出主用户的状态。然而，由于认知用户信噪比(SNR)低、主用户信息少以及多径衰落和阴影效应等因素的影响，单个认知用户通常无法精确地感知主用户存在与否。为此，需要在同频带上采用多用户分集的合作频谱感知技术来提高检测的有效性和可靠性。所以重点研究合作频谱感知中多个认知用户之间高效地合作，最大化认知网络的效用。根据感知信息融合方式不同，可以将常见的融合算法分为软信息融合和硬判决融合两种。在软信息融合中认知(CR)用户将本地的检测统计量或者与通过检测统计量计算得到的值作为感知信息发送给融合中心或者其他负责数据融合的用户。在硬判决融合中，每个认知用户对主用户的状态做出判决，得到“I比特”的判决信息(I代表主用户存在，O代表主用户不存在)，然后通过报告信道把判决信息发送给数据融合中心。合作频谱感知中一个基本的权衡问题是:如果更多的认知用户参与感知，感知性能可以得到提升，但是信号测量所需要的传输功率和次级网络中的通信开销量也会随着合作用户数线性增长。因此，权衡两个方面并且保障认知网络的QoS需求是非常重要的。为了分析以上问题，首先定义了效用函数。如果认知用户成功地检测到主用户不存在，它就可以利用空闲频谱，从而获得收益；如果主用户存在，认知用户错误地检测到主用户不存在，由于它的接入会对主用户造成干扰，它应该支付罚金；每个认知用户在感知过程中需要消耗系统资源，为此要付出一定的代价。效用函数考虑了以上三个方面，为保障认知网络的QoS需求，通过使系统效用达到最大，得到了参与合作的最佳的认知用户数量。分析侧重于两种策略:软信息融合和硬判决融合。在白高斯噪声信道、Nakagani衰落信道和Rayleigh衰落信道下，提出了基于QoS保障的高效能合作频谱感知方法。结果表明，当考虑认知网络的QoS需求时，确实存在最佳的合作认知用户数量。
发明内容
技术问题:本发明的提供参与合作的最佳的认知用户数量，使系统的效用达到最大，同时保障认知网络的QoS需求。分析并得到了最优软信息融合策略和最优硬判决融合策略，提出了基于QoS保障的高效能合作频谱感知方法。优化策略与定门限策略相比，可以用较少的合作用户获得较大的效用。技术方案:为达到上述目的，本发明提供以下技术方案，包括如下三个部分:第一部分:构建系统模型及频谱感知分析。认知无线电网络中的合作频谱感知模型如
图1所示，该网络包括一个主用户，K个认知用户和I个融合中心。其中，k个认知用户被用来进行合作感知，I < k < K。所有参与合作的认知用户接收到的主用户信号假设是独立同分布的。频谱感知的目的是根据接收到的信号统计量Y判断目标频带内主用户存在(Htl)或是不存在(H1),进而决定是否接入该频带。认知系统中，虚警概率表示主用户不存在但是却被认知系统判决为存在的概率。如果虚警概率增加，空闲的主信道的利用率就会下降，因此虚警概率决定了认知系统的吞吐量。漏检概率表示主用户存在但是却被认知系统判决为不存在的概率，因此漏检概率影响主用户链路的服务质量(QoS)。如果更多的认知用户参与感知，感知性能可以得到提升，但是信号测量所需要的传输功率和次级网络中的通信开销量也会随着合作用户数线性增长。因此，权衡两个方面并且保障认知网络的QoS需求是非常重要的。为了分析以上问题，首先定义了效用函数。如果认知用户成功地检测到主用户不存在，它就可以利用空闲频谱，从而获得收益；如果主用户存在，认知用户错误地检测到主用户不存在，由于它的接入会对主用户造成干扰，它应该支付罚金；每个认知用户在感知过程中需要消耗系统资源，为此要付出一定的代价。效用函数定义为:U (k) = a [1-Qf (k)] P (H0)-β QmGOp(H1)-R.k其中，U(k)为效用函数，Qf (k)和Qni(k)为k个认知用户参与合作时的虚警概率和漏检概率，P(H0)表示主用户不存在的概率，P(H1)表示主用户存在的概率，α为认知用户成功地利用空闲频谱所获得的收益的价格，β为认知用户对主用户干扰应支付的罚金的价格，R为认知系统消耗的资源的价格。第二部分:合作频谱感知软信息融合策略。在不考虑多径衰落和阴影效应的条件下，对于单个认知用户，在能量检测器采样次数较多的情况下，根据中心极限定理，接收信号近似服从高斯分布:Y1-N(SuJu)H0Yi N(2u+2 Y i,4u+8 Y JH1其中，u是能量检测器时间和带宽的乘积，Yi是认知用户i的检测统计量，Y i是认知用户i的平均信噪比(SNR)。在合作频谱感知软信息融合策略中，CR用户将本地的检测统计量或者与通过检测统计量计算得到的值作为感知信息发送给融合中心或者其他负责数据融合的用户。融合中心搜集来自所有参与感知的认知用户的软信息，即
权利要求
1.种认知无线电网络中基于QoS保障的高效能合作频谱感知方法，其特征在于包括: 第一部分:合作频谱感知软信息融合中效用函数的最优化: 在合作频谱感知软信息融合策略中，如果虚警概率Qf,s是个固定的值，那么能量检测器门限K为
全文摘要
一种认知无线电网络中基于QoS保障的高效能合作频谱感知方法。第一部分构建系统模型并对感知性能与资源消耗权衡问题进行了分析。第二部分实现了合作频谱感知最优软信息融合策略，得到了最佳的能量检测器门限。在最优能量检测器门限的条件下，求得最佳的参与合作的认知用户数，最大化认知网络的效用。第三部分在合作频谱感知硬判决融合中心采用随机准则进行判决，优化最终判决门限，实现硬判决门限动态地调整。在最佳门限的条件下，求得最佳的参与合作的认知用户数，最大化认知网络的效用。优化策略与定门限策略相比，可以用较少的合作用户获得较大的效用。整个方法实现简单，易于推广。
文档编号H04W16/14GK103096336SQ20131002790
公开日2013年5月8日 申请日期2013年1月15日 优先权日2013年1月15日
发明者胡航, 张杭, 路威, 陈乾, 张江, 辜方林, 谭晓波, 孙爱伟, 于鸿 申请人:中国人民解放军理工大学