基于譜相關(guān)分析的頻譜空洞檢測(cè)方案
列長(zhǎng),N,如式(17):
由于周期圖估計(jì)出的功率譜不夠精細(xì),分辨率較低,因此對(duì)周期圖法進(jìn)行修正,將信號(hào)序列分為n個(gè)不相重疊的小段,分別用周期圖法估計(jì),并將估計(jì)結(jié)果的平均值作為整段數(shù)據(jù)功率譜估計(jì)的結(jié)果。通過(guò)對(duì)功率譜密度函數(shù)的估計(jì)計(jì)算檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量,再與預(yù)先設(shè)定的門限值進(jìn)行比較,判斷是否可以使用該頻段。
在仿真實(shí)驗(yàn)中,假設(shè)授權(quán)用戶為BPSK調(diào)制, fs為55 Hz, 并加入均值為0、方差為1的高斯白噪聲。當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)分別為1 000和500時(shí),采用蒙特卡羅方法進(jìn)行仿真,仿真次數(shù)為500次,如圖3所示。從圖中可以看出檢測(cè)概率隨著信噪比的增大而增加,而且采樣點(diǎn)數(shù)越多,檢測(cè)概率性能越好。當(dāng)N=1 000時(shí),信噪比在-6 dB時(shí)的檢測(cè)概率達(dá)到100%;而當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)為500時(shí),在-2 dB檢測(cè)概率達(dá)到100%。
根據(jù)式(6),可以得到在高斯白噪聲背景下一般匹配濾波器檢測(cè)概率與信噪比的關(guān)系,如圖4所示。在信噪比-10 dB~10 dB范圍內(nèi),根據(jù)Neyman-Pearson(NP)準(zhǔn)則,虛警概率分別為0.1、0.3、0.5時(shí),對(duì)單路主用戶信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),從圖4可以看出,在相同的信噪比條件下,虛警概率越大,檢測(cè)概率越大。當(dāng)虛警概率等于0.3時(shí),在信噪比為10 dB時(shí)檢測(cè)概率達(dá)到100%。但是較大的虛警概率容易造成頻譜資源的浪費(fèi),所以必須控制在一定可以接受的范圍之內(nèi),減少誤報(bào)的可能。
圖5反映了在信噪比為-2 dB時(shí),一般匹配濾波器和本文方法的檢測(cè)性能,即ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線。從圖5可以看出,基于單循環(huán)頻率循環(huán)相關(guān)匹配濾波器的檢測(cè)方案,優(yōu)于一般的匹配濾波器;同時(shí),在相同虛警概率條件下,具有較高的檢測(cè)概率。
本文研究了認(rèn)知無(wú)線電中的一般匹配濾波器頻譜檢測(cè)方法,根據(jù)NP準(zhǔn)則,推導(dǎo)了在虛警概率一定時(shí)檢測(cè)概率的公式。由于在信噪比較低時(shí),難以達(dá)到理想的檢測(cè)性能。所以本文在譜相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,運(yùn)用循環(huán)相關(guān)匹配濾波器,采用單通道信號(hào)檢測(cè)方法作為檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量,實(shí)施對(duì)頻譜空洞的檢測(cè),并給出了具體的檢測(cè)方案。其中選取Bartlett窗平均周期圖法進(jìn)行功率譜估計(jì),并使用蒙特卡羅方法進(jìn)行仿真,同時(shí)比較了匹配濾波器與本文方法的ROC曲線。仿真結(jié)果表明,本文的檢測(cè)方案比一般的匹配濾波器檢測(cè)性能好,特別是在低信噪比條件下,可以有效地完成對(duì)授權(quán)用戶的檢測(cè)。
參考文獻(xiàn)
[1] LIN Yingpei, HE Chen. Subsection-average cyclostationary feature detection in cognitive radio[J].IEEE Int. Conference Neural Networks Signal Processing, 2008:606.
[2] TAMAL B R, BOSE M S R. Combined blind equalization and automatic modulation classification for cognitive radio[C].Digital Signal Processing Workshop and 5th IEEE Signal Processing Education Workshop,2009:173-174.
[3] CHOI K W, JEON W S. Sequential detection of cyclostationary signal for cognitive radio Systems[J].IEEE Transactions on Wireless Communications. 2009:4481.
[4] ZHANG Tengyi, YU Guanding, SUN Chi. Performance of cyclostationary features based spectrum sensing method in a multiple antenna cognitive radio system[C].Proceedings of the 2009 IEEE conference on Wireless Communications Networking Conference.2009.
[5] 張中兆,石磊.一種新的循環(huán)譜統(tǒng)計(jì)量頻譜感知算法[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2009,33(5):25-29.
[6] 黃知濤,周一宇,姜文利.循環(huán)相關(guān)匹配濾波器設(shè)計(jì)[J].電子學(xué)報(bào), 2003,31(1):99-100.
[7] 金艷,姬紅兵,羅軍輝.一種基于循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的直擴(kuò)信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)方法[J].電子學(xué)報(bào),2006,34(4):634-637.
評(píng)論