[发明专利]基于次用户数目优化的多用户协作频谱感知方法

摘要

本发明涉及基于次用户数目优化的多用户协作频谱感知方法，包括构建授权用户、中继节点、频谱感知融合中心和多个次用户组成的认知无线网络模型，在中继节点与授权用户建立数据通信后，中继节点和各次用户分别接收授权用户发送的信号；频谱感知融合中心根据各次用户分别获取的频谱检测结果自适应地选取具有最低感知误差时对应的最佳协作次用户；根据最佳协作次用户得到信噪比最佳阈值、各最佳协作次用户的调整因子，并调整最佳协作次用户虚警概率，获取各最佳协作次用户调整后的判决阈值，然后以加权的OR准则协作检测，从而有效减小能量检测中所接收信号能量的动态变化对次用户检测性能的影响，降低频谱感知融合中心的融合计算量、提高协作检测性能。

主权项

基于次用户数目优化的多用户协作频谱感知方法，其特征在于，依次包括如下步骤：(1)构建多用户协作频谱感知的认知无线网络模型，并设定认知无线网络中具有两个授权用户、具有放大增益的中继节点、频谱感知融合中心以及M个独立的次用户；其中，授权用户分别标记为PU₁和PU₂，中继节点记为AF，频谱感知融合中心标记为FC，第m个次用户标记为CR_m，m＝1,2,…,M；(2)建立中继节点AF与授权用户PU₁、PU₂之间的数据通信，由授权用户PU₁发送信号给授权用户PU₂，并由中继节点AF和各次用户CR_m对授权用户PU₁发送的信号进行接收；(3)M个次用户分别对授权用户PU₁频谱进行自适应的本地能量检测，并分别将各自获取的频谱检测结果发送至频谱感知融合中心FC，由频谱感知融合中心FC按照自适应融合判断准则选取参与协作的最佳协作次用户，频谱检测结果包括各次用户对授权用户PU频谱的检测概率和虚警概率；其中，自适应融合判断准则的判断选取过程包括步骤(3‑1)至步骤(3‑5)：(3‑1)建立各独立次用户CR_m接收到授权用户PU₁信号的信号接收模型，其中，独立次用户CR_m接收到授权用户PU₁信号的模型如下：$x_m\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{v}_m\left(n\right)& H_0\\ v_m\left(n\right)+h_{m}s\left(n\right)& H_1\end{array}\right.;$其中，x_m(n)表示第m个次用户CR_m检测到的信号，h_m表示信道衰落系数，s(n)表示授权用户PU₁发送的信号，v_m(n)表示零均值的高斯白噪声；H₀表示授权用户PU₁频谱处于空闲状态，H₁表示授权用户PU₁频谱处于占用状态；(3‑2)构建针对所接收信号的自适应能量检测模型，获取各次用户的检测概率和虚警概率；其中，所接收信号的自适应能量检测模型如下：$\left\{\begin{array}{cc}{y}_{m,k}^{\′}\>\mathrm{\γ}& H_1\\ y_{m,k}^{\′}\<\mathrm{\γ}& H_0\end{array}\right.;$其中，y'_m,k计算公式如下：y′_m,k＝c_my_m,k，m表示第m个次用户的编号，m∈[1,M]，N表示所接收信号x_m(n)的采样个数，y_m,k表示所接收信号的能量统计值；能量检测门限值γ的计算公式如下：$\mathrm{\γ}=E{\[y_{m,k}^{\′}\]}_{H_0}+Q^{-1}\left(P_f\right)\sqrt{Var{\[y_{m,k}^{\′}\]}_{H_0}};$$E\[y_{m,k}^{\′}\]=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{N\σ}}_m^2& H_0\\ \[N+{\mathrm{\η}}_{m,k}\]{\mathrm{\σ}}_m^2& H_1\end{array}\right.,{\mathrm{\η}}_{m,k}=\frac{{\left|h_{m,k}\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}_m^2}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{\left|s_m(n+kN)\right|}^2;$$P_{f,m}=Q\left(\frac{\mathrm{\γ}-E{\[y_{m,k}^{\′}\]}_{H_0}}{\sqrt{Var\[y_{m,k}^{\′}\]H_0}}\right),P_{d,m}=Q\left(\frac{\mathrm{\γ}-E{\[y_{m,k}^{\′}\]}_{H_1}}{\sqrt{Var\[y_{m,k}^{\′}\]H_1}}\right),Q\left(z\right)={\∫}_z^{\mathrm{\∞}}\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{e}^{-\frac{1}{2}{x}^2}dx;$$Var\[y_{m,k}^{\′}\]=\left\{\begin{array}{cc}2{\mathrm{N\σ}}_m^4& H_0\\ 2\[N+2{\mathrm{\η}}_{m,k}\]{\mathrm{\σ}}_m^4& H_1\end{array}\right.;$其中，P_f,m表示第m个次用户CR_m的虚警概率，P_d,m表示第m个次用户CR_m的检测概率；Q(z)表示正态高斯互补积分函数；(3‑3)频谱感知融合中心FC根据N个次用户发送的频谱感知结果，统计N个次用户中感知到授权用户PU频谱为占用状态的次用户数目为m(1≤m≤N)、感知到授权用户PU频谱为空闲状态的次用户数目为N‑m；其中，授权用户PU频谱为占用状态记为H₁，授权用户PU₁频谱为空闲状态记为H₀；(3‑4)频谱感知融合中心FC根据N个次用户发送的信噪比，计算m个感知到授权用户PU频谱为占用状态H₁的次用户诚信系数κ_1,j以及N‑m个感知到授权用户PU频谱为空闲状态H₀的次用户诚信系数κ_2,t；其中，诚信系数κ_1,j以及κ_2,t的计算公式如下：${\mathrm{\κ}}_{1,j}=\frac{{\mathrm{snr}}_j^2}{\frac{1}{m}\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{snr}}_j^2},{\mathrm{\κ}}_{2,t}=\frac{{\mathrm{snr}}_t^2}{\frac{1}{N-m}\underset{t=1}{\overset{N-m}{\Σ}}{\mathrm{snr}}_t^2};$(3‑5)频谱感知融合中心FC根据m个次用户的各自感知结果以及诚信系数κ_1,j，分别计算授权用户PU频谱为占用状态H₁的平均检测概率全局检测概率和此占用状态H₁对应的全局漏检概率以及授权用户PU的频谱为空闲状态H₀的平均检测概率全局检测概率此空闲状态H₀对应的全局漏检概率和全局虚警概率其中，该过程包括如下步骤(a)至步骤(f)：(a)建立m个次用户协作感知的全局错误检测概率P_e，获取关于决策门限的能量检测优化函数γ^*以及能量检测的最优门限值γ_opt，并计算授权用户PU频谱为占用状态H₁的平均检测概率其中，m个次用户协作感知的全局错误检测概率P_e计算公式如下：$P_e=P_{H_0}{P}_f+P_{H_1}{P}_m,P_{H_1}=1-P_{H_0};$$P_f=Q\left(\frac{\mathrm{\γ}-{\mathrm{\σ}}_n^2}{\frac{2}{m}{\mathrm{\σ}}_n^4}\right),P_d=Q\left(\frac{\mathrm{\γ}-(1+\stackrel{\‾}{snr}){\mathrm{\σ}}_n^2}{\frac{2}{m}(2\stackrel{\‾}{snr}+1){\mathrm{\σ}}_n^4}\right),P_m=1-P_d;$其中，为授权用户PU频谱处于空闲状态H₀的概率，为授权用户PU频谱处于占用状态H₁的概率；P_f为全局虚警概率，P_d为全局检测概率，P_m为全局漏检概率；为对应处于授权用户PU频谱处于占用状态H₁的m个次用户的平均信噪比，其中，snr_i为次用户CR_i自身的信噪比；关于决策门限的能量检测优化函数γ^*定义为：${\mathrm{\γ}}^{*}=\underset{\mathrm{\γ}}{{\mathrm{argminP}}_e}=P_{H_0}\·Q\left(\frac{\mathrm{\γ}-{\mathrm{\σ}}_n^2}{\frac{2}{m}{\mathrm{\σ}}_n^4}\right)+P_{H_1}\·Q\left(\frac{\mathrm{\γ}-(1+\stackrel{\‾}{snr}){\mathrm{\σ}}_n^2}{\frac{2}{m}(2\stackrel{\‾}{snr}+1){\mathrm{\σ}}_n^4}\right);$能量检测的最优门限值γ_opt为：$\begin{array}{c}{\mathrm{\γ}}_{opt}=\mathrm{\γ}{|}_{\frac{\∂P_e}{\∂\mathrm{\γ}}=0}\\ =\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2}{2}+{\mathrm{\σ}}_n^2\sqrt{\frac{1}{4}+\frac{\stackrel{\‾}{snr}}{2}+\frac{4\stackrel{\‾}{snr}+2}{m\·\stackrel{\‾}{snr}}\ln \left(\frac{P_{H_0}}{P_{H_1}}\sqrt{2\stackrel{\‾}{snr}+1}\right)}\end{array};$授权用户PU频谱为占用状态H₁的平均检测概率计算公式如下：$P_{\det ,H_1}=Q\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_{opt}-(1+\stackrel{\‾}{snr})}{\sqrt{(2/N^{\′}){(1+\stackrel{\‾}{snr})}^2}}\right);$(b)根据所得授权用户PU频谱为占用状态H₁的平均检测概率以及m个次用户的诚信系数κ_1,j，计算授权用户PU频谱为占用状态H₁的全局检测概率和此占用状态H₁对应的全局漏检概率其中，全局检测概率和全局漏检概率计算公式如下：$D_{\det ,H_1}=\sqrt[m]{\underset{j=1}{\overset{m}{\Π}}{\mathrm{\κ}}_{1,j}}\·\underset{l=m}{\overset{N}{\Σ}}{\left(P_{\det ,H_1}\right)}^l{(1-P_{\det ,H_1})}^{N-l};D_{un\det ,H_1}=1-D_{\det ,H_1};$(c)根据所得授权用户PU频谱为空闲状态H₀的平均检测概率以及N‑m个次用户的诚信系数κ_2,t，计算授权用户PU频谱为空闲状态H₀的全局检测概率和此空闲状态H₀对应的全局漏检概率全局虚警概率其中，平均检测概率全局检测概率全局漏检概率和全局虚警概率的计算公式分别如下：$P_{\det ,H_0}=1-Q\left(\frac{{\mathrm{\γ}}_{opt}-1}{\sqrt{(2/N^{\′})}}\right);$$D_{\det ,H_0}=\sqrt[N-m]{\underset{t=1}{\overset{N-m}{\Π}}{\mathrm{\κ}}_{2,t}}\·\underset{l=N-m+1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(P_{\det ,H_0}\right)}^l{(1-P_{\det ,H_0})}^{N-l};$$D_{Fail,H_0}=1-D_{\det ,H_0};$(d)频谱感知融合中心FC根据授权用户PU频谱为占用状态H₁对应的全局漏检概率以及授权用户PU频谱为空闲状态H₀对应的全局虚警概率建立基于次用户数目的频谱感知误差函数Fun(m)；其中，频谱感知误差函数Fun(m)计算公式如下：$\begin{array}{c}Fun\left(m\right)=P_{pu}\·D_{un\det ,H_1}+(1-P_{pu})\·D_{Fail,H_0}\\ =P_{pu}\·(1-D_{\det ,H_1})+(1-P_{pu})\·(1-D_{\det ,H_0})\\ =P_{pu}\·(1-\sqrt[m]{\underset{j=1}{\overset{m}{\Π}}{\mathrm{\κ}}_{1,j}}\·\underset{l=m}{\overset{N}{\Σ}}{\left(P_{\det ,H_1}\right)}^l{\left(1-P_{\det ,H_1}\right)}^{N-l})+\\ (1-P_{pu})\·(1-\sqrt[N-m]{\underset{t=1}{\overset{N-m}{\Π}}{\mathrm{\κ}}_{2,t}}\·\underset{l=N-m+1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(P_{\det ,H_0}\right)}^l{\left(1-P_{\det ,H_0}\right)}^{N-l})\end{array};$其中，P_pu表示授权用户PU信号在其授权频谱出现的概率；(e)计算频谱感知误差函数Fun(m)的频谱感知误差最小值Fun(m₀)，并以该频谱感知误差函数最小值Fun(m₀)对应的数值m₀(m₀≤m)作为参与协作感知的最佳协作次用户数目，并对m个次用户按照其对应的信噪比值snr_i进行降序排列，得到m个次用户的降序排列组；(f)选取次用户降序排列组中的前m₀个次用户作为参与协作感知的最佳协作次用户；其中，分别标记选取的最佳协作次用户为CR'_r，其中，r＝1,2,…,m₀；(4)频谱感知融合中心FC根据OR准则和AND准则，对步骤(3)中选取的最佳协作次用户进行协作检测，以得到协作检测性能曲线，进而得到在OR准则和AND准则下的最佳检测性能值Q_d‑max，并以该最佳检测性能值Q_d‑max所对应的信噪比预设阈值为信噪比最佳阈值；其中记信噪比最佳阈值为λ_optimal，最佳检测性能值即为全局检测概率Q_d中的最大值；(5)根据获取的信噪比最佳阈值λ_optimal，得到该信噪比最佳阈值λ_optimal对应的最佳协作次用户，获取该最佳协作次用户的调整因子α以及其他k₀‑1个最佳协作次用户的调整因子α_r，并分别根据调整因子对应调整各最佳协作次用户的虚警概率；其中，最佳协作次用户CR'_r调整后的虚警概率记为P_fa,r；P_fa,r＝α_r·P_fa,r＝1,2,…,k₀‑1；${\mathrm{\α}}_r=1+\frac{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}-{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_r}{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}},r=1,2,...,k_0-1;$$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}=\frac{1}{k_0}\sqrt{\underset{r=1}{\overset{k_0}{\Σ}}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′2}}_r};$其中，α_r为最佳协作次用户CR'_r的调整因子，用来根据最佳协作次用户自身的信噪比实现对其虚警概率大小的调整；SNR”_r为第r个最佳协作次用户CR'_r的信噪比；(6)根据步骤(5)获取的k₀个最佳协作次用户的调整因子α_r以及对应调整后的虚警概率P_fa,r，计算最佳协作次用户CR'_r调整后的判决阈值λ'_r和检测概率P_d,r，其中，$\begin{array}{c}{{\mathrm{\λ}}^{\′}}_r={\mathrm{\σ}}_w^2\[\sqrt{2N_1}{Q}^{-1}\left(P_{fa,r}\right)+N_1\]\\ ={\mathrm{\σ}}_w^2\[\sqrt{2N_1}{Q}^{-1}(\mathrm{\δ}\·P_{fa})+N_1\]\\ ={\mathrm{\σ}}_w^2\[\sqrt{2N_1}{Q}^{-1}\left(\right(1+\frac{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}-{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_r}{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}})\·P_{fa})+N_1\]\end{array};$$P_{d,r}=Q\[Q^{-1}\left(P_{fa,r}\right)-\sqrt{N_1\·{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_r}\];$$N_1=2{\[Q^{-1}\left(P_{fa,r}\right)-Q^{-1}\left(P_{fa}\right)\sqrt{1+2{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_r}\]}^2{\mathrm{SNR}}^{\′\′}{{}_r}^{-2};$其中，r＝1,2,…,k₀；N₁为采样点数；(7)根据步骤(6)中k₀个最佳协作次用户的检测概率，以加权的OR准则协作后的全局检测概率为频谱感知融合中心FC的最终检测结果；其中，加权的OR准则如下：$Q_d=1-\underset{r=1}{\overset{k_0}{\Π}}{\mathrm{\ω}}_t(1-P_{d,r}),$$Q_{fa}=1-\underset{r=1}{\overset{k_0}{\Π}}{\mathrm{\ω}}_r(1-P_{f,r}),$${\mathrm{\ω}}_r=\frac{P_{d,r}}{\underset{r=1}{\overset{k_0}{\Σ}}{P}_{d,r}},$r＝1,2,…,k₀；其中，P_d,r为第r个最佳协作次用户的检测概率，P_fa,r为第r个最佳协作次用户的虚警概率；Q_d为协作检测后的全局检测概率，Q_fa为协作检测后的全局虚警概率；k₀为最佳协作次用户的数目；ω_r为最佳协作次用户的加权系数。