认知无线电系统中的频谱感知问题研究

【摘 要】 认知无线电系统是一种通信系统，该系统能够充分感知到其周围环境的具体变化，利用其周围空闲的资源，实现智能化无线通信。认知无线电系统的出现可以有效解决目前无线频谱资源缺乏、利用率低的问题。为了保证认知无线电系统可以正常工作，其中，频谱感知技术是最为关键的技术之一，必须进行深度的研究讨论。然而，在实际的通信过程中，由于系统中的噪声存在着不确定性，授权用户的具体信号信息又是未知的，传统已知的频谱感知算法并不能满足当前认知无线电系统的使用要求。所以，必须在信息量较小的情况下，找出高效检测频谱方法，改进频谱感知技术。

【关键词】 认知无线电 频谱感知 算法 问题

无线电频谱是一种自然资源，其具体的使用与分配完全由国家的政府相关部门控制，我国的相关管理部门就叫做无线电管理委员会。目前，使用频谱通常是将完整的无线电分成几个部分，各个部分都是连续的频段，然后管理部门将其授权给不同的用户。若是没有经过授权，其他用户就不能使用该段资源。伴随着通信技术的飞速发展，无线通信设备和业务都得到了广泛的应用，进而无线频谱开始变得资源紧缺，在目前的频谱分配方式中很难找到新的资源。然而，经调查研究，人们发现仍然存在着大量已经分配出去的频谱长期处于空闲状态，这与资源紧缺的现状产生了矛盾。所以，人们必须找出新的频谱分配方式，改变这种畸形的分配现状，进而，认知无线电系统应运而生。

1 认知无线电概述

1.1 基本概念

认知无线电，也称CR。CR技术是一种看似神奇的技术，与先进的软件结合到一起以后可以在多个行业各个领域中广泛应用。CR可以通过学习帮助用户进行高性能的语音理解、GPS导航、自适应组网等大量机器学习，其本质是一种无线电。

认知无线电在世界各国都有研究，相关的频谱管制部门对其非常重视。CR技术的诞生对传统的频谱分配提出了新的挑战，很多相关部门都给与了极大的支持。在2005年，认知无线电技术及其使用设备有了相关的法规进行规范。

世界上第一个为认知无线电提供标准化空中接口的组织是在2004年成立，该工作组的主要目标是开发出一套无线区域网，该网络可以通过认知无线电技术将物理层和相关媒体都收入到控制层中。同时，世界上很多研究机构和大学都在研究CR技术：荷兰在2005年研制了自适应自组网免费频段通信项目，主要研究应急网络;维吉尼亚工学院正在研究一种认知模型，在遗传算法的基础上开发认知无线电节点。我国在2005年就将认知无线电技术划入到计划课题中，目前为止也取得了一些成绩。综上所述，可以看出认知无线电正在被全世界广泛关注。

1.3 关键技术

（1）频谱感知技。认知无线电系统想要建立起来，首先必须能够感知到空间环境中的频谱空洞，进而将其利用起来，提升频谱利用效率。所以，频谱感知技术是认知无线电系统中最为核心的关键技术，也是最重要的基础。

频谱感知的主要目的是为认知用户找出时空中的频谱空洞，同时不会对主用户带来干扰。认知用户在使用频谱的过程中，要时时监视住用户的使用状况，及时切换信道、调整功率或是改变调制方式。

（2）频谱管理技术。认知无线电系统通过频谱感知技术找出一些空闲的频带，这些频带很可能分布于非常广的频域中，具有着不同的带宽、中心频率以及动态特征，使用的具体时间也有着区别。所以，认知无线电想要在众多频带中找出更加适合使用的频带，就必须具备频谱管理技术。通过频谱管理可以快速找出能够高效利用的频谱自适应策略，提升认知系统的安全可靠性。

（3）频谱共享技术。由于频谱的空洞是随着时间变化而变化的，那么相应的认知设备也需要适时调整具体载频。频谱共享技术的产生可以实现在不同时间按照具体的频谱空洞状况合理分配频谱带宽，即便频谱空洞实时变化，认知无线电系统仍然可以在指定区域中完成正常运行。

2 频谱感知算法的存在问题和改进策略

2.1 概述

（1）频谱空洞的基本概念。通常情况下，我们会将一段相对较宽的授权频带分成几个不重叠的连续子频带，将运行状况较好的频带授权给不同的用户进行通信。这时，频带中没有被使用的子频带自然会在频谱上留下不连续的区间，这种区间就叫做“频谱空洞”。也就是说，频谱空洞就是指暂时没有被相应授权用户使用的授权子频带。所以，认知无线电可以在保证不干扰授权用户的同时，在该频带空闲期间交由感知用户使用。

授权频谱在使用期间总共有三种使用状态模型，包括：黑色空间，认知无线电系统在进行频谱感知期间，将检测到该频带正在被频繁使用，那么相应的感知用户就要避免使用该频带;灰色空间，认知无线电感知到该频带中只有一些功率较低的信号，那么相应的感知用户可以将该频带设为备选频带;白色空间，认知无限电感知到该频带几乎没有信号，这种频带也被称为频谱空洞，那么感知用户便可以正常使用该频带。

（2）频谱感知算法的基本概念。认知无线电进行感知时，采用的检测方式包括三种类型：授权用户发射机检测、授权用户接收机检测、多感知用户合作检测等。其中较为常用的具体算法如表1所示。

2.2 存在问题

（1）依赖噪声环境。众所周知，自然环境中不可避免的存在着很多噪声，而噪声正是会影响到感知用户进行频谱检测的最主要因素之一。目前，大部分的频谱检测算法对于噪声较大的环境都比较敏感，甚至有些感知算法甚至要求完全已知该区域的噪声环境。然而，在信号快速变化的环境中，周围的噪声环境并不能被完全掌握，因此为频谱感知造成了一定的麻烦。

（2）依赖采样数。收集大量的数据可以在一定程度上帮助感知用户提升频谱感知效率，即便在噪声条件不能完全确定的环境中也能取得很好的效果。然而，当采集的数据到达了一定的临界值以后，伴随着采样值的增加，感知检测效率并不会继续大幅度提升，甚至可能出现“信噪比墙”。另外，大量数据采集处理也会为机械设备带来负担，花费更多的时间，甚至影响到授权用户。 （3）依赖授权用户。传统的一些感知算法往往需要授权用户的一些信号和信息，这种算法很容易为授权用户的正常通信带来麻烦。虽然该方法在目前的公共频段中可以正常使用，但是随着无线频谱资源的需求越来越高，很多频段需要被严密保护，该类算法便不适合继续使用了。

2.3 新型频谱感知算法

（1）广义似然比检测算法。为了找出更好可供利用的空闲频带，感知用户必须在很宽的一段频带中进行授权用户检测，通常这段频带上会有许多不同类型的授权用户，若是想要了解所有授权用户的具体信息，这是非常不现实的，那么感知用户只能在这种条件下找出更加有效的检测算法。所以，广义似然比检测算法应运而生。该算法能够对授权用户的具体信号进行最大似然估计，进而为自身的检测系统提供一个虚警概率，再参考Neyman-Pearson定理得出最大的统计量。经过仿真模拟，发现广义似然比检测算法在信噪比相对较低的环境中可以取得较好的效果。

（2）压缩多用户合作感知算法。感知用户在进行频谱感知的过程中，往往都是对各个子频带进行检测，直到找到能够使用的空闲频带为止。然而，想要在一个授权用户相对集中的区域中找出空闲频带，工作将非常繁琐。所以，针对这种状况压缩多用户合作感知算法产生了。该算法首先先对感知算法进行压缩，进而提升感知信号的工作效率，随后，再通过融合算法在空间中进行合作检测，有效提升认知无线电系统的检测工作效率。想要得到更好的性能，必须对信道参数先行估计，然后通过压缩感知提升信噪比增益，最后通过多感知用户达成空间增益。各个感知用户全部得出具体的检测结果以后，通过平均一致算法可以得出最终的检测结果，同时认知无线电的整个系统整体检测效率也能得到有效提升。经仿真模拟实验后，该算法确实表现出了很好的性能。

（3）循环前缀特征值检测算法。伴随着通信技术的飞速发展，数据传输对于数量和速度提出了更高的要求，进而无限高数据传输也需要更多的带宽予以支持。考虑到频谱起到一定的限制作用，贸然增大带宽只能一味的增高成本，并不能采用该方法。所以，针对该问题，多天线传输技术被发明出来。该技术采用的是循环前缀特征值检测算法，此算法充分利用了不同假设条件下，接收的信号存在着不同特性的相关系数，进而得出循环前缀协方差矩阵最大特征值以及最小特征值，求比以后便可以计算出具体的检测统计值。该算法经过仿真模拟实验以后，结果表示该算法具备很好的性能。

3 结语

认知无线电近年来越来越受到相关部门的重视，作为该系统中最为关键的频谱感知技术，也要不断改进创新，提升工作效率，创造更高的社会效益以及经济效益。

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