快速检测方法在合作认知无线电网络

文摘

认知无线电(CR)技术提高频谱的利用率高度通过投机取巧的频谱共享,哪些请求快速检测的频谱利用率是动态的。考虑到无线信道的特点,我们提出一个快速检测计划合作的认知无线电网络,由多个CRs和一个中央控制办公室。具体来说,每一个CR使个人使用序贯概率比检验检测决定结合Neyman皮尔森检测对一个特定的观察窗长度。该方法检测延迟上界。此外,加权的融合规则也提出了中央控制办公室快速达到全球决策基于CRs所收集的信息,与更多的CRs权重分配信道条件好。仿真结果表明,该方案可以实现快速检测,同时保持了检测精度。

1。介绍

在传统的授权频谱管理,用户通常支付和频谱的独占访问一定程度的服务质量(QoS)保证。一方面,频谱越来越拥挤的无线设备数量大幅增加。然而,另一方面,利用光谱在任何给定的时间很低。图1显示了一个测量30 m-3ghz频谱利用率。我们可以看到很多频谱乐队空缺。因此,它将有效允许未经授权的用户与授权用户共享频谱使用空频带。

认知无线电技术是开发利用这些白色空间智能(1,2]。FCC频谱政策工作组发布了一个新的频谱管理政策,开放访问或许可免除模式,在2002年,允许未经授权的用户使用机会频谱。随着过渡完成从模拟到数字电视,有空闲频道(空白)在每一个媒体市场3]。因此,联邦通讯委员会宣布了一项提议制定规则通知(NPRM) 2004年5月13日,而提出“允许未经授权的无线电发射机在广播电视频谱频谱没有被使用的地方”。视为次要用户,认知无线电(CR)必须避免干扰主用户(PU),也就是说,授权用户,共享许可与PU带。因此,认知无线电需要频谱检测聚氨酯的存在,确定光谱的空白,调整其传输的一个空白,以避免干扰聚氨酯。

探测光谱的空置的乐队是第一步,但非常重要的认知无线电技术。有三个主要的数字信号处理技术,可以用来检测聚氨酯的存在:匹配滤波、能量检测,周期平稳特性检测(4,5]。其中,能量检测器被广泛使用,因为它很简单和容易实现(6]。无线电设备,一个CR可能遭受严重的阴影或多路径衰落对主发射机,它不能检测聚氨酯甚至在燕国的存在。此外,存在一个隐藏节点问题,一个CR可能过于远离PU检测存在,但接近主接收机干扰接待如果网络传输。合作遥感提供了一种解决上述挑战[7,8]。在合作传感,多个认知无线电合作达到一个最佳的全球决策通过交换,结合个人的本地感知结果。允许多个CRs合作,合作遥感可以提高检测概率,减少检测时间,实现分集增益(9- - - - - -18]。

由于衰落和噪声的无线频道,需要大量样本的准确检测。然而,频谱利用率是动态的,请求快速检测,使机会共享。在本文中,我们提出一个快速检测计划合作的认知无线电网络,它由CRs和中央控制办公室。每个CR的个人检测决策,然后将其决定,平均信号噪声电台(信噪比)中央控制办公室,这将使全球检测CRs的决定基于收集的数据网络。那么中央控制办公室广播全球检测所有CRs的决定。该方案包括两个折叠:首先是提出了序贯概率比检验(SPRT)方法与截断窗口上界在个人CR检测时间,同时满足检测精度要求;二是提出一个加权的融合规则,分配更多的权重CRs具有良好的信道条件下,中央控制办公室加快全球决策通过使用较少数量的个人决策。仿真结果表明,该方案可以实现快速检测,同时保持了检测精度。

剩下的内容组织如下。节2我们讨论了系统模型。部分3提出了快速检测方案。节4,给出了仿真结果。最后,我们给的

结论。

2。系统模型

我们考虑一个认知网络,由CRs和中央控制办公室。每个CR是配备了一个能量检测器分别检测聚氨酯通过测量接收的信噪比的存在。一旦发现决定CR, CR传达其决定随着平均接收信噪比中央控制办公室为全球决策。作为融合中心,中央控制办公室一些融合规则适用于其收集的数据,进入全球检测决定。那么中央控制办公室广播全球检测所有CRs的决定。(AODV)广泛采用临时按需距离矢量路由协议(19)是使用一个默认clear channel CRs之间的信息交换和中央控制办公室。默认频道可以选择几个预定的通道。

在本文中,我们使用对数正态分布的跟踪路径损耗模型: 在哪里接收到的信号功率在距离,在参考点接收功率吗,路径损耗指数,是正常的跟踪与零均值和随机变量在dB标准方差。

我们总结的主要符号表将用于论文1。

3所示。快速检测计划

在本节中,提出了一种快速检测计划和讨论细节。SPRT与截断窗口为个人检测,提出了加权紧随其后的中央控制办公室的融合规则达到快速全球的决定。

3.1。单独检测

快速和准确的个人检测是必须的。实现所需的检测精度,需要采集多个样本由于时变无线链接。一种方法是把一定数量的样本,然后做一次决定,比如Neyman Pearson法(20.]。另一种方法是序列检测,即检测决策准则将检查每当一个新样本,如序贯概率比检验(SPRT) [21]。Neyman皮尔森方法有一个固定的检测延迟,而SPRT通常需要less-detection时间平均但可能需要长时间的推迟虽然有小概率。我们建议将这两种方法结合在一起,把两者的优点。具体来说,我们建议征收截断窗口SPRT以便检测延迟是有界的。当样品的数量小于窗口大小,使用原始SPRT序列检测。如果序列检测无法决定,当窗口大小,Neyman皮尔森的方法将被用于做出最后的决定。拟议的SPRT截断窗口实现小检测延迟相比SPRT和Neyman皮尔森的方法。

3.1.1。序贯概率比检验

我们定义了两个假设,规定如下: 当CR观察一个新的样本能量检测器,它将计算累计总和。的对数似然比先验知识。让我们假设所有样本的接收功率th观测样本,然后对样本的对数似然比 当是真的,即聚氨酯不存在,只是噪音。当是真的,即聚氨酯确实存在,是接收信号功率和噪声功率。让的情况下噪声样本均值和方差为零。然后是正常分布 在哪里是信号的力量。因此,对样本的对数似然比

可以写的累积和对数似然比顺序的方式 在哪里 它也可以写成 根据(5),我们有

将累积的和对数似然比与两个停止边界相比,和,做出决定。当累计金额大于,我们接受假设和检测过程停止。如果累计金额小于,我们接受假设和检测过程也停止。然而,当介于这两个范围,一个新的样品将和累计金额将被更新并与界限。序列检测过程一直继续下去,直到停止。

这两个停止范围设置,以满足所需的miss-detection概率和假警报概率。他们可以近似为21]

让检测时间。我们可以获得预期的检测时间:

3.1.2。提出SPRT截断窗口

序列检测过程是随机的,可能需要很长时间才停止。为了把一个上限检测时间,我们强加一个截断窗口大小SPRT。如果SPRT不能停止样品,而不是将更多的样品,我们应用Neyman皮尔森(NP)方法达到立即决定而达到一定的虚警概率和检测概率与样本。

拟议的SPRT与截断窗口(SPRT-TW)方案总结如下:

因此,个人的检测概率和个人假警报概率提出SPRT-TW可以写成,根据贝叶斯规则, 在哪里的概率是CR在窗口大小不做出决定样品和的概率是CR到达在窗口大小决定。根据总概率规则,这两个概率可以表示为 在哪里和两个假设和统计概率吗

从(9),是正态分布随机变量的总和。因此,遵循正态分布 在哪里

预期的检测延迟SPRT-TW可以获得: 在哪里 基于(13)- (17),预期的延迟可以很容易获得。

3.2。加权的融合规则

数据融合技术用于有效地结合决策的数据。由于其简单性和有效性,的融合规则已广泛应用于许多应用程序包括认知无线电(7,22]。我们也可以应用的中央控制办公室的融合规则达到全球检测决定。类似于(23),可以指定为全球决策规则 在哪里是个别检测的指标决定。如果接受和如果接受。

上面的的融合检测规则意味着每个数据都有和其他人一样的可信度,只需添加个人检测一起决定。然而,这并不是真正的在无线通信系统中。例如,假设两个CRs正确检测聚氨酯的存在与一个CR位于非常接近聚氨酯,另一个位于远离聚氨酯。附近的CR收到强烈的信号和快速检测聚氨酯,在遥远的CR接收信号很弱,需要更长的时间达到决定。显然,从附近的CR检测决定更加可靠,这是没有考虑在原始的的融合规则。因此,我们提出一个加权的融合规则通过分配更大重量的CR信号接收(即好。,良好的通道条件)。则指定为全球决策规则 在哪里个人决定的重量吗。有很多方法来设计重量以反映个人决策的可信度。在本文中,作为一个例子,我们设计重量作为接收信噪比的线性函数 在哪里和是一些常数。

在加权的融合规则,个体在良好的信道条件下检测决策给出更多的全球决策权重。因此,全球决策请求少量的CRs如果这些CRs有良好的通道条件或大量的CRs如果他们有坏信道条件。因为那些CRs信道条件好的也有较小的检测时间使用SPRT-TW,因此他们的决定到达中央控制办公室更快,全球可以减少检测时间当大多数CRs有良好的信道条件。

4所示。仿真结果

在本节中,我们首先考虑个人为每个CR检测性能,然后评估加权的全球检测融合规则。对数正态分布的跟踪路径损耗模型,跟踪随机变量,增加了结果的随机性,复杂的插图和洞察力的讨论。因此,在个人的模拟检测中,我们首先考虑计程仪航程路径损耗模型没有衰落,然后概括它慢衰落的场景。仿真结果在没有消退的情况下帮助理解整个创新的快速检测计划。在模拟中,我们设置以下参数:遵循正态分布与零均值噪声功率设置为120 dBm;的路径损耗指数;是设置为20 dBm;参考距离设置;统计概率。

4.1。个别检测场景1:不褪色

没有衰落,计程仪航程的路径损耗模型简化的路径损耗模型和平均接收信号功率 CRs距离较长的PU接收弱信号功率,因此,距离可以用来表示接收到的信号强度或接收的信噪比。

注意,检测性能取决于窗口大小和接收信号功率。直觉上,窗口大小越大,更好的检测性能;接收到的信号功率越强更好的检测性能。我们首先考察传统Neyman皮尔森(NP)方法的性能在不同样本的数量(即。,窗口大小在SPRT-TW)。我们解决NP方法的假警报概率为0.05。图2显示了NP方法的探测概率随样本的数量在不同距离CRs PU。结果表明,探测概率增加样本数量的增加和CR与较小的距离(即。强信号)达到较高的检测概率为任何给定的样本的数量。如图2,传统的NP方法需要42个样品达到0.99 CRs的探测概率距离110米。

我们设置了两个停止的SPRT基于miss-detection概率和假警报概率和模拟SPRT-TW提议。图3显示了检测概率CRs的SPRT-TW随窗口大小与不同的距离。图3有相同的趋势如图2。如图3在距离110米,CR(收到信噪比是58.343 dB)大多数窗口大小满足0.99 CR位于时探测概率(收到信噪比为63.8764 dB)只需要2样本平均达到相同的探测概率。与NP方法相比,SPRT-TW花费更少的样品达到相同的检测概率(例如,42个样本为NP方法和18个样本为SPRT-TW CR= 110)。

图4显示相应的虚警概率SPRT-TW的窗口大小各不相同。结果表明,随窗口大小和CR在较小的距离达到更小对于任何给定的窗口大小。如图4CR在需要窗口大小达到0.02假警报概率,这只需要4 CR的窗口大小。

从数据3和4,我们看到窗口大小需要精心挑选,以满足所需的检测性能。此外,窗口大小的选择还取决于信道条件(即。收到信噪比)。为了最小化检测延迟,我们需要选择最小的窗口大小能满足性能要求。

我们进一步比较NP之间的检测延迟方法,SPRT,我们提议SPRT-TW。图5表明,NP方法需要最长的延迟,我们提议SPRT-TW最小的延迟。仿真结果验证我们SPRT-TW的确是一个快速检测计划相比,NP和原始SPRT方法。

4.2。个别检测场景2:慢衰落

在本节中,我们考虑对数正态分布跟踪路径损耗模型,所示(1)。由于随机衰落的因素概率,我们定义了一个信心, 在哪里接收功率和是阈值。描述了我们有多少信心当接收功率比功率阈值。在仿真中,我们设置为跟踪和路径损耗指数。

我们设置阈值功率dBm和情节的置信概率随距离图6。结果表明,随着距离的置信概率减少。达到0.9置信水平,CR定位从PU小于45米。没有衰落,然而,CR在就可以定位接收dBm的力量。因此,CR衰落条件下应该使用相同的窗口大小的CR没有消退。我们也尝试各种阈值功率和识别不褪色的场景的距离和褪色的场景中使用同样的窗口大小来实现类似的检测性能。结果如表所示2在0.9置信水平。结果表明,衰落有负面影响的检测性能。

4.3。加权的融合规则

在本节中,我们提出了加权比较的与原有的融合规则的融合规则。从[23),我们知道通常被选为最小化总误差概率,如图7。

我们随机生成CRs根据均匀分布在聚氨酯的距离从80米到110米不等。我们使用线性加权函数分配每个CR的重量。公平的比较,我们设置了值和如重量等于1的期望但权值的方差可以有所不同。数据8和9显示CRs的重量分配在不同距离的平均重量为1,但体重方差为0.5和0.02,分别。显示附近的CR是分配更高的体重比遥远的CR由于信道条件好。此外,CRs权重的不同距离不同重量差异时更大。

我们比较了最小数量的个人决策需要达到全球的决定。我们选择这样总可以最小化原始误差概率的融合规则。对于最初的融合规则,每个决定体重1享受同样的待遇,因此,最低50个人检测决策与所有积极的检测是必要的。在加权融合规则,个人决定是区别对待的。减少个人决策的数量,我们需要包括最好的CRs通道条件(即。最接近的CRs PU)。例子的结果如表所示3。结果表明,加权融合规则需要更少的最小数量的个人决策。此外,更多的重量差异,数量少的个人决策融合的需要。因为这些决定最好的CRs通道条件,因此到达中央控制办公室最快,全球的决定很快就能够实现无需等待更多的决策。

5。结论

在本文中,我们提出了一个快速检测方案,SPRT-TW个别检测和加权的融合全球检测规则,对于合作的认知无线电网络。结果表明,拟议中的SPRT-TW花最少的检测时间与传统NP检测方法和原始SPRT和加权融合规则一般花费更少数量的个人决策(因此更快)达到全球决策相比原来的融合规则。我们的方案考虑了无线信道的特征。对未来的工作,我们将努力获得权重分配的优化设计。

确认

本文支持下AFOSR格兰特fa9550 - 09 - 0630和由NSF格兰特CNS 0619693。

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