無線電中頻譜感知技術的設計和實現(xiàn)

1.2 有待解決的問題

　　單用戶本地感知主要面臨以下挑戰(zhàn)：首先，對感知設備提出了較高的硬件要求，如高速高分辨率的數(shù)模轉(zhuǎn)換器、高速的信號處理器、寬帶射頻(RF)單元、單/雙鏈路結(jié)構(gòu)等等，以達到所需的檢測速度和靈敏度;其次，由于多徑衰落、陰影和本地干擾等因素的影響，單用戶本地頻譜檢測往往不能獲得滿意的性能。再次，如何檢測基于擴頻技術的主用戶信號也是個難點問題。

　　Ghasemi將頻譜感知的主要難點問題歸結(jié)于3種不確定性：信道不確定性，即在陰影、衰落信道中，認知用戶很難從噪聲背景下區(qū)分出經(jīng)歷深衰落的主信號;噪聲不確定性，主要是能量檢測的性能會因為噪聲估計的偏差受到嚴重影響;聚合干擾不確定性，當網(wǎng)絡中存在多個認知用戶時，單個認知用戶的發(fā)射可能不會干擾主用戶，但是多個用戶同時發(fā)射可能會超過主用戶的干擾溫度門限(最大干擾的容忍程度)。

　　基于以上分析，下一步的主要研究方向包括：針對衰落、陰影等惡劣的信道環(huán)境，研究能量檢測、循環(huán)特征檢測等算法的改進或者進一步探討更為新穎的感知算法;針對正交頻分復用技術(OFDM)頻譜池系統(tǒng)的多帶檢測算法;將傳統(tǒng)的時域、頻域、空域的三維信號檢測進行拓展，并研究包括角度、編碼等維度的多維頻譜感知算法。

　　2 協(xié)作感知技術

　　為了克服本地檢測的弊端，進一步提高檢測性能，協(xié)作感知得到了廣泛而深入的研究。通過不同次用戶間的交互與協(xié)作，不僅僅能降低各認知用戶的檢測靈敏度需求，大幅度提高認知用戶的捷變能力，還能有效緩解隱藏終端問題以及噪聲不確定性等問題。

　　2.1 協(xié)作方案的分類

　　根據(jù)協(xié)作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和協(xié)作策略選擇不同，協(xié)作感知方案可分兩類：

　　(1)集中式協(xié)作感知

　　這種方案中，通常有一個中心基站(或接入點)和多個參與協(xié)作的認知用戶(也稱認知節(jié)點)，并且需要專用控制信道將各用戶本地感知信息傳送到中心點進行融合處理以及最終判決。

　　目前大部分文獻研究的都是該類型的協(xié)作感知。Cabric等人于2004年開始這方面研究，指出集中式協(xié)作感知可以減小多徑衰落信道的影響，改善檢測性能，并分析了節(jié)點數(shù)、門限值等參數(shù)的選取以及陰影相關性對協(xié)作的影響[4].隨后，Ghasemi更加詳細討論了在獨立同分布(I.I.D.)瑞利衰落信道和對數(shù)正態(tài)分布陰影信道條件下，基于能量檢測和硬融合的協(xié)作感知方案的檢測性能及其對頻譜利用率、檢測靈敏度、檢測時間帶寬積、噪聲不確定性抵抗能力的影響。文獻[5]還從聚合干擾的角度，進一步分析了協(xié)作感知對于聚合干擾分布的影響，并在給定干擾概率情況下，給出了單用戶感知靈敏度和協(xié)作半徑之間的權(quán)衡。

　　(2)分布式協(xié)作感知

　　分布式協(xié)作感知中，各協(xié)作節(jié)點彼此可以交互和共享感知信息，并分別對各自感興趣的頻譜做最終判決。該方案最大的好處是簡化了認知網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，因而減小了開銷成本。

　　2005年，G.Ganesan等人提出了基于前向放大協(xié)議的中繼協(xié)作感知方案，主要原理是在時分多址(TDMA)系統(tǒng)中，各協(xié)作用戶間以正交方式傳輸，一旦某個次用戶檢測到主用戶信息，則在下個時隙發(fā)送本身信號的同時轉(zhuǎn)發(fā)檢測到的主信號給鄰近的次用戶，再退出頻段。該方案利用了網(wǎng)絡所固有的非對稱性來提高增益，同樣可以降低檢測時間，保持較低的中斷概率，從而提高網(wǎng)絡的捷變性。

　　2.2 信息融合問題

　　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合是指多傳感器的數(shù)據(jù)在一定準則下加以自動分析、綜合以完成所需的決策和 評估而進行的信息處理過程。信息融合最早用于軍事領域，定義為一個處理探測、互聯(lián)、估 計以及組合多源信息和數(shù)據(jù)的多層次多方面過程，以便獲得準確的狀態(tài)和身份估計、完整而 及時的戰(zhàn)場態(tài)勢和威脅估計。它強調(diào)信息融合的三個核心方面：第一，信息融合是在幾個層 次上完成對多源信息的處理過程，其中每一層次都表示不同級別的信息抽象;第二，信息融 合包括探測、互聯(lián)、相關、估計以及信息組合;第三，信息融合的結(jié)果包括較低層次上的狀 態(tài)和身份估計，以及較高層次上的整個戰(zhàn)術態(tài)勢估計。多傳感器數(shù)據(jù)融合是人類或其他邏輯系統(tǒng)中常見的功能。人非常自然地運用這一能力把來自 人體各個傳感器(眼、耳、鼻、四肢)的信息(景物、聲音、氣味、觸覺)組合起來，并使用先 驗知識去估計、理解周圍環(huán)境和正在發(fā)生的事件。

　　2.2.1 數(shù)據(jù)融合算法

　　隨著計算機技術、通信技術的快速發(fā)展，且日趨緊密地互相結(jié)合，加之軍事應用的特殊迫切需求，作為數(shù)據(jù)處理的新興技術--數(shù)據(jù)融合技術，在近10年中得到驚人發(fā)展并已進入諸多軍事應用領域。數(shù)據(jù)融合技術，包括對各種信息源給出的有用信息的采集、傳輸、綜合、過濾、相關及合成，以便輔助人們進行態(tài)勢/環(huán)境判定、規(guī)劃、探測、驗證、診斷。這對戰(zhàn)場上及時準確地獲取各種有用的信息，對戰(zhàn)場情況和威脅及其重要程度進行適時的完整評價，實施戰(zhàn)術、戰(zhàn)略輔助決策與對作戰(zhàn)部隊的指揮控制，是極其重要的。未來戰(zhàn)場瞬息萬變，且影響決策的因素更多更復雜，要求指揮員在最短的時間內(nèi)，對戰(zhàn)場態(tài)勢作出最準確的判斷，對作戰(zhàn)部隊實施最有效的指揮控制。而這一系列最的實現(xiàn)，必須有最先進的數(shù)據(jù)處理技術做基本保證。否則再高明的軍事領導人和指揮官也會被浩如煙海的數(shù)據(jù)所淹沒，或?qū)е屡袛嗍д`，或延誤決策喪失戰(zhàn)機而造成災難性后果。

　　數(shù)據(jù)融合傳送的是檢測信息，因而要求控制信道的帶寬比較寬，傳送開銷也比較大。對于強調(diào)頻譜效率的CR系統(tǒng)來說，為了追求協(xié)作增益而付出巨大的協(xié)作帶寬代價，顯得有些得不償失。

　　2.2.2 決策融合算法

　　各個協(xié)作節(jié)點獨立地處理觀測數(shù)據(jù)并做出決策，發(fā)送其決策結(jié)果至信息融合中心進行最終判決，這種算法稱為決策融合算法。依據(jù)各節(jié)點決策的權(quán)重是否相同，可將其分為決策硬融合和決策軟融合。

　　在這一層次上，情報中心送來的綜合情報是態(tài)勢評估的基本輸入，融合的結(jié)果要為部隊行動和已方武器系統(tǒng)應作出的反應實時生成預案，并對態(tài)勢發(fā)展和決策進行檢驗和分析，為指揮員提供優(yōu)化后的決策建議。在指揮中心，指揮員借助指揮系統(tǒng)，根據(jù)情報中心進行融合后送來的綜合情報、上級要求和作戰(zhàn)命令，以及我方實際兵力和武器群的布局、特性能力，進行決策融合 C3I 系統(tǒng)中最高層次的信息融合。這一層次智能性強，甚至可以說是一種知識融合，因為它要集中指揮所各個方向室和要素的對策和建議，判別和分析態(tài)勢，制定和分發(fā)計劃，指導和監(jiān)督戰(zhàn)斗。決策融合就是要從這三個方面幫助指揮員認清態(tài)勢的變化并作出反應。

　　除了K/N準則外，文獻[8]提出一種基于雙門限能量檢測的協(xié)作感知方法，用到了n比例邏輯準則，將決策為1的節(jié)點數(shù)與決策為0的節(jié)點數(shù)之間的比值與門限進行比較做出最終判決。