无线频谱

关键词： 频段 频谱 感知 认知

无线频谱（精选九篇）

无线频谱 篇1

一、认知无线电频谱感知的监测方法

1.1认知无线电频谱感知的基本检验方法

匹配谐波、能量、循环平稳特征是认知无线电频谱监测的基本方法。匹配滤波器监测方法是已汇总相干监测方法, 能接收加大的信号噪声比, 并对信号进行迅速的增益处理, 但是这种监测方法对相位同步有着较高的要求。能量监测方法是认知无线电频谱感知中常用的手段, 具有简便和迅速的优势, 是一种非相干监测的技术, 但是存在信噪比较低时局限性较大的缺陷。循环平稳特征监测, 这种方法能够有效区分信号和噪声, 适于调制信号的循环平稳特性来进行频谱监测, 同时也存在着计算复杂、监测时间过长等劣势。

1.2认知无线电频谱感知的多天线与协同监测方法

一是, 似然比监测, 似然比监测的实质是比较在有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下的似然比函数最大值, 从而进行监测判决, 似然比监测可以使统计检验的监测概率最大, 但似然比函数监测需要知道信道增益和噪声分布等信息, 特别需要对授权用户信号的特点和分布需要及时掌握, 所以难度较高。三是, 空间相关性监测, 空间相关性监测考虑了各个天线接收端信号的差异, 性能要优于传统的能量监测法。三是, 协作监测, 这是一种多个认知用户分布在不同地点时, 通过协作对大范围的频谱进行监测, 从而获得更加可靠的监测性能。

二、认知无线电频谱感知技术在频谱管理中的应用要点

2.1窄带噪声的控制

从一个特定频段提取信号时, 需要用到一个或多个数字或模拟的窄带滤波器。只有当滤波器是理想的时候, 信号才能被准确地提取出来从而被精确地量化, 离散的噪声样本才能是独立同分布的。

2.2寄生信号的干扰

认知用户接收端接收到的信号可能不仅含有授权用户信号和噪声信号, 还含有其他杂散信号, 这会导致判决时的虚警概率升高, 进而使频谱利用率下降。

2.3截断认知无线电频谱感知误差

由于硬件的设计原因, 很多方法在硬件上都是采用定点运算来实现, 这会造成截断误差的产生, 从而限制监测方法的精度。一种好的监测方法应该对这种不可预见的误差有较强的健壮性。

2.4实现认知无线电频谱宽带的感知

由于认知用户本身对频谱使用权较低, 通常认知无线电设备可能需要监听很大一段频率范围, 以寻找最好的可用频带来进行信号传输, 因此需要在超宽带无线射频前端和高速的信号处理设备, 以采用提高采样速率面的形式实现无线电频谱宽带感知。

三、结语

综上所述, 为了解决无线电频谱资源固定、僵化的问题, 预防频段匮乏现象的发生, 现代无线电通信行业提出了认知无线电频谱感知技术, 这一技术具有高度的自动化和智能化特点, 特别对于频谱管理工作来说有重要的价值和作用。实际中我们应该通过关键的认知无线电频谱感知技术的应用, 取得突破, 进而达到推进认知无线电频谱感知技术普及进度和强化频谱管理工作的目的。

参考文献

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[4]梁红玉, 陈宏滨, 赵峰.认知无线电协作频谱感知技术综述[J].广西通信技术, 2011 (02)

无线频谱 篇2

目前，各种遥感观测方法及设备提供了天气及气候观测的主要信息，观测人员利用这些信息进行分析，对灾害天气发出预报及告警，从而降低自然灾害风险。这些基于无线电应用的观测手段都需要相应的频谱资源，可以说，没有无线电频谱资源就没有现代化的气象观测。

利用到无线电频谱资源的各项遥感业务主要包括气象卫星、天气雷达、探空仪、雷电监测设备、风廓线雷达、地基遥感设备等。

气象业务中的无线电遥感系统

天气雷达

天气雷达在《无线电规则》的业务划分中属于无线电定位业务，用于天气预报、大气研究等领域。天气雷达对于紧急气象和水文报警有着重要作用，是面对山洪和泥石流等自然灾害的最后一道防线。

跟所有雷达一样，天气雷达也是靠发射无线电信号运行的，通过观察回波信号来工作的。与其他种类的无线电定位雷达不同，一般的无线电定位雷达要去除云、雨等天气现象的影响而探测其它物体，天气雷达则主要是观察大气中的降水及其他天气现象。而这些被测目标往往不是十分有效的反射器，因此，相对“平静”的频谱，即没有人为电子噪声和干扰的频谱，是绝对必要的。

气象工作者一方面利用天气雷达监测、定位和测量云中的含水量或降水量，另一方面利用降水或大气粒子的运动确定风速。雷达测量具体时间段的降水强度，以及接近或漂离天气雷达天线的降水或大气粒子的运动，以测量气候事件内部的循环交替。这是测量龙卷风或洪水等极端天气并提供预警的关键要素。

单一的雷达往往只能观测到一个天气过程的部分情况，难以覆盖整个过程。从而限制了雷达的运行范围。为克服这一局限性，通常在分布网络中等距部署多个雷达。这些网络每天24小时不间断运行，通常覆盖广大地区，如多个国家甚至一个大洲的部分地区，以检测和跟踪气象变化，从而实现早期天气灾害报警。

不同波段的雷达用于观测不同的目标，例如S频段（2700～2900 MHz，10厘米波长）被选用于检测热带和温带气候条件下极远距离（多达300公里）的暴雨。

C频段（5600～5650 MHz，5.4厘米波长）通常选用于温带气候，具有长距离（多达200公里）检测降雨的能力，还因使用较低功率和较小规格的天线，具有较同等空间分辨率的低频雷达成本更低的优势。

X频段（9300～9500 MHz，2.5～3.2厘米波长）天气雷达更为敏感，能够检测出更小的粒子，但由于承受更高的衰减，因而仅用于极短距离（约50公里）的天气观测。

雷达在工作中在中利用方向性波束实现降水和风速的测量。我国现有的天气雷达网中， 包含S波段雷达C波段雷达及少量的X波段雷达，这些频段作为无线电定位业务的天气雷达都与其他无线电业务共用。在不同的国家和地区，主管部门对于天气雷达的划分也略有区别，比如在C波段，一般的天气雷达多用于5600～5650MHz。

天气雷达频谱资源划分

天气雷达业务的是气象遥感观测的最主要的手段之一。长期以来，该项业务得到了主管部门的大力支持。中国气象局也已经建立了具备一定覆盖范围的天气雷达网。这一雷达网络对天气预报和灾害预警发挥了重要作用，特别是S波段雷达对于强降水的临近预报和告警起到了关键的作用。但是，我国天气雷达网络还远未最终完成，特别是西部地区雷达覆盖范围较小。因此，天气雷达仍然是未来很长时间内我国气象观测业务的主要建设内容之一。

同时，相关研究单位也正在开展毫米波雷达在气象领域应用的相关实验，未来可能需要相应的频率资源支持这些应用。

气象辅助系统

《无线电规则》气象辅助（MetAids）业务定义为用于水文、观测和研究等气象用途的无线电通信业务。在实际应用中，我国的气象辅助系统主要是探空系统，包括无线电探空仪、下投式探空仪、气象探空火箭等。目前主要开展的业务室无线电探空仪系统。

无线电探空仪主要用于测量大气温度、相对湿度、风速和风向变化。这些测量确定了天气系统的基本特性，天气预报人员可以判断短期内可能会发生的变化。它们也提供了用于长期预报的数值天气预测模型的输入参数。短期预报要求温度和相对湿度测量具有很高的垂直分辨率。例如，接近地表的云的位置需要以在垂直方向上小于100米的精度进行测量。

许多年来，气象辅助业务是高垂直分辨率大气测量的主要来源。气象辅助在现场从地表之上的位置向由接收机和数据处理系统构成的基站传送大气气象变化的测量结果。在绝大多数情况下，测量压力（或高度）、温度、相对湿度、风速和风向。也可能包括臭氧、悬浮微粒或放射物等大气成分的测量。基站的输出被传送给气象通信网络，以便与其它接收站的数据进行综合。通常气象辅助在使用后不进行回收，所以发射机和传感包的成本必须保持在最低水平。

在最常见的气象辅助系统中，气象气球可将工作的无线电探空仪带至地表以上30公里的高度。我国目前有超过100个探空站，每个探空站每天执行两次无线电探空任务。典型的无线电探空仪包括以下几个主要的部件：发射机、电池、传感器包、以及很多时候一个辅助导航（NAVAID/GPS）接收机。发射机将数据传送给接收站。无线电探空仪依赖电池获得动力。电池通常由水激活，专门为无线电探空仪的使用而生产，因为商用碱性电池不能在低达–90℃的空气温度下工作。传感器包括测量温度、压力、湿度、臭氧或电离辐射等大气状况的传感器。传感器包也将传感器数据压缩到足以传回地面站的长度。

我国目前主要采用不依赖NAVAID/GPS应用的无线电探空仪系统，该系统工作于L波段。一般称为L波段二次探空系统。它通过在气球下面悬置反射器的方法来使用雷达跟踪。

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探空频谱资源划分

目前，我国气象辅助业务主要运行于L波段。L波段也是目前面临其它无线电业务竞争压力较大的频段。在刚刚结束的2012年世界无线电大会上，提出了一项“研究国际移动通信及其他地面移动宽带应用与频率相关的事宜”的决议。该决议受到相关应用部门的支持。该决议可能会对运行于L波段的气象辅助业务提出共用要求，从而限制L波段探空系统的运行和发展。

包括世界气象组织在内的广大气象领域应用部门一直强调要保护涉及气象的一切无线电频率资源。国际电联也一直强调气象作为公益性行业对人类生命财产安全提供了重要的保障作用。因此，针对L波段的气象辅助业务必须提供足够的保护。

同时，在我国气象辅助业务还受限于脚注5.379E的影响。该脚注要求：敦促主管部门不要在1 668.4～1 675 MHz 频带内实施新的气象辅助业务系统，而鼓励主管部门尽可能将气象辅助业务的操作转移到其他频带上。因此，气象工作者有必要开展充分的研究以更合理的应用无线电频谱资源。

未来，我国将会开展P波段探空系统的研究和应用。气象工作者应当积极跟进国内外的研究进展，合理有效的保护P波段及L波段的气象辅助业务频谱资源。

风廓线雷达

风廓线雷达（WPR, Wind Profiler Radar）是利用大气湍流对电磁波的散射作用对大气风场等物理量进行探测的遥感设备。配备有无线电-声探测系统（RASS—Radio Acoustic Sounding System）的风廓线雷达还可以通过电波和声波的相互作用遥感大气虚温。风廓线雷达具有无人值守、自动化程度高、连续观测且时间分辨率高、业务运行成本低等特点，因此风廓线雷达观测是加强对灾害性天气监测的能力和提高短期数值天气预报模式质量的重要手段。风廓线雷达的主要涉及三个不同的频段：边界层风廓线雷达（1270～1375MHz）、对流层风廓线雷达（400MHz附近）、平流层中间层风廓线雷达（50MHz附近）。

《无线电规则》第5条中没有特别针对风廓线雷达的划分及表述。但根据世界无线电大会97中第217号决议，可以在以下频段内实施风廓线雷达：46～68MHz、440～450MHz、470～494MHz（按照第5.291A款）、1270～1295MHz、1300～1375MHz、420～435MHz或438～440MHz频段。

我国气象部门已建成少量边界层风廓线雷达（1270～1375MHz）。而P波段对流层风廓线雷达仍未获得主管部门的正式审批。P波段对流层风廓线雷达的观测目标包含了大量的天气现象，可以为气象预报和预警提供大量数据。目前该频段的风廓线雷达依然在与相关部门进行协调。鉴于P波段风廓线雷达的重要作用，它仍将是未来发展的主要方向。而该项工作的开展也有赖于主管部门及其他在该频段开展业务的相关单位的大力支持。

雷电探测

雷电探测是一项被动的活动，主要是使用无线电接收机探测由雷电辐射的电磁波。在目前系统中，闪电的位置可通过测量闪电电磁波到达方向，或通过测量电磁波的到达时间，或通过两者共同确定。根据所要求的监测地区和系统的特定用途，用于定位雷电活动的无线电频率有所不同。

通过观测以10 kHz为中心的频率（2～15 kHz），可有效进行达数千公里的超远距离定位。我国使用更为最广泛的是另一种操作系统。它覆盖的地区较小，但更为精细。在这种情况下，在以200 kHz为中心的较高频率（所使用的宽带接收机在其1 kHz至350 kHz频率范围中间最灵敏）观测球形波，根据对云到地面或云到云闪电的侧重不同，遥感点通常间隔100公里至400公里。这也是国内目前采用的方式。

VHF闪电轨迹探测系统，通过闪电先导、回击等放电过程辐射的VHF脉冲列，对闪电的放电过程进行定位，获取闪电的放电轨迹。主要频段为：63M、110M、300M等频点。

在2012年世界无线电大会上，专门为全球雷电探测系统增加了频率划分。将8.3～11.3kHz划分给了全球雷电探测系统。

雷电探测系统会涉及到的频谱

我国已经建成了工作于200kHz频段的被动雷电观测系统。该系统目前并没有得到很好的保护，对于雷电探测系统进行保护的研究也并不充分，但由于雷击已经成为一项主要的自然灾害，因此针对雷电探测系统的保护是很有必要的。国际电联已经针对甚低频的全球雷电探测系统进行频率保护，这将有利于我国未来发展相关业务。

高频海洋雷达

在3～50MHz范围内的无线电定位划分可用于无线电雷达操作，以监控海面的浪高、潮流并跟踪大型物体。这些雷达的操作范围将不超过300公里。

自上世纪70年代以来一些国家（美国、德国、法国、澳大利亚、韩国、印度、日本、中国和英国）便一直根据《无线电规则》第4.4条在3至50MHz的频率范围成功地进行了海洋雷达的操作。实验性应用促进了雷达技术的发展，并有助于根据与其它用户之间的兼容性以及海洋测量的有效性确定适当的频谱。出于对更多数据的需求，以减轻灾害（包括海啸）后果，人们越来越关注依赖于这些系统的水上安全问题。

在2012年世界无线电大会上，为高频海洋雷达提供的划分为：4438～4488kHz、5250～5275kHz、9040～9305kHz、9305～9355kHz、13450～13550kHz、16100～16200kHz、24450～24600kHz、26200～26350kHz、39.5～39.986MHz、39.986～40MHz。除最后两个区间，其余划分均为次要业务。

我国气象系统对于高频海洋雷达的应用已有多年。但一直没有针对这种业务进行保护。日本和韩国相关机构对高频海洋雷达的研究热情很高，针对其开展的保护也很重视。随着针对高频海洋雷达研究的进行，我国也有必要更多的参与该业务的频谱应用及保护。

其它地基遥感

气象业务总是依赖于对地球的长期观测。随着技术的不断发展，有很多用于地球观测的地基遥感方法在不断涌现。其中的绝大多数都需要利用无线电频谱资源。

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在介绍这些地基遥感之前，首先需要回答一个问题。在地球观测领域，卫星地球观测业务（EESS）已经运行了多年，那么是否还需要地基遥感提供地球观测数据呢？答案是肯定的。那些为了进行本地详情预测的气象学家或研究行星边际的科学家需要大气探测提供比卫星系统更高的近地垂直分辨率。提供这一信息的一个方法是使用上视无源遥感，并在地球表面安装辐射计，即地基遥感。

用于地基遥感的系统所需的频谱资源分布很广。在国际电联的科学研究组中，地基遥感仍然是一个研究的热点。

目前，已知的可用频谱区间为：50GHz和58GHz之间氧谱带中的特定信道，用于测量温度结构；21GHz和24GHz之间的信道用于提供垂直方向水汽变化的信息；30GHz范围的窗口观察用于云识别。

大量地基辐射计的部署还有利于其它大气成分（如臭氧）的无源遥感（特别是在142GHz）未来水蒸气的测量还将受益于在183GHz水汽吸收带的下翼进行的其他观测。

尽管用于温度和湿度地基遥感的信道与无源卫星遥感处于类似区域，但与卫星使用的信道不同。在一些频率，卫星遥感可与地面业务安全共用，但地基辐射计可能需要得到保护。正在运行的地基辐射计的数量还很少，但如果目前的研发取得成功，在未来可能进行大量部署。可能需要制定一种可行的共用方法，设计辐射计的部署位置，以避免来自其他业务的干扰。因此，这类问题应该是下一阶段在气象无线电业务的一个主要发展方向。

我国气象业务开展已有60余年的历史，但针对气象业务所涉及频谱资源的研究和保护还很不充分。气象领域频谱资源已经有基本明确的划分，但是这些划分都随时会受到来自各个领域的挑战，应当时刻保持对现有频段的保护并强调频谱资源对气象观测业务的重要性。现今无线通信技术迅猛发展，频率资源是各得到了日益广泛的重视。气象行业必须紧跟时代发展，提升对频谱资源重要性的认识，积极开展研究，科学合理的应用频谱资源。

气象业务有不断进步的趋势，很多新型设备都会用到新的频谱资源。发达国家的气象部门和科学部门对这些领域开展了很多研究，我国应当积极参加这类研究，为将来的业务提供必要准备，并推动新技术在气象领域的应用。

总之，频谱资源对气象系统的意义非常重大。应当加强对其重要性的认识，建立稳定的研究团队，积极开展科学研究。以科学研究为基础，合理的充分利用频谱资源，推动气象系统的进步，为社会发展提供更好的服务。

认知无线电频谱检测的研究 篇3

认知无线电 (Cognitive Radio, 简称CR) 的概念最早于1999年由Mitola博士提出的。它通过对频谱周围环境的感知, 将特定的空闲频3段分配给未授权用户, 从而提高频谱利用率。这种动态的1频谱共享方式大大提高了频谱利用率。常用的频谱检测方法有能量检测法、匹配滤波器检测法以及循环特征检测法等, 下面将详1.1细分析这3种方法的原理与性能。

1 常用频谱检1测算法原理

1.1 能量检测

基于能量检测的频谱感知方法是一种信号的非相干检测方法, 也是目前较常用的频谱感知方法。基于能量检测的频谱感知方法可以用二元假设检验问题进行建模, 模型如下[1],

式中假设w (n) 为加性高斯N02白噪声 (AWGN) , 均N值为零; (假N设02 s) 与 (Vn信) '号是是均N相10值互2为独0T0立, x的2方 (;t差N) 为d为tσ采s2样的数高 (斯检过测程时间, 双) 。边功率3谱密度

频谱感知技术的目的就是要根据上述准则区分上面两种不同的假设, 从而判断目前时刻与目前的频段是否有已授权的用户在使用。认知无线电技术应尽最大可能地保护授权用户通信时不受干扰, 即使授权用户的检测概率尽量大。

根据假设检验模型, 检测统计量为

当只有噪声存在时, 检验统计量V′服从自由度为2 TW的中心x2分布, 当只有信号存在时, 检验统计量V′服从自由度为2 TW的非中心x2分布。在噪声确定的情况下, 只要确定了虚警概率pf后, 就可以得到不同信噪比情况下的检测概率pd。

但是在实际中, 噪声的成分不仅有白噪声, 他还包含一些未知的环境干扰噪声, 这就使噪声变得不确定了, 所以只能说实际噪声主要成分是高斯噪声, 噪声能量在一些频带上也不确定。

不确定噪声对能量检测方法的影响将在后面的仿真与分析部分给出。

1.2 匹配滤波器法

匹配滤波器检测框图如图2所示。

匹配滤波器可以使输出信噪比在某一时刻达到最大, 此时就可以最好的判断信号的出现[2]。匹配滤波器的传递函数为

式中, S (w) 与s (t) 互为Fourier变换对。c通常取1, 此时, 最大输出信噪比ρmax=2E/N0, 其中, E为信号s (t) 的能量。由传递函数可知, 匹配滤波检测是对已知信号进行检测。

AWGN信道下对已知信号进行检测的虚警概率pf及检测概率pd的表达式为:

1.3 循环特征检测

调制信号一般都需要经过载波、脉冲序列、重复性扩展、跳频及循环等环节的处理。虽然这些数据是静态随机的, 但这些已经调制的信号的自相关函数和均值却是周期性的, 这就是所谓的循环平稳性 (Cyclostationarity) 。通过对调制信号的自相关函数的分析, 就可以检测出这些特征。信号自相关函数能够把已调信号能量和噪声能量区分开来, 这是因为已调信号具有周期平稳特性, 而噪声是一个宽带的、静态的、没有相关性的信号[3]。

谱相关函数的定义为

其中,

当 (7) 式的结果出现峰值时, 就认为被检测的循环平稳信号存在。

2 检测性能仿真与分析

奈曼—皮尔逊准则是现今认知无线电中评估检测性能的主要准则, 它包含两个重要参数:检测概率 (pd) 和虚警概率 (pf) , 这两个参数之间的关系通常用接收机工作特性曲线ROC表示。判决门限的制定主要依据Neyman-Pearson准则, 即在已知虚警概率的条件下尽量提高检测概率。

2.1 能量检测法仿真与分析

假设信道噪声为加性高斯白噪声, 发送信号为BPSK信号, 为了方便比较, 本文做了以下两组仿真研究加以说明。第一组仿真是在信道噪声组分确定的情况下, 对检测概率与信噪比之间关系进行仿真;第二组仿真是虚警概率pf取1%, 信道噪声的不确定度x分别取0 dB、1 dB、2 dB时, 对检测概率及信噪比之间关系进行的仿真。

仿真结果显示, 在噪声确定的条件下, 虚警概率pf越低, 检测概率pd越高, 其检测性能较好, 可以满足系统需要;随着信道噪声不确定度的增大, pd的值随之减小, 检测的可靠性也随之降低;当信噪比接近-2dB时, 检测的结果是可以信赖的。

2.2 匹配滤波器法仿真与分析

在AWGN信道下, 用matlab仿真出匹配滤波检测的ROC曲线, 从匹配滤波检测的ROC曲线可以看出:对一特定的虚警概率, 接收端的信噪比越大, 对应的检测概率越高, 亦即系统的检测性能越好。

从理论上说, 匹配滤波器检测法可以使信号的输出信噪比在某一时刻取得最大值。匹配滤波器的最大优点是能够在短时间内获得较高的处理增益。

但是, 匹配滤波的限制也是显而易见的, 在使用匹配滤波器检测信号之前, 必须掌握被检测主用户信号的先验信息, 比如调制方式、脉冲波形等, 如果先验信息不确定, 感知的性能会受到严重的影响;由于匹配滤波法需采用已掌握的先验信号与接收到的信号进行相关产生检测统计量, 所以只有当二者达到完全同步才能达到目的。

2.3 循环特征检测法仿真与分析

假设授权用户信号采用BPSK调制方式, 信道为加性高斯白噪声, 时延τ=0, 循环频率a=2fc, fc为信号载频, 信号样本数为T=1024, 窗函数为凯撒窗, 窗长L= (T/4) -1, 通过仿真可知, 当虚警概率选定时, 判决门限也同时被选定, 可以看出在相同信噪比情况下, 虚警概率与检测概率成正比关系, 检测概率随着信噪比的增加而提高。

3 结论

本文介绍的几种算法中, 能量检测相不需要知道被检测信号的先验信息, 且它的相对复杂度最低, 对未知的多径衰减具有较好的鲁棒性。但是, 由于能量检测门限设定的前提是精确的噪声功率, 所以不确定噪声会对其性能产生较大影响;匹配滤波算法是理论上的最优检测算法, 但是却需要掌握主用户信号的先验知识, 并且需要做到精确同步, 而在认知无线电中, 这两个条件都很难达到;周期特性检测虽然不需要信号的先验信息, 并且可以区分主用户信号的类型, 但是复杂度较高, 实现起来比较困难。因此这几种算法在实际应用中均有其难以克服的限制条件, 难以得到更深入的发展。

摘要：本文简要介绍了认知无线电系统中3种常用的频谱检测方法, 分析了3种检测方法的性能, 并通过仿真分析了他们的优点和缺点。仿真结果表明, 这3种常用方法在实际应用中均存在问题, 需要进一步的改良。

关键词：认知无线电,频谱检测,能量检测,匹配滤波法,循环特征检测法

参考文献

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无线频谱 篇4

摘要：针对传统静态频谱分配方法导致大量频谱资源浪费问题，提出一种静态与动态相结合的认知无线电电磁频谱管理方法，该方法对授权用户采用静态的频谱分配和管理方法，结合动态频谱调度管理方法为非授权用户分配频谱，给出了系统结构和频谱管理过程，并分析了当前研究的不足，该方案兼容现有的频谱管理体系，又能实现对非授权用户的频谱动态调度管理，大大提高了频谱利用率，是一种易于实施且效益明显的改进电磁频谱管理方案，

关键词：静态；动态；电磁频谱；管理分配；认知无线电

DoI：10.15938/j.jhust.2016.04.007

中图分类号：E917

文献标志码：A

文章编号：1007-2683（2016）04-0036-04

0引言在“陆海空天电网核”全维联合作战的现代高技术信息战争中，依赖先进的电子战装备夺取到制电磁权是取得战争胜利的法宝，现代战争中，电磁频谱是信息获取和传递的最主要媒介，是信息依存的核心载体，夺取了“制电磁权”就为最终夺取制“信息权”创造了有利条件频谱资源是一种非常宝贵的稀缺资源，为了避免各种不同的通信业务之间的相互影响和干扰，目前各国采用的大都是静态频谱分配体制，由专门的无线电频谱管理部门对无线电频谱资源进行统一管理和分配，

信息化战争中，电磁频谱环境日益复杂，尤其近年随着无线通信技术不断发展，朝着智能化、宽带化和无缝化的方向演进，对频谱资源的需求越来越大，由于现代战场上装备数量和通信业务量不断增加，己方通信网的自扰也日益严重，为了提高频谱利用率，现有的技术手段多是采用时域、空域、频域、码域复用的方法，但是与日益增长的新业务和对带宽的需求增长相差甚远，另一方面，据实测数据表明3 GHz以下的频段利用率不到30%，3～4 GHz频段利用率只有0.5%，而4-5 GHz频段竟然有99.7%未被充分使用，由此可见，传统的频谱资源静态管理方式导致大量的授权频谱在不同地域和时间严重浪费，是造成当前频谱稀缺的紧张局面的重要原因，采用动态频谱接入和共享的方式提高频谱资源的利用率来替代传统的静态频谱管理体制是解决上述问题的根本途径，

由于存在巨大的经济和政治背景，且一直以来静态频谱资源分配体制发挥了重大作用，故想在短期内从根本上废除静态频谱分配和接人体制是不现实的，所以论文基于认知无线电思想提出了采用静态与动态相结合的频谱共享模型，可以很好地兼容现有静态频谱分配体制并能最大限度地保证授权用户的权益，且可以大幅提高频谱利用率，由此，论文引人认知无线电，建立一种静态与动态相结合的频谱分配体制，对军事通信中提高频谱利用率、建立可靠通信以及通信抗干扰都有重要的现实意义，

1.基于认知无线电技术的频谱管理

认知无线电（CR）是以软件无线电为扩展平台的一种新的智能无线通信技术，作为频谱动态调度管理体制的核心技术，它可以对周围的电磁环境特征进行感知，通过无线电描述语言与通信网络进行沟通，采用构建理解的方法进行学习并实时调整系统传输参数，使通信系统的无线规则与输入的无线电激励的变化相适应，使通信系统的频谱利用达到随时随地的高效性和高可靠性一系列适合无线频谱合理使用的空中接口、时空模式设置、射频带宽及相关协议称之为无线规则，系统的重构能力是认知无线电系统的重要特性，该功能的实现是基于软件无线电为平台，除此之外，信号处理和机器学习也可作为认知无线电的实现方式，

一个基本的认知无线电实现周期要经历3个过程，分别是：

1）无线电信道分析和估计：负责分析和估计无线电环境干扰温度、检测无线环境空闲频谱；

2）估计信道状态并进行预测建模：包含估计信道状态信息、对发射机可用的信道容量进行预测等；

3）频谱资源管理和发射功率控制：该部分主要完成认知无线电周期中的多址接入及控制，其中动态频谱分配由发射机来实现。

认知无线电系统其认知功能的实现依赖上述环节的顺序执行，一个完整的认知环路如图1所示。

2.动态与静态结合的认知无线电频谱

管理

2.1无线电频谱管理现状

现有的无线电频谱管理体制采用的是静态频谱分配方案，即某个频段被无线电频谱管理部门分配给某项业务、某业务部门或团体，则该频段只能由某项业务、某业务部门或团体使用，非授权用户不得使用该频段，即使该频段处于空闲状态，这样就导致一方面频谱利用率很低，另一方面许多亟待使用该频谱的用户无法使用该频谱，这种传统的静态的频谱分配机制限制了对频谱资源的有效充分利用，因此亟需进行优化改进，

在传统的无线电管理体制中，无线电频谱管理机构负责制定频率使用规则，使用者、部门或团体向其申请使用频率，无线电频谱管理机构将频率分配给无线电频谱使用者、部门或团体，该过程如图2所示，

现有的无线电频率分配包括频带划分、分配和指配3个层次，这3个层次具体为：

1）频带划分：制定频率划分表，将某个特定频带列入表中，对该频带使用指定使用条件，条件满足时可将频带分配给无线电业务使用者使用，

2）频带分配：规定频带使用区域和使用条件，将无线电频带分配给指定部门的无线电通信业务使用，

3）频道指配：制定使用条件，使用对象为无线电台，满足条件时将频道指配给某个无线电台使用，

2.2静态与动态相结合的电磁频谱管理方法

在静态的频谱分配体制中，某些频道被占用，某些未被使用，其中某些已分配的频道的利用率很低，大部分时间处于空闲状态，可以利用时分复用的思想来提高这些频道的利用率，我们将已经分配但在某时某地用户未使用的频谱称为“频谱空洞”，根据频谱被占用的时间长短，定义3种类型的频谱空洞：

1）黑洞：频带资源被授权用户的业务占据，存在较强的发射功率干扰，不能被非授权用户利用，

2）灰洞：频带资源被授权用户的业务部分占用，存在低发射功率的干扰，在某些情况下可以被非授权用户使用，但使用效果不理想，

3）白洞：频带资源未被授权用户的业务占用，仅存在背景噪声，能够被非授权用户利用，

现实中频谱空洞已经被大量的理论研究和现场实测所证实，意识到上述问题，那么如何通过时间复用的方式利用灰洞和白洞来提高频谱利用率就成为要研究的关键问题，而这恰恰是认知无线电的优势所在，

在认知无线电中，用户被分成两类：授权用户和非授权用户，通过申请获得授权频带且可以独享已分配频段的用户称为授权用户；在一定条件和规则下复用授权频段且不影响授权用户使用的称为非授权用户，而非授权用户具体又分为两类：一类用户具有认知功能，能够自主探测频谱空洞并自动调整无线电通信参数；另一类用户不具有认知功能，系统中设置了动态调度管理系统，由管理系统负责探测频谱空洞，用户向管理系统申请频谱和无线电通信参数，具有认知功能的用户极其少数，不是本文研究的重点，本文重点研究不具有认知功能的非授权用户的频谱分配和管理机制，论文针对其提出了一种频谱动态调度管理方法，

开发一套自适应管理和分配机制来充分有效地利用频谱资源是频谱动态调度管理系统的首要任务，其重点是构建无线频谱使用状况数据库，并根据频谱空洞检测和分析结果动态更新数据库，另外要实时处理非授权用户的频谱申请并应答，为申请用户从数据库中优选频道，从而在不影响授权用户的情况下充分利用频谱空洞，有效提高频谱利用率，

频谱动态调度管理系统需要考虑授权业务出现时非授权业务的实时规避，且非授权业务出现时不能影响其它用户的正常通信，因此需要设计一种动态的频谱管理和分配方法，同时专门设置频谱动态调度管理部门为非授权用户分配频谱，

因此，在现有的静态频谱管理方法的基础上，基于认知无线电的思想，需要设计一种频谱动态调度管理方法为非授权用户分配频谱，原有的静态频谱分配管理方法仍适用于授权用户，该方法本文称之为静态与动态相结合的认知无线电电磁频谱管理方法，

本文给出的静态和动态相结合的频谱管理系统的最高管理机构称为无线电频率管理部门，该系统接受授权用户和非授权用户的申请，同时按照一种自适应的策略利用频谱空洞来为非授权用户分配频谱，在本系统中，针对授权用户，频谱管理部门将频带分配给次级频管部门，再由其指配频率给授权用户，针对非授权用户，频率管理部门下属专设的频谱动态调度管理部门，由该部门为非授权用户指配频率，静态和动态相结合的频谱管理体系如图3所示。

针对非授权用户，要同时满足频谱管理的性能要求和实时性要求，本文设计了一种频谱动态调度管理系统，它由频率使用状况数据库、频谱动态调度管理中心、频谱侦测单元和被侦测的实际的无线电频谱使用环境构成，

整个频谱管理和分配过程包含了一系列管理办法或规则，实际的无线电频谱使用环境由授权用户和非授权用户构成，无线电环境的变化被频谱侦测单元周期侦测并将结果上报频谱使用状况数据库，数据库对频谱数据进行实时更新，

整个频谱动态调度管理过程如下：

1）无认知能力的非授权用户按照规定格式提出申请，申请内容包括频谱使用需求、业务类型、使用时间、使用地点等，形成申请信令提交给动态频谱调度管理中心；

2）动态频谱调度管理中心接收到申请信令后首先回复一个申请已接收应答，然后根据申请信令提供的信息按照查询规则在频谱使用状况数据库中为申请用户匹配频谱，并对符合条件的结果进行优选，构建优选频谱集合；

3）频谱动态调度管理中心再将优选频谱集自动形成分配信令发送给申请用户，申请用户收到分配信令后进行解析，获得优选频谱集合和使用条件，条件达到后即可接入；

4）在整个动态频谱调度管理过程中，频谱侦测单元在满足实时陛要求的条件下作周期性的循环侦测，获取无线环境中的频谱空洞信息，并根据侦测结果实时更新频率使用状况数据库，在侦测到授权业务出现后，立刻发送规避信令要求非授权用户退出当前频谱接入，使用次优选频谱接人；

5）非授权用户接收到规避信令后立即退出接入并使用次优选频谱接人，如果接入不成功则继续选择优选频谱集中的其它频谱接入，如果接人不成功或接入效果不理想，用户可以重新发送申请信令申请新的优选频率集，

频谱动态调度管理系统的具体构成和动态频谱管理过程如图4所示，

非授权用户申请过程和频谱动态调度管理中心分配过程完全依靠网络自动实现，一个完整的频谱动态调度管理过程体现了高度的自主性，一方面非授权用户的申请是自动的，另一方面频谱动态调度管理中心的受理过程和应答也是自动的，

在系统运行过程中，无线频谱环境时刻在发生变化，如某授权用户结束业务释放频谱出现新的频谱空洞，频谱侦测设备会立刻侦测到此频谱空洞，并据此更新频谱使用状况数据库，数据库将此频段的状态由忙碌改为空闲，

3.结论

地面无线广播电视频谱监测方法 篇5

关键词：无线,广播电视,频谱,监测

1 序言

频谱监测是采用技术手段和一定的设备对无线电发射设备发出的射频频谱特性参数（中心频率、带宽、频偏、功率、调制方式调制度和速率等）进行测量，对频段利用率和频道占用度进行测试统计和分析。频谱监测是监测工作的基础，有了完善准确的频谱监测数据，就能为频谱管理提供所需的依据和材料，完善频谱管理的环节。

频谱监测的主要工作目的如下：

(1）监测已核准的无线电台站的发射，检查其工作是否符合批准的技术条件和要求；

(2）及时发现与查明我国电台受干扰情况，对各种干扰信号进行监测并进行分析，确定干扰源；

(3）监测无线电频谱使用情况；

(4）及时发现与查明非法电台或“地下电台”；

(5）对常规的技术指标进行测量分析；

(6）为选用最佳工作频段和清静频道提供依据；

(7）积累和掌握电波传播规律；

(8）信号、频谱占用度、干扰、环境测试与分析等的监测。

2 地面广播电视监测网实现频谱监测的原理

地面无线广播电视监测系统可对地级以上城市播出的地面无线电视和调频广播节目信号进行24小时监测，作用在于加强地面无线广播电视播出质量与内容安全的无线电频谱资源监管手段，维护了空中电波秩序，提升安全播出的管理能力和信息化水平。它能够实现如下功能：接收、解调、监测、存储、回传调频广播和无线模拟电视信号；可以快速扫描开路广播电视频段频谱, 提供地面无线电视和调频广播的频谱占用情况，并对相关技术指标进行测量。

监测前端设备是监测网中的核心组成部分之一，主要由天馈线系统、解调模块、采集模块、测量模块、视音频存储模块、主控模块等组成，各部分功能介绍如下。

(1）天馈线系统要使用全向天线。由于地面无线电视和调频广播节目信号往往来波方向不一致，使用定向天线会造成误差，同时使用定向天线也不能客观的反映观众实际收听收看情况。

(2）解调模块的作用是将馈线输入的射频信号解调成视音频信号，目前支持地面模拟电视和调频广播两种信号类型。

(3）采集模块的作用是将解调后的视音频信号进行模/数（A/D）转换，按指定的方式进行压缩编码。

(4）测量模块专门负责信号频谱扫描及指标测量，其中地面模拟电视能够测量的指标有图像载波电平、伴音载波电平、A/V比、载噪比、频偏；调频广播能够测量的指标有载波电平、调制度等。

(5）视音频存储模块负责将所有视音频内容和各类测量数据等进行存储，能够进行本地存储或通过网络回传，保存的期限由人工指定。

(6）主控模块负责接收和返回上层系统的指令，并根据指令要求，控制各模块完成相应功能。

各模块示意图见图1。

频谱监测主要通过测量模块来完成，由上层系统下发频谱测量任务，前端监测设备根据要求执行任务并自动将结果上报系统。目前监测网中的频谱测量任务包括两类：实时频谱任务和定时频谱任务。

实时频谱任务是上层系统下发频谱测量任务后，监测前端设备立即执行频谱扫描，并将结果上报，任务只执行一次。上层系统仅能对频谱扫描的起止频率、步长等参数进行设置。实时频谱扫描结果见图2、图3。

定时频谱任务是上层系统下发频谱测量任务时，包含任务执行的起止时间、循环执行方式、频谱扫描的起止频率和步长等参数，此条任务会记录到监测前端设备的数据库中，当达到执行任务的时间后，设备会自动根据设置好的参数进行频谱测量任务，并将结果自动上报到系统中。由于频谱监测是一项连续性的工作，所以目前应用较多的是定时频谱任务。

通过设置定时频谱任务，前端设备连续对某一频段的频谱进行扫描后，监测网目前只是将这些数据进行二维展示，如果将频谱任务得到的频率、电平和时间三组数据进行组合，就可以生成三维频谱瀑布图，从而实现对频谱的监测。

3 频谱监测业务实践

监测前端设备具备解调、采集、存储、测量等多种功能于一体，如果将频谱监测模块与其他各模块结合，我们就可以将监测设备的功能扩展到节目播出运行图监测、信号识别、干扰信号监测等方面，如图4。

下面就对这几种监测的实现方式进行说明：

节目播出运行图的监测：通过连续的频谱监测，结合电平、调制度等指标自动判断此频率是否开机，再根据前端设备数据库中记录的节目播出频率，可以，进而可以绘制出节目的播出运行图。

信号识别：在频谱扫描中如果发现信号较强的频率，但数据库中没有记录，可以通过主控程序实时调用解调模块进行解调，看看用哪种制式解调成功，就可以判断此频率的信号类型，达到信号的自动识别。同时也可以用采集模块对解调后的信号进行录制并存储，方便以后进行人工查询和判别。

干扰信号的监测：由于连续的频谱扫描可以绘制出三维的频谱瀑布图，所以我们较容易判别出干扰信号出现的时间和频率，再经过解调、采集、存储等模块的配合，就可以实现对干扰信号的内容或指标进行实时录制和存储，可做为核查的依据。

4 对完善频谱监测功能的探索

如果具备以上这几种监测功能，再结合成熟的图像比对、语音比对和识别技术，我们就可以实现对地面电视和调频广播的播出内容、台名呼号等的自动识别和监测能力，做到减少人工参与，提高监测效率。

由于目前监测网在每个地级城市只有一个站点，而地面电视和调频广播又都是视距传输的信号，对于一个未知发射源的定位，至少需要2个以上安放在不同地点的测向设备进行交叉测向定位。在没有固定测向站的情况下，可以利用移动监测测向车采用变换位置的方法对未知发射源进行定位（车的高度有限且受地面建筑的遮挡、反射的影响准确定位的难度较大）一般车载监测测向主要用于逼近未知发射源的查找（近距离查找）超短波测向需要多个站点进行交会，所以较难实现测向等功能。

当然，要实现上述几种功能，除了监测设备各模块的配合工作能力外，重点是测量模块的测量能力和准确度、解调模块的扩展性两部分。因此监测设备首先要做到模块化，即各模块可以协同工作又相互独立，更换测量模块不会影响到其它模块的工作，只要具备相同接口的测量模块都可以在监测设备上正常工作，这样便于更换先进的测量设备。其次解调模块要具备扩展性，当出现无法解调的制式信号，只需加上相应的解调模块，就可以实现对新制式的解调，且不会影响其它模块工作，这样可以保证信号识别的准确性。

5 结束语

以上是对地面无线广播电视频谱监测功能的原理和实践进行了探讨，随着CTTB、CMMB等新媒体的发展，频谱监测在监测工作中的地位越来越重要。除了充分利用现有资源实现频谱监测外，还要根据频谱监测的要求，不断改进监测系统，才能更好地配合广播电视安全播出工作，完善广播电视监测手段，达到“全面监测、提高效率、有效管理”的目的，切实为广播电视安全播出服务。

参考文献

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[2]陈德泽.广播电视监测技术[M].北京:中国广播电视出版社, 2008.

[3]翁木云等.频谱管理与监测[M].北京:电子工业出版社, 2009.

[4]朱庆厚.无线电监测与通信侦察[M].北京:人民邮电出版社, 2005.

认知无线电的频谱感知技术研究 篇6

随着无线通信业务的增长,可利用的频带日趋紧张,频谱资源匾乏的问题日益严重。世界各国现行的频率使用政策除分配极少的ISM频段之外,大多采用许可证制度。而获得许可的用户,并非全部都是全天候占用许可频段,一些频带部分时间内并没有用户使用,另有一些偶尔才被占用,即使系统频谱使用率低,仍无法将空间的频谱分配给其他系统使用,即无法实现频谱共享。怎样才能提高频谱利用率,在不同区域和不同时间段里有效地利用不同的空闲频道,成为人们非常关注的技术问题。为了解决该问题,Joseph Mi tola于1999年在软件无线电的基础上提出了认知无线电(Cognitive Radio,简称CR)的概念[1],要实现动态频谱接入,首先要解决的问题就是如何检测频谱空穴,避免对主用户的干扰,也就是频谱感知技术。CR用户通过频谱感知检测主用户是否存在,从而利用频谱空穴。

1 匹配滤波器检测(Matched Filtering)

匹配滤波器是一种最优的信号检测法,因为在输出端它能够使信号的信噪比达到最大。匹配滤波器最大的优点就是能够在短时间里获得高处理增益。但是使用匹配滤波器进行信号检测必须知道被检测的主用户信号的先验知识,比如调制方式、脉冲波形、数据包格式等,如果这些信息不准确就会严重影响其性能,同时匹配滤波器计算量也较大。因此它可以用来检测一些特定的信号,但是每类主用户认知无线电都要有一个专门的接收器,这就增加了系统的资源耗费量和复杂度。

2能量检测(Energy Detector-Based Sensing)

能量检测是一种较简单的信号非相干检测方法。根据基本假设模型,在高斯加性白噪声(AWGN)信道情况下,采用能量检测法进行主用户信号检测的性能。在AWGN信道非衰落的环境中,可知信道增益h是确定的。在H1下,当接收到的信号超过判决门限λ时,判断主用户信号存在。在H0下,当接收信号超过判决门限时,则会作出错误的判断。分别用Pd和Pf,来表示检测到主用户的概率(检测概率)和错误判断警报的(虚警)概率,对H.Urkowitz[2]的研究结果进行简化,可以得到通过无衰落的AWGN信道检测的概率和虚警概率的近似表达式为

其中:Y是信噪;σ是一个正数;r(),Γ(,g)是方差;是完整和不完整Gamma函数;Qm是普遍马库姆(Marcum)函数,其定义为

Im-1(g)是第m-1阶修正贝塞尔函数。

由公式(1)可以看出如果Pd很低,将会导致不能检测主用户信号的概率很大,这样反过来就增加了对主用户的干扰。如果Pf过高,则错误警报会使认识无线电用户错过许多频谱利用的机会,导致频谱利用效率低下。为了提高能量检测的可靠行,最近关于这方面的研究主要集中在能量检测器上[3,4,5]。

3 静态循环特征检测

静态循环特征检测是通过利用接收信号的静态循环特征来检测主用户的。静态循环特征检测除了复杂度较高外,可以克服匹配滤波器检测和能量检测的缺点。调制后的主用户信号一般会有载频、跳频序列、循环前缀等,从而使信号有内在的周期性。若信号的均值和自相关函数呈现周期性,且周期与信号的周期相同,则称其是静态循环的。我们可以通过分析信号谱相关函数中循环频率的特性来确定主用户信号是否存在[6]。谱相关函数中,零循环频率处体现信号的平稳特征,非零循环频率处则体现信号的静态循环特征。因为噪声是平稳的,在非零循环频率处不呈现频谱相关性,而主用户信号是静态循环的,在非零循环频率处呈现频谱相关性。因此可以判定,若非零循环频率处呈现频谱相关性,说明存在主用户信号;若仅在零循环频率处呈现频谱相关性,则说明只存在噪声,主用户信号不存在。静态循环特征检测无需知道信号的先验信息而且能够区分噪声和有用信号,可以摆脱背景噪声的影响,因此与上述两种主用户发射端检测算法相比对信号有较好的检测性能。但是,静态循环特征检测计算的复杂度高,所要求的观测时间较长。

4 合作检测

无线环境中,信号传输会受到阴影、多径等因素的影响,感知用户的本地频谱检测不能满足所要求的可靠性及快速性;更甚者,感知用户受到严重阴影的影响时,会发生漏检,从而会对主用户系统造成干扰。为此,需要同频段上不同感知用户之间进行协同,提高检测的可靠性以及快速性。合作检测可分为中心式和分布式两种协同方式。

4.1 中心式检测

中心式检测指认知无线电基站收集各认知无线电设备感知到信息,探测可用频谱,然后广播该信息给其它认知无线电设备或者直接控制认知无线电通信。该感知结果由称之为AP的接入点收集,目的是减轻信道衰落影响,增强检测效果。研究软硬信息汇总方式是为了减少错失机会的概率。文献[7,9]表明,在错失机会概率方面,软信息相结合优于硬信息相结合的方法。

4.2 分布式检测

多径衰落和阴影衰落都会影响单一检测器的检测性能。由于所有检测器都位于深衰落的概率非常低,研究者倾向于采用分布式感知方法来提高检测性能和可靠性,从而降低对单一检测器的苛刻要求。在分布式感知技术中,为了达到良好的检测性能,往往需要较高的控制信道带宽。虽然量化将引入额外的噪声和信噪比的降低,但却是一种降低带宽需求的有效手段。研究表明:2-3Bits量化不会引入明显的性能损失,而采用1Bit量化(决策)时,随着参与分布式感知的用户数趋向于无穷大,其性能也是渐进最优的。

5 本振泄露功率检测

主用户接收机工作时,接收的高频信号经过本地振荡器后,会产生特定频率的信号,一些信号不可避免的从天线泄露出去,该方法就是通过检测有无泄露信号来判断主用户是否在工作[10]。然而,CR用户直接检测LO泄漏并不可行,这是由于LO泄漏能量通常很小,而且LO泄漏能量随接收机模型和LO的生产指标不同而不同,这些变化因素将导致CR用户检测错误率增加。为解决这一问题,在应用中,将小而低成本的传感器安置在接收端,当传感器检测到本振泄漏功率时,会以特定的功率通过一个特殊的控制信道感知用户。

6 基于干扰温度的检测

干扰温度是美国联邦通信委员会(FCC)提出的一个新概念。它是感知用户在检测出频带内已有通信的基础上预测的自己的传输将对主用户接收机产生的干扰。干扰温度模型被定义为每单位带宽里未经授权的发射机RF功率与接收机系统噪声功率之和,是建立在实际的RF环境中以及发射机和接收机交互的基础之上的,充分考虑了所有干扰的累积效应。干扰温度可以用下式来表示:

其中Ps未经授权的发射机RF功率(单位是W),P0为接收机系统噪声功率(单位是W),K为常数,等于1.38*10-23 (单位是焦耳/绝对温度),B为信号带宽(单位是Hz)。

干扰温度的准确测量需要感知用户对主用户系统进行准确的定位。只要感知用户造成的干扰温度不超过干扰温度限,感知用户通过调整自己的参数(如发射功率、调制方式等)就可以使用这个频段中的频谱空洞[11]。但是该方法不能保证对主用户系统的有力保护,特别是处于边缘接收的主用户接收机就很容易受到感知用户的干扰。

7 结束语

认知无线电具有使频谱得到充分利用的潜能,但前提是必须保证这个频率上的已授权用户的使用不受影响,其中关键技术之一就是频谱感知技术。本文就认知无线电的一些频谱感知技术进行了讨论,随着其相关技术的成熟,该技术将会成为未来最热门的无线技术,并且给未来的频谱使用策略带来革命性变化。

参考文献

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[10]Wild B,Ramchandran K.Detecting primary receivers for cognitive radio applications. in Proc.IEEE DySPAN 2005.Nov 2005:124-130

认知无线电网络中频谱分配算法 篇7

1 对认知无线电的介绍

在无线移动通信领域,认知无线电技术是该领域革命性的技术。无线电频谱资源是国家重要的战略性资源之一。无线电频谱资源并不是取不尽、用不完的公共资源,它是非常有限的。用户通过借助于该技术进行搜索可用频谱资源、定位周围环境以及动态的接入频谱 , 进而提高通信系统的频谱利用率和容量。因此,认知无线电技术被大家公认为解决无线电频谱资源紧缺办法之一。认知无线电网络,它的频谱资源是随着授权用户的活动情况、地理位置、时间的不同而不断变化的。该频谱资源之所以能够随着用户的活动环境、详细时间、具体位置的改变而改变,是因为通过无线电技术可以对频谱分配进行一定的算法。

2 认知无线电网络频谱分配

以前的无线网络的频谱可用频段被频分复用技术划为成若干信道,在满足无干扰的条件下进行分配可用信道,以满足用户需求的最大化,这个问题也被称之为信道指配问题。但是认知无线电网络中有关动态频谱分配问题与传统的信道指配问题不尽相同。在认知无线电网络中 , 可用信道是时常动态变化的,主要是会随着广大用户地理位置和时间的变化而改变、随着户行为的多变会导致空闲频段变得较为零碎而大小各异。而信道指配中还未指配、即将指配的可用信道通总是固定不变的。认知无线电网络频谱分配的相关问题可以具体为 :主用户和次用户两者之间建立起一种动态的频谱共享机制、满足主用户使用频谱资源、满足用户在使用的时候及时避免信号的干扰、如何把空闲频段有效地分配给次用户或者其他用以及优化频谱利用的效率。

3 无线电网络频谱的具体算法

在实际的无线电网络中 , 在达到频谱利用率最大化的同时 , 需要最大限度地考虑分配算法的设计目标的公平性、高效性、扩展性、有效性。频谱分配算法的设计通常需要在公平性和高效性之间达到某种平衡 , 不仅要使得系统满足某种性能的要求,而且要保证一定的公平性 ;高效性频谱分配的是做到对可用频谱的合理化分配,使得系统的频谱利用率与吞吐量达到最佳 ;认知无线电网络频谱在参与共享的节点数目处于动态变化的状态,为此算法的可扩展性,能够满足规模的可伸缩性 ;算法有效性的重要衡量标准表现在它的执行时间,频谱需要对随时空闲频段及时做出分配响应,以保证算法的实效性与时效性。满足以上设计目标的公平性、高效性、扩展性、有效性这几个特点的算法有如下。

3.1 关于 ABUR 算法

认知无线电网络中,在保证用户得到基本的频谱通信的前提下进行频谱动态分配的目标是,尽最大可能通过算法的优点有效提高频谱的利用率,加大信道效益。因此,学者提出了ABUR算法。ABUR算法不仅考虑到了广大用户的满意度,而且延续了IASA算法的一些思想,像如缩短了分配时间、强化了用户的满意度。

3.2 基于博弈论的频谱分配算法

认知无线电网络系统中的每一个节点都被看作智能的自治系统,Etkin、Neel、Cao等人采用博弈理论对无线电技术软件的适应机制与调制机制进行了全面的分析,并且借用潜博弈模型对认知无线网络功率的控制进行诠释。议价博弈是Etkin、Neel、Cao等人所提出的一个分布式的无线网络频谱分配算法。通过议价博弈 , 有利于优化分配没有必要在每次拓扑结构发生变化时进行再次计算,同时为博弈算法有助于考虑算法的公平性。

3.3 CSGC 算法

CSGC算法主要考虑无线电网络频谱分配之中的频谱干扰差异性和频谱效益的差异性,与此同时分析了在非协作式和协作式条件下无线电网络频谱分配算法的差异。在CSGC算法中提出了四种基于标号的准则 : 协作式最大比例公平准则、非协作式最大总计带宽准则、协作式最大总计带宽准则、非协作式最大比例的公平准则。

CSGC的算法采用最高标号值的节点同时把无线电网络的相关频谱分配给各个节点 , 接下来考虑不同位置所产生不同的关联频段列表、干扰约束条件以及频段效益的差别化,经过多次反复反射完成对特定区域节点的频谱分配。换句话说是指把每次分配时通过对应的标号方法把节点做上特定的标记,这样下来每个标记都有每一个相对应的频段,然后采用具有最高标号值的节点把对应的的频谱分配给对应的节点用来拓展与更新,最后在频谱列表中主动删除已经分配的频谱。

3.4 频谱拍卖的分配算法

频谱交易的模式之一就是频谱拍卖分配模型,它的交易方式是“拍卖”,主要是待拍卖的商品被卖家告知拍卖商。经由拍卖商组织拍卖活动,而买家则是向拍卖商进行投标,拍卖商进而根据利益最大化的基本原则确定获得商品的赢家,并且有权向获取商品的赢家索要支付。所以频谱拍卖是把频谱的拥有者当作卖家,用户被看做是买家,而接入点或者基站则主要充当着拍卖商 .

频谱拍卖的分配算法与传统拍卖很不相同,频谱拍卖必须考虑它的干扰限制能不能使得频谱具有空间可以利用 ;在另一个方面要提供经济快速的收敛速度和鲁棒性以满足有效性。这些要求使得目前的频谱拍卖在设计方面非常的困难,这也和传统的拍卖设计无法保证诚信、严重退化的频谱利用率、指数级计算复杂度有着千丝万缕的联系。

4 结束语

本文首先介绍了认知无线电网络了解什么是认知无线电,有什么作用以及实际生活中的存在意义。然后详细阐述了认知无线电网络频谱分配,它的工作环境与内容。最后主要介绍了几种有代表性的认知无线电网络频谱分配的算法,以基于博弈论的频谱分配算法和频谱拍卖的分配算法为例,简要的介绍了博弈论的频谱分配的思想意义,算法内容。深切的表达了一个好的无线电网络频谱算法应当使用了尽量少的网页面积从而给广大的用户提供尽可能的满意结果,即无线电网络频谱算法效益的最大化。

摘要：随着科学技术的发展,无线通信技术逐渐趋于成熟,虽然频谱资源日益增多,但是认知无线电的频谱仍是处于紧缺状态,在一定程度上对无线通信的发展有着阻碍和抑制的作用。比如一些用户的需求在认知无线电网络中并没有得到满足,这一问题具体表现在频谱分配算法的不够严谨,存在很大的欠缺。

认知无线电中频谱感知算法研究 篇8

为提高对微弱信号的检测能力, 克服经典感知算法的缺点, 近年来基于随机矩阵理论的感知算法迅速成为研究热点。Cardoso等人提出基于大维随机矩阵理论的协作频谱感知算法 (LSC算法) , Zeng等人中提出了最大特征值感知算法和最大最小值特征值 (MME) 算法, 文献[1,2,3]对上述算法进行改进, 但求取判决门限时仍然使用了协方差矩阵特征值的渐近值。在小样本情况下会对感知性能造成影响。

为解决上述算法中计算量大, 通信开销大、忽视认知用户的差异性等缺点, 本文采用随机矩阵理论的最新发现, 分析了根据特征值比值分布设置判决门限的方法, 提出了一种基于自适应信任度选择的特征值频谱感知算法。

1 感知场景

在网络中存在认知基站, 多个认知用户采用协作的方式对主基站发射的信号进行感知, 并把感知到的信号发送到认知基站进行统一的数据处理, 最后根据相应准则判决出频段内是否存在频谱空洞, 实现了协作频谱感知。

2 算法描述

认知网络中, 用户分布存在非均匀性、不对称性, 甚至有一些恶意用户存在。这些原因导致不同用户判决结果的可靠性程度不同。若融合中心完全公平地同等对待所有参与用户, 则最终判决难免会受到那些检测性能低的节点的不利影响。而且在协作感知过程中协作用户数和采样数越多, 需要越多的通信开销。本文根据各认知用户的自适应可信度作为选择条件, 从K个用户中选出可信度最高的M个用户进行协作, 以降低运算量和检测时间, 减小感知开销, 进而提高检测效率。

为了避免对噪声功率进行估计, 首次感知前利用不存在授权用户的过去感知周期内的信号 (该信号可以通过关闭感知设备接收天线前端, 通过采集感知设备的噪声而获得) 与实际通信中的接收信号能量作对比, 得出本地感知结果。本文提出的自适应信任度特征值频谱感知算法描述如下:

(1) 初始化参数, 信任度均为1, 判决错误数均为0, 调整因子初始为0.9; (2) 进行信号采样, 得出本地判决。将本地判决与采样信号发送到认知基站; (3) 并计算协方差矩阵的最大最小特征值, 并计算判决门限; (4) 按相应公式得出判决结果; (5) 对比各用户本地判决与认知基站得出的最终判决, 更新用户信任度值; (6) 选择出前M个信任度最高的认知用户进行下次协作; (7) 在下一次协作中, 步骤 (6) 中选出的M个用户发送其本地感知结果及采样信号信息;其余K-M个用户仅发送其本地感知结果。

3 仿真分析

经过仿真可以得到用户的信任度与检测概率具有基本一致的变化趋势, 并且随着检测次数的增加, 信任度越来越接近其本地检测概率。用户由于检测概率逐渐降低, 信任度也随之降低。CMME特征值的比值分布与实际分布存在较大偏差, 本文算法的分布能够精确逼近实际分布。因此, 在同一虚警概率下, 本课题设置的门限更为精确。

通过选择出5个信任度高的认知用户进行感知。本算法能够在特定虚警概率下设置出更精确的门限, 可达到80%以上的检测概率;而CMME算法由于其门限设定时的渐近特性, 使得在小样本情况下无法达到较好的检测性能;由于噪声不确性的存在, 能量检测几乎失效。在5个用户协作时, 本算法性能明显优于CMME算法;在10用户协作时, CMME算法性能略高于本课题算法;在信噪比为-25dB时, 本课题算法能达到接近60%的检测概率。

在算法复杂度方面, 由于特征值检测算法的计算复杂度主要在于协方差矩阵特征值的计算上, 复杂度为O (K3) , 而得到协方差矩阵也需要进行K×N次的乘法和加法运算。因此, 协作用户数量的选取直接影响了感知算法的复杂度。本文算法基于信任度选择小部分用户进行协作, 大大降低了算法的复杂度;在感知开销方面, 本课题算法选择出少量用户进行协作, 其他用户仅需发送1bit的本地感知结果;相比其他特征值检测算法所有用户均发送大量采样信息, 本课题算法减少了感知过程的通信开销。

4 结束语

本文针对传统特征值检测算法中计算量大, 忽略用户差异性的缺点, 研究了一种基于特征值检测的改进算法。通过设置不同用户的自适应信任度对用户进行选择, 并利用随机矩阵理论中最新发现的特征值比值分布设置相应判决门限, 在信任度高的部分用户的协作下能获得高检测性能, 节省了感知时间和感知开销。

摘要：本文利用随机矩阵最新研究成果, 分析接收信号采样协方差矩阵的最大最小特征值的比值分布, 求取更为精确的判决门限, 并在感知过程中选择信任度高的部分用户进行协作。

关键词：认知无线电,频谱感知,特征值,信任度

参考文献

[1]PENNA F, GARELLO R, SPIRITO M A.Cooperative spectrum sensing based on the limiting eigenvalue ratio distribution in Wishart matrices[J].IEEE Communications Letters, 2009, 13 (7) :507-509.

[2]曹开田, 杨震.一种新型的基于最大特征值的合作频谱感知算法[J].电子与信息学报, 2011, 33 (6) :1367-1371.

认知无线电非协作频谱检测技术 篇9

概述

频谱空穴检测技术是认知无线电技术的关键, 其分为非协作频谱检测技术和协作频谱检测技术。非协作频谱检测是指用户独自进行频谱空穴检测。协作频谱检测是指多个用户联合进行频谱空穴检测。本文主要对已有非协作频谱检测技术进行探讨。在现有文献中, 非协作频谱检测主要包括匹配滤波器检测, 能量检测、周期平稳过程特征检测、干扰温度检测、本振功率泄露检测。

匹配滤波器检测法

匹配滤波器检测指完成授权用户信号的解调, 进而判断授权用户发射机是否处于空闲状态。匹配滤波器输出的信噪比最大, 但匹配滤波器检测只针对特定信号, 对于其它信号, 这个滤波器不一定匹配。因此, 对每个授权用户都应有一个相应的匹配滤波器, 且解调要采用相干解调, 对同步要求高, 但所需时间少, 须知道授权用户先验信息。如图1 所示。

能量检测法

能量检测如图2 所示。它通过带通滤波器选出所需信号, 然后经过平方和积分器进行能量累积, 最后通过门限进行判别。

可以看出, 能量检测是一种非相干检测方法, 不需要先验知识, 对同步要求不高。但判决门限不易选定, 直接影响能量检测的检测概率和虚警概率。对调频信号、扩频信号、直接序列信号不适用。另外, 能量检测不易分辨出噪声和信号, 且很难检测出微弱信号。

周期平稳过程特性检测法

匹配滤波器检测方法需要知道授权用户的先验信息, 能量检测不能把信号与噪声、干扰区别开来。通信工作者提出了周期平稳过程特征检测法。

尽管数据是静态随机的, 但经过人工调制的信号, 其自相关函数和均值具有周期性, 且噪声带宽较宽, 不具有相关性。在一维功率谱密度函数中, 频谱特性重叠的, 循环频谱特性不重叠, 周期平稳过程特性检测法利用授权用户频谱相关特性, 分析出循环频率的特性, 将信号与噪声区别开来, 进而判断授权用户发射机是否处于工作状态。从而探测出 “频谱空穴”。但其观测时间较长, 计算量大, 如图3 所示。

本振功率泄露检测法

匹配滤波器检测法、能量检测法、周期平稳过程特征检测法属于授权用户发射端检测, 即认知用户接收信号确定授权用户发射机工作状态, 从而判断“频谱空穴”。下面探讨的本振功率泄漏检测法属于授权用户接收端检测, 通过判断授权用户接收机工作状态从而确定该段频谱是否可用。

本振功率泄漏检测主要是检测授权用户接收机射频前段本地振荡器泄漏的功率来判断授权用户工作状态, 从而发现“频谱空穴”。由于技术水平不断提高, 本振功率泄漏水平也随之下降。另外, 当认知用户接收机与授权用户接收机距离较远时, 认知用户接收机难以接收到授权用户接收机本振泄漏的功率。因此, 本振功率泄漏检测法应用范围较小, 探测时间长, 但可操作性强。

干扰温度检测法

干扰温度检测法属于授权用户接收端检测法。“干扰温度”是FCC于2003 年提出的。干扰温度模型如图4所示。

干扰温度检测法就是认知用户和授权交互先验信息, 只要认知用户对授权用户接收机累积干扰低于干扰温度门限, 就不会对授权用户通信质量产生恶劣影响, 认知用户就可以通过调整自己的发射机参数共享这段频谱。干扰温度检测法是在最恶劣环境下共享频谱, 所以干扰温度检测法可以发现更多“频谱空穴”。

干扰温度的计算公式为:

式中PI为在中心频率为fc, 带宽为B的干扰下的平均功率 (W) ;k ——波尔兹曼常数 (=k1.38 ×10-23J/ K) 。

几种频谱检测方法的比较

前面对认知无线电中常用的非协作频谱检测算法进行了探讨比较, 各有优缺点。在实际应用中, 应该根据具体通信环境和通信要求选择合适的频谱检测方法。表1 列举了这几种方法的优缺点及适用环境。

结语