無線電畢業(yè)論文

1、<p><b>　　摘要</b></p><p>　　認知無線電CR（Cognitive Radio）作為一種革命性智能頻譜共享技術，以不干擾授權業(yè)務為前提，允許非授權業(yè)務利用頻段傳輸信號，可顯著提高頻譜的使用率，是解決目前頻譜資源緊張的有效手段，并逐漸成為了當今通信界的研究熱點。避免干擾主用戶PU（Primary User）的正常通信是認知無線電最重要的限制，而頻譜感知則為這一目

2、標提供保障。為了提高頻譜感知的性能，認知無線電網絡中的大量節(jié)點可以被用來進行協(xié)同頻譜感知，協(xié)同頻譜感知可以有效地克服單節(jié)點頻譜感知的局限性。</p><p>　　本文首先分析研究了常用的頻譜感知技術，尤其是能量檢測技術。在無線信道中信號會受到多徑衰落、陰影的影響，將導致頻譜檢測性能急劇下降。為了解決這個問題，多個認知用戶可以通過協(xié)同感知提高檢測性能。本文研究了當今熱門協(xié)同頻譜檢測算法和協(xié)同感知中的數(shù)據融合問題，隨

3、著參與協(xié)同檢測的認知用戶數(shù)目的增大，頻譜檢測檢測性能逐漸增強。但頻譜檢測差錯概率并不隨著認知用戶數(shù)目的增大而繼續(xù)增大，而是趨于平緩。相反過多的認知用戶參與協(xié)同檢測會使整個認知無線電網絡的感知時間過長，即靈敏度降低。同時也會造成巨大的系統(tǒng)開銷。 </p><p>　　本文提出了一種新的基于可信度的協(xié)同檢測算法。在滿足目標錯誤概率的條件下，只選擇可信度較高的一些認知用戶參與協(xié)同頻譜檢測。仿真結果表明當認知用戶中存在惡

4、意節(jié)點或者故障節(jié)點時，該算法同傳統(tǒng)算法相比較,頻譜檢測性能更好，具有更強的健壯性。</p><p>　　關鍵詞：認知無線電；頻譜檢測；能量檢測；協(xié)同頻譜檢測</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　Cognitive radio (CR) technique is considered as one of th

5、e solutions of current spectrum resource scarcity. The core idea of cognitive radio is to exploit the licensed but underutilized spectrum, in order to improve the spectrum efficiency. In cognitive radio systems, avoiding

6、 interference to primary users is the most important constraint. And spectrum sensing is the key technique to achieve this goal. In order to improve the performance of spectrum sensing, cooperative spectrum sensing is pr

7、opo</p><p>　　In this dissertation, we first give an overview of some well-known spectrum sensing techniques, especially energy detection. However, in wireless channels, signals often suffer from shadowing an

8、d fading, which may lead to a very poor sensing performance. In order to solve this problem, cooperative spectrum sensing has been studied to improve the spectrum sensing performance. This dissertation focuses on the we

9、ll-known cooperative spectrum sensing techniques and the optimal fusion rule for coope</p><p>　　In this dissertation, we proposed a novel cooperative spectrum sensing algorithm. Only a few cognitive users w

10、ith highest reputation are selected to cooperate while guarantees a target error bound. Numerical and simulation results show that our algorithm will be more robust and achieve better sensing performance when there exis

11、ts attackers or malfunctioning cognitive users comparing with the conventional method.</p><p>　　Key words：cognitive radio; spectrum sensing; energy detection; cooperative pectrum sensing.</p><p>

12、;<b>　　目錄</b></p><p><b>　　第一章 緒論5</b></p><p>　　1.1 研究背景及意義5</p><p>　　1.1.1認知無線電研究背景5</p><p>　　1.1.2 協(xié)同頻譜感知的研究背景6</p><p>　　1.2 國內

13、外研究現(xiàn)狀7</p><p>　　1.3 主要研究內容及論文結構9</p><p>　　第二章 頻譜感知技術9</p><p>　　2.1 頻譜感知技術概述9</p><p>　　2.1.1 模型定義11</p><p>　　2.1.2 頻譜感知技術的性能參數(shù)11</p><p>

14、;　　2.2 單節(jié)點的頻譜檢測技術12</p><p>　　2.2.1 匹配濾波器檢測12</p><p>　　2.2.2 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測13</p><p>　　2.2.3 能量檢測14</p><p>　　2.3 其他檢測方法18</p><p>　　2.3.1 本振泄漏檢測18</

15、p><p>　　2.3.2 基于干擾溫度限的檢測19</p><p>　　2.4 本章小結19</p><p>　　第三章 協(xié)作頻譜感知技術20</p><p>　　3.1 協(xié)同頻譜感知系統(tǒng)的結構20</p><p>　　3.2 融合與決策規(guī)則21</p><p>　　3.2.1 “

16、與”準則22</p><p>　　3.2.2 “或”準則22</p><p>　　3.2.3 “K”秩準則22</p><p>　　3.3 控制信道帶寬受限條件下的協(xié)同頻譜檢測算法23</p><p>　　3.3.1 基于雙門限的能量檢測算法23</p><p>　　3.3.2 基于雙門限的協(xié)同頻譜檢測

17、算法性能分析24</p><p>　　3.4 基于可信度選擇認知用戶參與協(xié)同頻譜檢測26</p><p>　　3.4.1 系統(tǒng)模型26</p><p>　　3.4.2 算法的實現(xiàn)步驟28</p><p>　　3.4.3 仿真結果與性能分析28</p><p>　　3.5 本章小結30</p>

18、;<p>　　第四章 總結和展望31</p><p><b>　　參考文獻33</b></p><p><b>　　第一章 緒論</b></p><p>　　1.1 研究背景及意義</p><p>　　1.1.1認知無線電研究背景</p><p>　　眾所周

19、知，無線頻譜是無線通信中的一種寶貴的自然資源，一般采用固定的分配方式，由政府機關授權使用。隨著無線通信技術在過去三十年里的飛速發(fā)展，先進的無線接入技術和編碼調制方式使得無線資源的利用率得到了顯著提高。然而，近些年來，無線局域網（WLAN）和無線個人域網（WPAN）業(yè)務迅速發(fā)展，越來越多的用戶通過這些技術以無線的方式接入互聯(lián)網。這些網絡技術大多使用非授權頻段工作。隨著WLAN和WPAN通信業(yè)務的迅猛發(fā)展，這些業(yè)務所工作的非授權頻段的使用率

20、已漸漸趨于飽和【1】。雖然采取一些有效的編碼和調制方式可以提高頻譜利用率，但是3-4倍的頻譜利用率的提高與人們成百上千倍的業(yè)務量需求的提高相比是微不足道的。因此，通過其他更有效的手段從根本上提高頻譜的利用率迫在眉睫。</p><p>　　當然，頻譜資源的緊張并不是指頻譜資源真的短缺，而是在當前固定頻譜分配制度下，頻譜資源的浪費很嚴重，利用率低。美國加州大學Berkeley分校無線研究中心對頻譜的利用進行了實地測量

21、和研究【2】，其結果顯示，3GHz以上的頻段幾乎沒有被使用。測量表明，當?shù)亟紖^(qū)全年3-4GHz頻譜的利用率只有0.5%；到了4-5GHz，利用率甚至降到了0.3%。另外，即使在3GHz一下頻段，時域和頻域上的利用率也不足30%。</p><p>　　認知無線電通信就是針對當前的頻譜分配政策和頻譜資源利用率低的情況而產生的。認知無線電的概念起源于1999年Joseph Mitola博士的開創(chuàng)性研究【3】。緊接著，在

22、他2000年博士論文中【4】，他詳細地討論了這個概念，采用軟件無線電為基礎模型，對認知無線系統(tǒng)控制無線電頻譜使用規(guī)則（如射頻頻段、空中接口、協(xié)議以及空間和時間模式等）進行推理，通過RKRL語言表示無線電規(guī)則、設備、軟件模塊、電波傳輸特性、網絡、用戶需求和應用場景的知識，以增強個人業(yè)務的靈活性，使認知無線電技術能夠更好地滿足用戶的不同需求。</p><p>　　經過近幾年的研究，通信界對認知無線電概念有了更深入的理

23、解。根據FCC的建議【5】，一個能自適應地對無線電環(huán)境進行感知的通信系統(tǒng)可以被稱為認知無線電系統(tǒng)。具體講，認知無線電系統(tǒng)是這樣一個通信系統(tǒng)：它可以與其所處的無線電進行交互，并根據交互所得的無線電環(huán)境信息來動態(tài)地調整其傳輸信號的參數(shù)【6】。大部分的認知無線電系統(tǒng)都以軟件無線電系統(tǒng)為基礎，但具有軟件系統(tǒng)或可編程特性并不是認知無線電系統(tǒng)必須具備的【7】。</p><p>　　認知無線電技術的興起和發(fā)展為當前頻譜資源緊張

24、的問題提供了一條有效的途徑。它通過允許非授權用戶（次用戶）自適應的感知授權頻譜，并機會式地使用空閑頻譜（頻譜空洞），使得無線通信系統(tǒng)能不經授權地使用傳輸條件更好、帶寬更寬的頻段，能夠極大提高頻譜的利用率。因此，對認知無線電的研究對未來通信業(yè)的長遠發(fā)展具有深遠的意義。</p><p>　　1.1.2 協(xié)同頻譜感知的研究背景</p><p>　　頻譜感知是認知無線電物理層的一個關鍵技術，是認知

25、無線電研究領域的熱點問題。頻譜感知的目的是監(jiān)視和檢測特定頻段上的主用戶信號的活動情況，當檢測到空閑頻譜存在的時候，認知無線電系統(tǒng)可以使用該頻譜；而當主用戶信號再次出現(xiàn)時，認知無線電系統(tǒng)必須在規(guī)定的時間內推出該頻段。可見，頻譜感知在認知無線電系統(tǒng)中起著重要的作用，通過頻譜感知，認知無線電才能夠避免干擾和提高頻譜利用率頻譜。</p><p>　　一般將來，通信系統(tǒng)可按照ISO/OSI七層模型劃分，其中，物理層的具體功

26、能是對信號的傳輸和處理，是整個通信系統(tǒng)工作的基石。一個通信系統(tǒng)要具有良好的工作性能，首先要擁有強大的物理層支撐；同時，從另一個方面來講，物理層能力的大小也直接影響和局限通信系統(tǒng)其他各層的工作。即使認知無線電是一種新型通信系統(tǒng)，也脫離不了該分層模型的框架【8】。認知無線電中頻譜感知的目的是直接從無線電環(huán)境中提取信息，而在提取過程中，與無線電環(huán)境的直接接觸只能由系統(tǒng)物理層來完成，因此頻譜感知技術主要是一種物理層的信號處理技術?？梢哉f，頻譜感

27、知是認知無線電系統(tǒng)中物理層要實現(xiàn)的核心功能。</p><p>　　具體來講，認知無線電頻譜感知主要實現(xiàn)兩大功能【9】：</p><p>　　檢測頻譜空洞是否存在。尋找在特定的時間和地理位置沒有被授權用戶（主用戶）信號占用頻譜。如果檢測到有這樣的空閑頻譜，則該頻譜就可以作為認知無線電系統(tǒng)傳輸信號的頻譜。</p><p>　　對于某個認知無線電接收機來講，即使已經確認了

28、某頻段形成頻譜空洞，該接收機還需要檢測該頻譜空洞是否已經被其他認知無線電用戶（次用戶）信號占用。如果有，則本地認知無線電接收機還需要尋找其他的頻譜空洞傳輸信號，以免和其他次用戶同時使用該頻譜空洞而產生沖突。</p><p>　　對于認知無線電系統(tǒng)來講，頻譜感知既要保證次用戶能有效利用授權頻譜來傳輸非授權信號，又不會對主用戶信號造成干擾而影響授權業(yè)務的進行。此外，頻譜感知還要使得整個認知無線電網絡中所有次用戶能夠有

29、序地使用空閑頻譜，而不會造成使用上的沖突和相互間的干擾。要滿足這些要求，認知無線電中的頻譜感知必須保證可靠、高效，具體體現(xiàn)為能夠在低信噪比、強干擾下可靠地檢測到主用戶信號和其他次用戶信號的存在與否，甚至還要對不同的次用戶進行識別以更好地掌握頻譜占用情況。</p><p>　　由此可見，頻譜感知不僅是認知無線電實現(xiàn)的基礎，也是認知無線電的一大技術挑戰(zhàn)。對頻譜感知技術的研究對于認知無線電的發(fā)展具有重要的意義。<

30、/p><p>　　1.2 國內外研究現(xiàn)狀</p><p>　　隨著無線電技術的飛速發(fā)展，越來越多的學校及研究機構投入到該領域。2002年11月，F(xiàn)CC發(fā)布了其頻譜政策特別工作組（Spectrum Policy Task Force,SPTF）遞交的報告，報告顯示，當前廣播電視頻段無論是空間上還是時間上的利用率都很低下，這就促使FCC重新審視其傳統(tǒng)的頻譜管理政策，并開始尋求解決頻譜資源緊張和頻譜

31、利用率低下之間的矛盾的方法。2004年5月，F(xiàn)CC正式發(fā)布一項建議規(guī)則制定通告（Notice of Proposed Rulemaking,NPRM），允許未授權用戶在不影響授權用戶（如電視接收機）業(yè)務的前提下，通過基于認知無線電的技術使用電視廣播頻段中的空閑無線資源。這一規(guī)則為認知無線電的發(fā)展掃清了政策上的障礙，在頻譜管理部門的政策推動下，認知無線電開始了研究的熱潮。</p><p>　　2004年11月，美國

32、電氣電子工程師學會（Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE）正式成立IEEE 802.22工作組，它是世界上第一個基于認知無線電技術的空中接口標準化組織，其目標是開發(fā)和建立一套基于認知無線電技術的包括物理層（）和媒體接入控制層（）的無線區(qū)域網的空中接口標準，該WRAN系統(tǒng)作為次用戶（）系統(tǒng)運行在目前的廣播電視所在的VHF和UHF頻段，在不對廣播電視用戶造成干擾的前提下

33、，充分提高頻譜利用率。</p><p>　　其它的標準化組織也積極參與到認知無線電技術研究和標準化進程當中，IEEE 802.16成立了802.16h工作組，致力于通過認知無線電技術是WiMAX()適用于UHF電視頻段，從而使其可以工作在免授權頻段。于2005年成立的IEEE P1900標準組則致力于進行與下一代無線通信技術和高級頻譜管理技術相關的電磁兼容研究，該工作組對認知無線電的發(fā)展同樣具有重要意義。此外，國

34、際電信聯(lián)盟（）和軟件無線電論壇（）等組織也分別成立了認知無線電工作組或者通過了發(fā)展認知無線電的議案。</p><p>　　學術界同樣認識到了認知無線電的巨大潛力，2005年2月，國際知名學者Simon Hakin在JSAC in Communications上發(fā)表了關于認知無線電的綜述性文章“Cognitive Radio:Brain-empowered wireless communications”,引起了廣

35、泛關注，促進了學術界的研究。加州大學伯克利分校，弗吉尼亞理工大學等國外著名高校和研究機構都對認知無線電展開了研究。</p><p>　　近年來，國際上成功召開了幾屆有關認知無線電技術和動態(tài)頻譜分配的兩個國際學術會議，會議研究了認知無線電和動態(tài)頻譜分配和接入技術，并累計發(fā)表了數(shù)百篇論文。其他的有影響的國際會議，也都開辟了認知無線電專題，發(fā)表了大量高質量的論文。</p><p>　　在國內，2

36、005年，電子科技大學、西安交通大學和西安電子科技大學聯(lián)合開展了基于“863”計劃的“認知無線電技術研究”項目，并取得了一些階段性成果。2008年，以北京郵電大學張平教授為主體的科研團隊正式啟動基于中國國家重點基礎研究發(fā)展計劃（973計劃）的“認知無線網絡基礎理論與關鍵技術研究”項目研究工作。</p><p>　　可以說，認知無線電已經成為了一個非常熱門的研究領域，并被廣泛看作是無線電領域的“下一件大事情”【10

37、】。</p><p>　　1.3 主要研究內容及論文結構</p><p>　　頻譜感知是認知無線電物理層的一個關鍵技術，是認知無線電研究領域的熱點問題。頻譜感知的目的是監(jiān)視和檢測特定頻段上的主用戶信號的活動情況，當檢測到空閑頻譜存在的時候，認知無線電系統(tǒng)可以使用該頻譜；而當主用戶信號再次出現(xiàn)時，認知無線電系統(tǒng)必須在規(guī)定的時間內推出該頻段。</p><p>　　本文的

38、研究方向為協(xié)同頻譜檢測技術。</p><p>　　第一章對認知無線電的概念進行了簡單闡述，介紹了認知無線電和頻譜感知的研究背景及現(xiàn)今頻譜檢測技術的發(fā)展情況。</p><p>　　在第二章中，主要研究了認知無線電頻譜感知技術的分類和常用的頻譜感知技術。</p><p>　　首先，對無線電頻譜感知技術做了大致的介紹，然后對不同的頻譜檢測方法分別作出了比較。對于單節(jié)點檢測

39、，目前主要是三種：匹配濾波器檢測、循環(huán)平穩(wěn)特性檢測和能量檢測，通過比較，在先驗條件未知的情況下，能量檢測是最優(yōu)檢測算法，因此本章重點研究了能量檢測的原理和方法，為后文的研究提供基礎。</p><p>　　另外，也簡單介紹了其他的頻譜檢測技術，如本振泄漏檢測、干擾溫度檢測。</p><p>　　第三章，首先給出了協(xié)同感知系統(tǒng)的結構，給出了實現(xiàn)協(xié)同頻譜檢測的步驟和主要方式，主要有兩種方式：集中

40、式和分布式。然后，詳細討論了協(xié)同頻譜檢測算法中的數(shù)據融合問題。從理論上推導了“與”準則、“或”準則和“半數(shù)”準則各適合什么樣的實際應用條件。重點討論了在基于雙門限的能量檢測算法和基于可信度選擇認知用戶參與的檢測技術。基于雙門限的頻譜感知算法中每個認知用戶基于雙門限獨立進行頻譜感知，但只有部分可靠的認知用戶通過控制信道向認知無線網絡基站發(fā)射本地感知報告。針對這個問題，本文提出了基于可信度的協(xié)同頻譜檢測算法。在滿足一定頻譜感知性能的條件下，

41、只選擇一些可信度較高的認知無線電用戶參與協(xié)同檢測。</p><p>　　第四章，對全文坐了總結及后續(xù)研究工作的進行了分析和展望。</p><p>　　第二章 頻譜感知技術</p><p>　　2.1 頻譜感知技術概述</p><p>　　認知用戶在使用頻譜時具有較低的優(yōu)先級，這決定了授權用戶在任何授權信道的隨時出現(xiàn)都要迫使認知用戶不得不中止該

42、信道的工作，切換到新的頻段或者調整傳輸方式以不影響授權用戶的通信。因此認知用戶必須以較高的靈敏度連續(xù)檢測特定地域授權用戶的存在狀況，獲得當前頻率使用情況。所以說，頻譜感知技術在認知無線電中具有基礎地位，是認知無線電系統(tǒng)的基本功能，是實現(xiàn)頻譜管理、頻譜共享的前提。</p><p>　　認知用戶在時域、頻域和空域對分配給授權用戶的頻段不斷地進行頻譜檢測，檢測這些頻段內的授權用戶是否正在工作，從而得到頻譜使用的情況。如

43、果該段頻譜沒有被授權用戶使用，那么這段頻譜稱為“頻譜空穴”。</p><p>　　頻譜感知的本質是認知用戶通過對接收信號進行檢測來判斷某信道是否存在授權用戶。這里的信道是指廣義信道，可代表時隙、頻率、碼字等。它與信號解調不同，不是必須恢復原來的信號波形，而只需判斷授權用戶信號的有無。在認知無線電網絡中，由于授權用戶信號類型和信道傳播特性的多樣性、以及授權用戶所能承受干擾級別的不同，對頻譜檢測的性能要求更高，加大了

44、頻譜檢測的技術復雜度。</p><p>　　譜感知的目的就是發(fā)現(xiàn)頻譜空穴，在利用頻譜空穴通信的同時不對授權用戶的使用造成有害干擾。為不對授權用戶造成有害干擾，認知用戶需要能夠獨立地檢測出空閑頻譜及授權用戶的出現(xiàn)。這就要求認知用戶能夠實時地連續(xù)偵聽頻譜，以提高檢測的可靠性。為對授權用戶不造成有害干擾，可靠檢測概率要求達到99.9%。</p><p>　　頻譜感知技術是CR應用的基礎和前提，現(xiàn)

45、有的頻譜感知技術主要有單節(jié)點檢測、多節(jié)點協(xié)作檢測兩個方面。如圖2.1所示。</p><p>　　單節(jié)點檢測是指單個CR節(jié)點根據本地的無線射頻環(huán)境進行頻譜特性標識，而協(xié)同檢測則是通過數(shù)據融合, 基于多個節(jié)點的檢測結果將進行綜合判決。單點檢測技術主要包括匹配濾波、能量檢測和周期特性檢測3種。由于這些方法各有優(yōu)缺點, 實際應用時通常結合使用。</p><p>　　認知無線電要求頻譜檢測能夠準確地

46、檢測出信噪比(SNR)大于某一門限值的授權用戶信號,通常這個SNR的門限值是很低的,對于單節(jié)點檢測來說,要達到這個要</p><p>　　圖2.1 頻譜感知技術分類</p><p>　　求并不容易。為此,人們提出協(xié)同頻譜檢測,通過檢測節(jié)點間的協(xié)作達到系統(tǒng)要求的檢測門限,從而降低對單個檢測節(jié)點的要求,降低單個節(jié)點的負擔。協(xié)同頻譜檢測的另一個優(yōu)點是可以有效的消除陰影效應的影響。協(xié)同檢測可以采

47、用集中或者分布式的方式進行。集中式協(xié)同檢測是指各個檢測節(jié)點將本地檢測結果送到基站(BS)或接入點(AP)統(tǒng)一進行數(shù)據融合,做出決策；分布式協(xié)同檢測則是指個節(jié)點間相互交換檢測信息,各個節(jié)點獨自決策。影響協(xié)同頻譜檢測的關鍵因素除了參與協(xié)同的單節(jié)點的檢測性能外,還包括網絡拓撲結構和數(shù)據融合方法；另外,在協(xié)同頻譜檢測中,不同檢測節(jié)點的相關性和單個節(jié)點的不可靠性也會對頻譜檢測的性能產生重要影響。</p><p>　　本章主

48、要對單節(jié)點的感知技術進行介紹。</p><p>　　2.1.1 模型定義</p><p>　　在存在干擾噪聲的前提下，識別觀測數(shù)據中是含有授權用戶信號還是純屬干擾噪聲，這一類識別問題構成了典型的信號檢測問題。認知用戶通過對授權用戶頻段檢測，從而對授權用戶是否出現(xiàn)做出判斷，這可以抽象為一個二元假設檢驗問題【11】:</p><p><b>　?。?.1）

49、</b></p><p>　　(2.2) </p><p>　　其中x(t)為認知用戶接收到的實際信號，s(t)為授權用戶發(fā)射信號，n(t)為加性高斯白噪聲(AWGN),h(t)為乘性信道增益，表示卷積， 表示授權用戶存在， 表示授權用戶不存在。<

50、;/p><p>　　2.1.2 頻譜感知技術的性能參數(shù)</p><p>　　頻譜感知技術中的幾個關鍵參數(shù)包括：檢測概率 和虛警概率 ，分別用如式（2.2.1）、（2.2.2）表示：</p><p><b>　　（2.2.1）</b></p><p><b>　?。?.2.2）</b></p>

51、;<p>　　其中檢測概率 表示授權用戶正在使用頻譜同時認知用戶也檢測到授權用戶的情況。當授權用戶正在使用頻譜而認知用戶沒有檢測到授權用戶時即為漏檢，漏檢概率 和檢測概率 的關系為 。檢測概率 的大小表明授權用戶被保護而不受認知用戶干擾的程度。因為認知用戶一旦檢測到授權用戶就必須讓出信道。虛警概率 表明認知用戶檢測到授權用戶而實際上授權用戶并不存在的情況。如果虛警概率較高，則認知用戶對空閑信道的利用率降低，喪失接入無線網絡

52、的機會。因為即使這時實際上沒有授權用戶存在，認知用戶仍然會認為授權用戶正在使用信道而讓出信道。實際系統(tǒng)要根據系統(tǒng)的實際需要對性能參數(shù)折中考慮。從給授權用戶一定保護的角度出發(fā)，應該在固定檢測概率 的同時使虛警概率 盡量減少從認知用戶增大頻譜利用率的角度出發(fā)，則需要在保證較低的虛警概率 的同時最大化檢測概率 。</p><p>　　2.2 單節(jié)點的頻譜檢測技術</p><p>　　基于以上模

53、型，現(xiàn)今單節(jié)點頻譜檢測技術主要可以分為以下三種：匹配濾波器檢測（matched filter）【12】、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測（cyclo-stationatry feature detecor）【13】、【14】、【15】和能量檢測（energy detector）【16】。針對這三種方法的優(yōu)缺點，下面分別進行介紹。</p><p>　　2.2.1 匹配濾波器檢測</p><p>　　匹配濾

54、波器檢測是一種使輸出信噪比最大的常用檢測算法， 在數(shù)字通信和雷達信號的檢測中具有非常重要的意義。在認知無線電環(huán)境中，如果認知無線電用戶在知道授權用戶的先驗信息（例如導頻信號、同步碼或擴頻碼等）的情況下，匹配濾波器檢測是最優(yōu)頻譜檢測方法。匹配濾波器檢測框圖如圖2.2所示，其中x(t)是被檢測信號， 是授權用戶的先驗信息。</p><p><b>　　x(t) xp</b></p>

55、<p>　　圖2.2 匹配濾波器框圖</p><p>　　匹配濾波器檢測的主要優(yōu)點是能使被檢測信號的信噪比最大化，并在很短的時間內達到較高的處理增益。但是這種檢測方法的缺點也是非常明顯的，匹配濾波器是一種相干檢測，對系統(tǒng)的同步要求很高，并且計算量很大。在授權用戶的先驗信息并不是很準確時，系統(tǒng)的檢測性能會急劇惡化。而且在感知無線電環(huán)境中，可能存在不只一種類型的授權用戶，如果采用匹配濾波器檢測的話，針對

56、每一種類型的授權用戶都必須設置專門對應得匹配濾波器。</p><p>　　2.2.2 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測</p><p>　　低信噪比條件下的微弱信號檢測一直是信號處理領域的一個研究熱點。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測是在復雜環(huán)境中對低信噪比信號進行檢測和估計的一種有效檢測方法。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測原理框圖如圖2.3所示。其原理主要是利用了被檢測信號的循環(huán)平穩(wěn)特性，通過分析頻譜自相關函數(shù)來檢測被測信號的特有

57、特征，諸如載波頻率、數(shù)據數(shù)率、調制方式和循環(huán)前綴等。因為無線信號經過調制后一般都會有載頻、跳頻序列、循環(huán)前綴等，它們使得無線信號的均值和自相關函數(shù)都具有周期性。</p><p><b>　　x(k)</b></p><p>　　圖2.3 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測原理框圖</p><p>　　而噪聲是不相干廣義平穩(wěn)信號，因此循環(huán)平穩(wěn)特征檢測通過分析被檢測

58、信號的頻譜自相關函數(shù)可以很好的把噪聲能量和授權用戶的能量區(qū)分開來。跟傳統(tǒng)相關函數(shù)類似，根據文獻【16】譜相關函數(shù)定義如下：</p><p><b>　?。?.2） </b></p><p><b>　　其中</b></p><p>　　(2.3) </p&

59、gt;<p>　　循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的判決方法如下： </p><p><b>　　(2.4)</b></p><p>　　當 出現(xiàn)峰值時，則判定被檢測信號存在。</p><p>　　概括來說循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的最大優(yōu)點在于能夠區(qū)分噪聲和被檢測信號，能在低信噪比的環(huán)境下獲得很好的檢測性能。文獻【17】表明即使在-20dB 的條件下，循

60、環(huán)平穩(wěn)特征檢測仍然能很好的檢測出調制信號。但其缺點也很明顯，計算復雜度高，并且無法通過一次觀測樣本的統(tǒng)計量進行估計，所需要的檢測時間相對較長。</p><p>　　2.2.3 能量檢測</p><p>　　在授權用戶信號的先驗信息未知的情況下，對于檢測零均值的星座信號，能量檢測是最優(yōu)檢測方法【12】。整個檢測方法如圖 2.4 所示，能量檢測通過衡量感興趣的頻段內的射頻信號能量，并與一個預

61、先設定的門限值進行比較，來判斷該頻段是否存在頻譜空洞。接下來我們對能量檢測算法的性能進行詳細的分析。</p><p><b>　　x(t)</b></p><p>　　圖2.4 能量檢測原理框圖</p><p>　　2.2.3.1 能量檢測性能分析</p><p>　　能量檢測通過測量認知用戶在感興趣頻段所接收到的接收

62、信號的能量值來判斷是否存在頻譜空洞。設認知用戶在頻域收到的信號能量大小為，則其服從如下分布【18】-【19】。</p><p><b>　?。?.5）</b></p><p>　　其中 表示自由度為2 的中心卡方分布， 表示非中參數(shù)為2 且自由度為2 的非中心卡方分布。</p><p>　　AWGN信道下的檢測性能：</p>&l

63、t;p>　　假設噪聲u(n)是獨立同分布的加性高斯白噪聲，其均值為0，方差 。授權用戶信號是一個均值為0，方差 的獨立同分布的隨機過程，并且s(n)與u(n)相獨立。則能量檢測器的統(tǒng)計特性如式（2.5）所示：</p><p>　　(2.6) </p><p>　　其中N是采樣點數(shù)： </p><p><

64、b>　　(2.7)</b></p><p>　　是感知時間， 是采樣頻率。</p><p>　　在假設 的條件下，則T(y)的概率密度函數(shù) 服從自由度為N的卡方分布，如果我們取檢測門限為 ，則虛警概率如下式所示：</p><p><b>　　(2.8)</b></p><p>　　根據中心極限定義，對于

65、一個極大的采樣點數(shù)N，T(y)的概率密度函數(shù)可以近似看成是一個均值為 ，方差為 的高斯分布【20】。則虛警概率如下式所示：</p><p><b>　　(2.9) </b></p><p><b>　　其中</b></p><p><b>　　（2.10）</b></p><

66、p>　　在假設 的條件下，設s(n)是復PSK信號，u(n)是循環(huán)對稱復高斯信號。則T(y)的概率密度函數(shù)可以近似看成是一個均值為 ，方差為 的高斯分布。則檢測概率由下式所示：</p><p><b>　　(2.11)</b></p><p>　　其中在假設 的條件下，認知用戶接收機的信噪比 。給定檢測概率 的條件下，則檢測門限 可由下式確定：</p>

67、;<p><b>　　(2.12)</b></p><p>　　同理，給定虛警概率 的條件下，檢測門限 可由下式確定：</p><p><b>　　(2.13)</b></p><p>　　比較式(2.12)和式(2.13)，可以得到檢測概率 和虛警概率 之間的關系：</p><p>

68、<b>　　(2.14)</b></p><p><b>　　(2.15)</b></p><p>　　比較式(2.14)和式(2.15)，對于給定一對目標概率 ，最小采樣點數(shù)：</p><p><b>　　(2.16)</b></p><p>　　瑞利（Rayleigh）信道

69、下的檢測性能：</p><p>　　Rayleigh分布通常用于描述非視距傳輸信號，是常見的用于描述平坦衰落信號或獨立多徑分量接收包絡統(tǒng)計時變特性的一種分布類型。如果信號的幅度服從瑞利分布，則信噪比的概率密度函數(shù)為：</p><p><b>　　(2.17)</b></p><p>　　認知無線電中瑞利信道下的平均檢測概率為：</p>

70、;<p><b>　　(2.18)</b></p><p>　　平均虛警概率如下式所示：</p><p><b>　　(2.19)</b></p><p>　　其中 是gamma函數(shù)： </p><p>　　(2.20) </p><p>　　是

71、不完全gamma函數(shù)： </p><p>　　(2.21) </p><p>　　萊斯（Rician）信道下的檢測性能：</p><p>　　如果接收信號不僅散射、繞射等到達的信號副本，還有一個直視信號，Rician分布描述此類信道非常合適。其概率密度函數(shù)為：</p><p><b>　　(2.22)</b>

72、;</p><p>　　其中K為Rician衰落因子，表示直視信號與散射信號的功率比。當K=0時，即為瑞利信道的情況。 是第一類修正的零階貝塞爾函數(shù)。</p><p>　　認知無線電中，當u=1時萊斯信道下的平均檢測概率為：</p><p><b>　　(2.23)</b></p><p>　　Nakagami信道下的檢

73、測性能:</p><p>　　Nakagama.n信號的衰落分布本質上說是一個中心的 分布。上面所述兩種衰落信道其實都是Nakagama信道的特例，只要m的取值合適，就可以得到相應的分布。相互轉化的條件如下：</p><p>　　m=1 , Rayleigh 信道。</p><p>　　;n 0,Nakagama.n(Rician)信道。</p>

74、<p>　　若信號幅度服從Nakagami分布，則信噪比 的概率密度函數(shù)為：</p><p><b>　　（2.24）</b></p><p>　　其中m為Nakagami參數(shù)。令 ，得認知無線電中Nakagami信道下的平均檢測概率：</p><p><b>　　(2.25)</b></p>&l

75、t;p>　　其中， 。</p><p>　　2.2.3.2 能量檢測的計算機仿真分析</p><p>　　假設u（n）為均值為0的獨立同分布循環(huán)對稱復高斯（CSCG）噪聲，s(n)是帶寬為6MHz的QPSK信號。采樣頻率 。授權用戶出現(xiàn)的概率 ，出于對授權用戶保護的角度考慮所設定的目標檢測概率 。Monte Carlo仿真基于20000個檢驗統(tǒng)計量

76、。</p><p>　　圖2.6所示為認知用戶的檢測概率、虛警概率同采樣點數(shù)的關系。在仿真過程中，我們首先通過目標檢測概率 預先設定門限 ，然后應用這個門限到假設 中，通過仿真得到虛警概率 ?？梢詮膱D中看到虛警概率 隨著采樣點數(shù)的增大而減小。在采樣頻率 一定的條件下，即隨著感知時間的增大，虛警概率 逐漸減小。仿真曲線與理論曲線基本重合，證明了所采用的仿真方法的有效性。</p><p>　　

77、圖2.6 檢測概率、虛警概率的仿真值和理論值比較</p><p>　　2.3 其他檢測方法</p><p>　　2.3.1 本振泄漏檢測</p><p>　　認知無線電要求能夠預知對鄰近用戶的干擾，即要求對授權用戶的干擾低于臨界值。解決這個問題的關鍵是降低授權用戶位置的不確定性。目前，這方面的工作主要針對授權用戶發(fā)射機的弱信號檢測，但是如果不確定接收機的噪聲變量

78、，這個問題就很難解決?？梢酝ㄟ^利用授權用戶發(fā)射機的導頻音來提高偵測概率。如果授權用戶位置未知，這導致認知用戶需要依賴于微弱的授權用戶發(fā)射機信號做出判斷。</p><p>　　可以利用授權用戶射頻(RF)前端發(fā)射的本振泄漏功率【21】來檢測授權用戶，定位授權用戶并保證授權用戶不受干擾。無線電接收機在接收射頻信號并把射頻信號轉換為中頻信號過程中，不可避免的會存在泄漏。在授權用戶接收機處安裝一個微小的低花費的傳感器節(jié)點

79、，此節(jié)點首先偵測本振泄漏以判斷接收機轉向哪個信道，并將此信息以特定功率通過一個獨立的控制信道發(fā)給認知用戶。</p><p>　　2.3.2 基于干擾溫度限的檢測</p><p>　　在對外輻射電磁波時干擾控制是必須考慮的環(huán)節(jié)，可以通過發(fā)射源輻射功率控制、帶寬外的輻射源管理和調制個別輻射源的位置來實現(xiàn)。</p><p>　　當前，F(xiàn)CC提出一種新的干擾測量模型—干擾

80、溫度，即接收端所能容忍的新增干擾數(shù)量。在給定區(qū)域內確定干擾溫度界限值 ，就是指在該指定區(qū)域內，給定頻段所能容忍的干擾最大值。</p><p>　　依據干擾溫度模型【22】，在某段頻內，只要認知用戶發(fā)射機的工作數(shù)量不超過判決門限，認知用戶就可以使用該頻段。而干擾溫度模型也不再使用噪聲電平作為判決門限，而是使用干擾溫度作為判決門限，即對多個射頻信號的能量進行累積，獲得其最大容量時對應的信號數(shù)量就是判決門限。只要認知用

81、戶發(fā)射機工作數(shù)量不超過判決門限，認知用戶就可以使用該頻段。</p><p>　　干擾溫度用來衡量干擾功率和所占帶寬的大小，定義為</p><p><b>　?。?.26）</b></p><p>　　其中， 為噪聲溫度， 為帶寬為B頻率處于干擾的平均功率，K為玻爾茲曼常量。</p><p>　　根據該定義，噪聲和干擾被合

82、并，作為一個參數(shù)來考慮和檢測。對于干擾溫度模型，提出了干擾溫度的理想模型和廣義模型。</p><p><b>　　2.4 本章小結</b></p><p>　　本章主要研究了認知無線電頻譜感知技術的分類和常用的頻譜感知技術。</p><p>　　首先，對無線電頻譜感知技術做了大致的介紹，然后對不同的頻譜檢測方法分別作出了比較。對于單節(jié)點檢測，

83、目前主要是三種：匹配濾波器檢測、循環(huán)平穩(wěn)特性檢測和能量檢測，通過比較，在先驗條件未知的情況下，能量檢測是最優(yōu)檢測算法，因此本章重點研究了能量檢測的原理和方法，為后文的研究提供基礎。</p><p>　　另外，也簡單介紹了其他的頻譜檢測技術，如本振泄漏檢測、干擾溫度檢測。</p><p>　　第三章 協(xié)作頻譜感知技術</p><p>　　理想情況下，只要有足夠長的檢測

84、時間，單節(jié)點感知總能滿足認知無線電的要求，但是在實際中，單節(jié)點頻譜感知卻面臨著諸多的困難，在眾多限制條件下，單節(jié)點感知很難達到系統(tǒng)要求的性能，同時，頻譜感知在陰影效應和無線衰落信道的時變特性下變得更加困難。為了改善頻譜感知的性能，可以不同的認知用戶分享彼此的信息，采用協(xié)作檢測來完成這一目標。</p><p>　　3.1 協(xié)同頻譜感知系統(tǒng)的結構</p><p><b>　　yi&l

85、t;/b></p><p>　　ui ……</p><p><b>　　u0</b></p><p>　　圖3.1 協(xié)同頻譜感知網絡結構</p><p>　　協(xié)同頻譜感知的網絡結構可以由圖3.1表示，其實現(xiàn)步驟可以表述為：</p><p>

86、;　　各本地節(jié)點 ， ，……， 分別根據觀測到的信號進行檢測，得到檢測結果。</p><p>　　各本地節(jié)點將檢測結果 , ……， 傳送至中心節(jié)點。</p><p>　　中心節(jié)點對接收到的本地檢測結果進行融合，得出表示主用戶信號是否存在的全局判決 。</p><p>　　實現(xiàn)頻譜的協(xié)作檢測通常采用以下兩種方式：</p><p>　　一種是采用

87、分布式或集中式數(shù)據融合技術，將認知用戶各自獨立獲取的檢測數(shù)據按照一定的融合規(guī)則進行融合處理后完成頻譜決策，目前采用的融合規(guī)則主要有“或”規(guī)則、“與”規(guī)則和“”秩。能量檢測下，這種協(xié)作方式一般將不同認知用戶的檢測信息和相應的門限比較后量化為比特信息，也稱為硬判決。這種硬判決在用戶間需要交換的信息量較少，但是在量化過程中損失了一部分信息，限制了判決性能。</p><p>　　另一種方式是采用空間協(xié)作分集協(xié)議，通過多路

88、信號的分集合并來實現(xiàn)頻譜的可靠檢測。如常用的合并方式有等增益合并（Equal Gain Combining,EGC）、選擇合并(Selection Combining,SC)和似然比合并(LRC)等。研究表明，即使最簡單的等增益合并也能使檢測性能較之傳統(tǒng)的硬判決有很大的改善。</p><p>　　3.2 融合與決策規(guī)則</p><p>　　目前，認知無線電中多節(jié)點聯(lián)合檢測研究主要基于中心控

89、制方式，分布于不同位置的多個檢測節(jié)點獨立運行對授權用戶信號的本地檢測算法，并做出信號存在與否的判決。判決結果取值范圍為{0,1}（0表示沒有授權用戶信號存在，1表示有授權用戶信號存在）。中心接入點根據收到的來自各個節(jié)點的判決結果綜合做出信號存在與否的最終判決。數(shù)據融合規(guī)則主要有“與”、“或”和“K”秩三種方式。</p><p>　　3.2.1 “與”準則</p><p>　　“與”準則，

90、即中心接入點將每個檢測節(jié)點的判決結果用邏輯“與”的方式進行合并。從物理意義上可理解為：當所有的節(jié)點都認為有授權用戶存在時才最終判決有授權用戶出現(xiàn)，否則判決沒有授權用戶出現(xiàn)。</p><p>　　假設第i個節(jié)點的檢測概率與虛警概率分別為 ， ,則可得到采用“與”邏輯后得到的虛警概率 與檢測概率 分別為：</p><p><b>　　(3.1) </b></p>

91、;<p><b>　　(3.2)</b></p><p>　　其中，N表示協(xié)作節(jié)點個數(shù)。</p><p>　　3.2.2 “或”準則</p><p>　　“或”準則，即中心接入點將每個檢測節(jié)點的判決結果用邏輯“或”的方式合并。從物理意義上可理解為：當任何一個節(jié)點認為有授權信號存在時就最終判決有授權用戶出現(xiàn)，否則判決沒有授權用戶出

92、現(xiàn)。</p><p>　　假設第i個節(jié)點的檢測概率和虛警概率分別為 ， 則可得到采用“或”邏輯得到的檢測概率 和虛警概率 分別為：</p><p><b>　　(3.3)</b></p><p><b>　　(3.4)</b></p><p>　　3.2.3 “K”秩準則</p>&

93、lt;p>　　“K”秩合并的原理是中心接入點將每個判決節(jié)點的判決結果相加，將所得的數(shù)值與預先設定的門限K相比較，若超過該門限值K，則判決有信號存在，否則判決沒有信號存在。</p><p>　　(3.5) </p><p><b>　　(3.6)</b></p><p>　　3.3 控制信道帶寬受限條件下的協(xié)同頻譜檢測算法<

94、/p><p>　　頻譜感知技術是認知無線電網絡的支撐技術之一，是實現(xiàn)頻譜管理、頻譜共享的前提。由于實際信道中的多徑、陰影效應和噪聲不確定性，單個認知用戶頻譜感知的性能并不樂觀，針對這個問題D.Cabric等人提出了協(xié)同頻譜感知算法【17】。協(xié)同頻譜感知算法能有效的提高檢測性能，但是當參與協(xié)同的認知用戶數(shù)量很大的時候，控制信道的帶寬將不夠用。文獻【23】中提出了一種在控制信道帶寬受限條件下的基于雙檢測門限的頻譜感知算法

95、，該算法中每個認知用戶基于雙檢測門限獨立進行頻譜感知，但只有部分可靠的認知用戶通過控制信道向認知無線網絡基站發(fā)射本地感知報告。該算法能夠以較小的網絡開銷，獲得接近普通單門限頻譜檢測算法的性能。</p><p>　　3.3.1 基于雙門限的能量檢測算法</p><p>　　頻譜感知的實質是一個二元假設問題，即</p><p><b>　?。?.7） <

96、;/b></p><p>　　其中x(t)代表認知用戶接收到的信號，s(t)表示授權用戶的發(fā)送信號，h(t)代表授權用戶與認知用戶之間信道的衰落因子。 代表授權用戶沒有工作， 代表授權用戶正在工作。設 是認知用戶接收信號的能量，根據能量檢測理論【23】， 服從以下分布</p><p><b>　?。?.8）</b></p><p>　　其

97、中 表示瞬時信噪比，并且其服從均值為 的指數(shù)分布， 代表自由度為2m的中心卡方分布， 代表自由度為2m且非中心參數(shù)為的卡方分布，m表示時間帶寬積。</p><p>　　在能量檢測算法本地判決中，每個認知用戶把接收到的能量 跟預設的門限 進行比較，如圖3.2（a）所示。當 時，本地能量檢測器做出本地判決D=1，表示授權用戶在工作，否則判決D為0。而雙門限能量檢測算法本地判決如圖3.2(b)所示，本地能量檢測器判決規(guī)

98、則如下：</p><p><b>　?。?.9）</b></p><p>　　其中ND表示認知用戶接收到的能量 的值不可靠，認知用戶不做判決，發(fā)送感知報告給認知無線網絡基站。</p><p>　　圖 3.2 (a)一般能量檢測算法本地判決示意圖</p><p>　　(b)雙門限能量檢測算法本地判決示意圖</p&

99、gt;<p>　　據文獻【23】可知，認知用戶在瑞利信道下的平均檢測概率、平均漏檢概率和平均虛警概率如下所示：</p><p><b>　?。?.10） </b></p><p><b>　?。?.11）</b></p><p><b>　?。?.12）</b></p>&

100、lt;p>　　3.3.2 基于雙門限的協(xié)同頻譜檢測算法性能分析</p><p>　　3.3.2.1 網絡開銷 </p><p>　　假設1bit量化的條件下， 代表歸一化平均感知位數(shù)， 和 分別代表K個認知用戶向認知網絡基站發(fā)送感知報告和N-K個認知用戶沒有發(fā)送感知報告。則：</p><p><b>　　(3.13)</b>&l

101、t;/p><p><b>　　(3.14)</b></p><p>　　設 和 ，則歸一化平均感知位數(shù) 如式所示：</p><p><b>　　(3.15)</b></p><p><b>　　定義:</b></p><p><b>　　(3.16

102、)</b></p><p>　　則： (3.17)</p><p>　　由式可以得到： (3.18)</p><p>　　即基于雙門限的協(xié)同頻譜檢測算法的網絡開銷始終小于常規(guī)的能量檢

103、測算法。</p><p>　　3.3.2.2 檢測性能分析</p><p>　　設F（ ）和G（ ）分別表示在假設和下的概率分布，則根據文獻【23】可知</p><p><b>　?。?.19）</b></p><p><b>　　(3.20)</b></p><p>　　

104、顯然 , 。假設 和 分別代表在假設 和 下沒有認知用戶發(fā)送感知報告，即k=0的事件。則：</p><p><b>　　(3.21)</b></p><p><b>　　(3.22)</b></p><p>　　則基于雙門限的協(xié)同頻譜檢測算法在瑞利信道下的虛警概率 ，檢測概率 和漏檢概率 分別為：</p>&

105、lt;p><b>　　(3.23)</b></p><p><b>　　(3.24)</b></p><p><b>　　(3.25)</b></p><p><b>　　其中：</b></p><p><b>　　(3.26)</b

106、></p><p><b>　　(3.27)</b></p><p>　　則： (3.28)</p><p><b>　　(3.29)</b></p><p>　　顯然當 時，本文算

107、法性能跟常規(guī)能量檢測算法一致。當參與協(xié)同的用戶數(shù)目N較大時， ，則基于雙門限的協(xié)同頻譜檢測算法的檢測性能與常規(guī)能量檢測算法相似。即在控制信道帶寬受限的情況下，以較小的性能損失大大減小了網絡開銷。</p><p>　　3.4 基于可信度選擇認知用戶參與協(xié)同頻譜檢測</p><p>　　3.4.1 系統(tǒng)模型</p><p>　　假設一個認知無線電網絡包含一個認知無線電

108、網絡基站和K個認知用戶。授權用戶與認知用戶之間的信道為無衰落的高斯信道。每個認知用戶均采取簡單有效的能量檢測算法來進行本地頻譜感知。則本地判決結果由下式決定：</p><p><b>　　(3.30)</b></p><p>　　其中x(n)為認知用戶接收到的實際信號；s(n)為授權用戶發(fā)射信號；u(n)為加性高斯白噪聲： 為授權用戶未出現(xiàn)，即信道空閑； 為授權用戶出

109、現(xiàn)。設N是采樣點數(shù)，則能量檢測器的統(tǒng)計特性如式所示：</p><p><b>　　(3.31)</b></p><p>　　假設授權用戶信號是均值為0的BPSK信號。在低信噪比條件下，即采樣點數(shù)N很大時，T(x)在假設 條件下的概率密度函數(shù)可以近似看成一個均值為 ，方差為 的高斯分布；T(x)在假設 條件下的概率密度函數(shù)可以近似看成一個均值為 ，方差為 的高斯分布【2

110、0】。其中 表示加性高斯噪聲u(n)的方差， 表示在認知用戶接收端在假設 條件下的SNR。</p><p>　　每個認知用戶獨立的完成本地頻譜檢測，則每個認知用戶處的本地虛警概率如下式所示： (3.32)</p><p><b>　　其中</b></p><p>

111、;<b>　　(3.33)</b></p><p>　　本地檢測概率如下式所示： (3.34)</p><p>　　檢測門限 可由下式確定：</p><p><b>　　(3.35)</b></p><p>　　同理，給定本地虛警概率 的條件下，檢

112、測門限 可由下式確定：</p><p><b>　　(3.36)</b></p><p>　　比較式(3.35)和式(3.36)，可以得到本地檢測概率 和本地虛警概率 之間的關系：</p><p><b>　　(3.37) </b></p><p><b>　　(3.38)</b&g

113、t;</p><p>　　比較式(3.37)和式(3.38)，對于給定一對目標概率( )，最小采樣點數(shù)：</p><p><b>　　(3.39)</b></p><p>　　每個認知用戶獨立的完成頻譜檢測，并把本地判決結果傳輸給認知無線電網絡基站進行數(shù)據融合。出于限制對授權用戶的干擾的角度考慮，在認知無線電網絡基站采取“或”準則對所有認知用戶