2015-04-23
1233
Главная задача когнитивного радио в том, что вторичный пользователь должен обнаружить наличие основного пользователя и быстро выйти из полосы частот. Технология сканирование спектра можно разделить на два типа прямая и непрямая технология. Прямая технология называется также, как в частотной области, в которой оценка осуществляется непосредственно от сигнального подхода. В непрямым методе (также называется подходом временной области), в этой техники оценка осуществляется с использованием автокорреляции сигнала.
Важное требование CR ощутить пробелы спектра. Оно предназначено, чтобы быть в курсе и чувствительно к изменению своей окружающей среды. Функция сканирования спектра позволяет когнитивному радио приспособиться к окружающей среде путем обнаружения первичных пользователей, которые принимают данные в дальность связи пользователем CR. В действительности, это трудно для когнитивного радио есть прямое измерение канала между первичным обнаружением передатчика на основе местных наблюдений пользователей CR. Спектр был классифицирован на три типа по оценке входящих радиочастотных стимул, таким образом, черные пространства, серые пространства и пробелы. Черные пространства заняты высокой мощности местного помеха некоторое время и нелицензир-ованные пользователи должны избегать этих пространств в то время. Серые пространства частично занимают невысокие помех, но они по-прежнему кандидаты на вторичное использование. Пробелы бесплатные RF помех для окружающего шума состоит из натуральных и кроме искусственных формы шума например тепловой шум, переходные отражение и импульсный шум. Пробелы являются очевидными кандидатами на вторичное использование[1]. Рис.2. 2. показывает пробелы и используемые частоты в лицензионном спектре.
|
|
|
Рис.2. 2. Иллюстрация пробелы в лицензированном диапазоне
Цель сканирования спектра является выбор между двумя гипотезами, а именно
x (t) = n(t),H0
x (t) = hs (t) + n(t),H1
Где x (t) является сигналом, принимаемый пользователем CR, s (t) является передаваемым сигналом от первичного пользователя, n(t) является AWGN группа h усиление амплитуды канала. H0 является нулевая гипотеза, которая утверждает, что нет лицензированного пользовательского сигнала.
На практике алгоритмы зондирования спектра попадают в ошибках, которые классифицируются как пропущенное обнаружение и ложной тревоги, которые могут быть определены как
Вероятность пропущенного обнаружения PMD
Это вероятность, когда основной пользователь обнаружен, что неактивным в то время как на самом деле активный. Более высокое значение PMD приводит к увеличению помех, потому что в в этом случае вторичный пользователь будет считать, что спектр свободен, а спектр на самом деле используются первичными пользователями.
|
|
|
P MD = P(Ho/H1)
Вероятность обнаружения PD
Вероятность обнаружения –это вероятность того, что первичные пользователи будут обнаружены в то время когда на самом деле они присутствуют, чтобы избежать какой-либо помехи от вторичных пользователей, если они пытаются использовать спектр. Высокое значение PD приведет к эффективному использованию спектра, не вызывая помех для основного пользователя.
P D= P(H1/H1), or
P D = 1- P MD
Вероятность ложной тревоги, PFA
Она определяется как вероятность обнаружения того, что основной пользователь присутствует в то время как на самом деле неактивна, и это приводит к неэффективному использованию спектр, потому что даже если спектр является бесплатным, вторичный пользователь предположить, что она занята и основной пользователь и, следовательно, не смогут использовать спектр. Низкое значение PFA, как ожидается, увеличится возможность повторного использования канала, когда он своюоден.
P FA= P(H1/Ho)
Ряд различных подходов были предложены для идентификации присутствия передачи сигнала[2].
Как правило, методы сканирования спектра может быть классифицированы как обнаружение передатчика, кооперативное обнаружение(обнаружение приемника) и обнаружения на основе помех, как показано на рис.2. 3.
Рис.2.3. Методы сканирования спектра
Классификация методов сканирования спектра
2. 1. 1. Энергетическое обнаружение
2. 1. 2. Обнаружение на основе согласованных фильтров
2. 1. 3. Цикло-стационарное обнаружение
2. 1. 1. Энергетическое обнаружение
Если вторичный пользователь не может собрать достаточное количество информации о сигнале PU, то оптимальный детектор это детектор энергии, также называют радиометром. Это обычный метод для обнаружения неизвестных сигналов.
Детектор энергии может быть реализован аналогично анализатора спектра путем усреднения частотным участкам быстрого преобразования Фурье (FFT), как показано на Рис. 2. 4.
Рис. 2. 4. Обнаружение энергии
Блок-схема детектора энергии показана на рис.2. 5.
Рис.2. 5. Реализация детектора энергии
Во-первых, входной сигнал Y (Т) фильтруется полосовым фильтром (BPF), чтобы ограничить помехи и для выбора полосы пропускания. Шум на выходе фильтра имеет с ограниченной полосой частот, плоскую спектральную плотность. Далее, на чертеже есть детектор энергии, состоящий из устройства возведения в квадрат и интегратор конечное время.
Выходной сигнал V от интегратора
И, наконец, этот выходной сигнал V сравнивается с пороговым n для того, чтобы решить, сигнал присутствует или нет. Порог устанавливается в соответствии с статистическими свойствами выходного V, когда шум присутствует.
Вероятность обнаружения Pd и ложной тревоги Pf задаются следующим
Из приведенных выше функций, в то время как низкое Pd приведет к отсутствию наличии основного пользователя с высокой вероятностью которая в свою очередь, увеличивает помехи основного пользователя, высокий Pf приведет к снижению использования спектра с ложной тревоги увеличить количество пропущенных возможностей.
Так как это легко осуществить, недавняя работа по выявлению основного пользователя, как правило принял детектор энергии. Эффективность детектора энергии является восприимчивым к неопределенности в мощности шума. Для того чтобы решить эту проблему, тоны пилот-сигнала от первичного передатчика используются, чтобы помочь улучшить точность детектора энергии. Детектор энергии склонны к ложному обнаружению срабатывает по непреднамеренных сигналов.
Рис.2. 6. Компромисс между пропущенным обнаружением и ложной
Тревогой
|
|
|
Простой детектор энергии работает плохо при скачкообразной перестройки частот сигналов с расширенным спектром. Канальный радиометр это многоканальный приемник, который имеет несколько детекторов энергии, которые объединяют энергию во многих частотных диапазонах одновременно. Это особенно полезно обнаружению скачкообразной частот расширенных сигналов. Анализ влияния частоты представлены на многоканальным радиометра. Предполагается, что сигнал для обнаружения использует медленное скачкообразное изменение частоты и охват быстрее, чем хмеля(прыгать-выскакивать) времени задержки. В практической системе обнаружения сигнала, мгновенная пропускная способность может быть ограничена. В частотой области, центральная частота изменяется в зависимости от времени, чтобы покрыть более широкую полосу частот. Численные примеры в показывают, что если число переходов наблюдаются в решение мало, подметание может быть необходимо, чтобы получить желаемую производительность. Недостатки многоканального подхода радиометра по сравнению с простым детектором энергии повышенная сложность.
Преимущества и недостатки энергетического обнаружения
Выигрыш при обработке пропорционален размеру N FFT и времени усреднения T. Увеличение N улучшает частотное разрешение, которое облегчает обнаружение узкополосного сигнала. Кроме того, более длительное время в среднем снижает мощность шума, тем самым увеличивая отношение сигнал-шум. Есть несколько недостатков энергетических детекторов, которые могут уменьшить их простота в реализации. Во-первых, порог, используемый для первичного обнаружения пользователя является очень восприимчивы (очень чувствителен)к неизвестным или изменяющимся уровнем шума. Даже если пороговое значение адаптивно, наличие какого-либо вмешательства в полосе будет путать детектора энергии. Во-вторых, детектор энергия не может отличить между модулированными сигналами, шумами и помехами. Поскольку он не может распознать помехи, он не может извлечь выгоду из адаптивной обработки сигналов для подавления помехи сигнала. Наконец, детектор энергии не работает для сигналов с расширенным спектром: прямая последовательность и скачкообразная перестройка частоты сигналов, для которых более сложные алгоритмы обработки сигналов, должны быть разработаны[4].
|
|
|
2. 1. 2. Обнаружение на основе согласованных фильтров
Рис. 2. 7. Блок-схема согласованного фильтра
Где H0 = Отсутствие пользователя.
H1 = Наличие пользователя
Согласованный фильтр (MF) представляет собой линейный фильтр, предназначенный для максимального выходного сигнала к шуму для данного входного сигнала. Когда вторичный пользователь имеет априорное знание пользователя первичного сигнала, в сочетании обнаружения применяется согласованным фильтром. Операции согласованной фильтрации эквивалентно корреляции, в которой неизвестный сигнал свернут с фильтром которого импульсная характеристика (отклик)является зеркальным и время сдвинутой версией опорного сигнала.
Операция согласованного обнаружения фильтра выражается как
Y[n] = Σ h[n-k] x[k]
Где "X" является неизвестный сигнал (вектор) и участвует с 'h', импульсного отклика согласованного фильтра, который согласован с опорным сигналом для максимизации ОСШ. Обнаружение с помощью согласованного фильтра полезно только в тех случаях, когда информация из первичных пользователей, известно для когнитивных пользователей.
