基于譜相關(guān)分析的頻譜空洞檢測方案

為了提高頻譜的利用率，瑞典皇家學(xué)院Mitola博士提出了認知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)，它能夠自動(dòng)檢測周?chē)?a class="contentlabel" href="http://dyxdggzs.com/news/listbylabel/label/頻譜">頻譜環(huán)境，有效地利用空閑頻段。在認知無(wú)線(xiàn)電眾多的關(guān)鍵技術(shù)中，頻譜檢測是其得以發(fā)展的前提。當今在主用戶(hù)發(fā)射端的頻譜檢測算法主要包括：匹配濾波器檢測、能量檢測和循環(huán)平穩特征檢測。匹配濾波器檢測需要獲得完備授權用戶(hù)信號的先驗知識(如調制方式、脈沖波形等)，它能使接收信噪比最大，是一種最優(yōu)的檢測器。能量檢測是一種非相干檢測,它無(wú)需知道授權用戶(hù)的先驗知識，直接在時(shí)域或頻域對采樣值求模的平方即可，但是它具有噪聲不確定性，在信噪比較低的情況下，檢測性能易受到影響。循環(huán)平穩特征檢測除了復雜度較高外，可以克服能量檢測的缺點(diǎn)。調制后的基帶信號在均值和自相關(guān)等統計參數方面具有循環(huán)平穩特性，而噪聲不具備這一特性，利用其可以有效地減少噪聲對檢測性能的影響。建立在譜相關(guān)分析基礎上的循環(huán)相關(guān)匹配濾波器[6]與一般的匹配濾波器不同，可以在認知無(wú)線(xiàn)電中使用其作為檢測器。本文研究了兩種檢測方法的檢測性能，仿真結果表明，即使在信噪比較低的情況下，基于循環(huán)相關(guān)匹配濾波器的檢測方案仍具有良好的檢測性能。
1 匹配濾波器檢測算法
　 如果已知授權用戶(hù)的先驗信息 ，如調制類(lèi)型、脈沖整形等，可以用匹配濾波器檢測。它能使輸出信噪比最大化，在較短的時(shí)間里達到較高的處理增益。但是如果信息不準確，檢測結果會(huì )受到很大影響。檢測過(guò)程如圖1所示。

檢測統計量T為：
　

普通的匹配濾波器在低信噪比條件下很難準確地檢測出主用戶(hù)是否存在，這樣不僅會(huì )影響主用戶(hù)的正常通信，也讓認知用戶(hù)不能有效地利用空閑頻段。因此，本文在循環(huán)相關(guān)匹配濾波器的基礎上，采用單通道信號檢測方法實(shí)施對頻譜空洞的檢測。
2 基于循環(huán)相關(guān)匹配濾波器的信號檢測方法
循環(huán)相關(guān)匹配濾波器與一般的匹配濾波器不同，是建立在譜相關(guān)分析的基礎上，它的傳遞函數和最大信噪比都與其譜相關(guān)特性有關(guān)。設觀(guān)測到的信號s(t)如式(7)所示：

2.1 檢測模型
認知無(wú)線(xiàn)電在檢測頻譜空洞時(shí)，通常是通過(guò)分析認知用戶(hù)感知到的信號中是否存在授權用戶(hù)信號，進(jìn)而判斷感興趣的頻譜是否處于空閑狀態(tài)。因此，頻譜檢測過(guò)程可以描述成一個(gè)二元檢測問(wèn)題，檢測模型為：