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超密集網(wǎng)絡(luò)中寬帶頻譜快速感知研究

2016-05-14 03:40周雄
移動(dòng)通信 2016年8期
關(guān)鍵詞:頻帶門限寬帶

周雄

為滿足超密集網(wǎng)絡(luò)中基站對(duì)寬帶頻譜資源的實(shí)時(shí)感知要求,提出了一種寬帶頻譜感知算法。本方法根據(jù)信號(hào)結(jié)構(gòu),通過(guò)保護(hù)邊帶獲得噪聲功率水平,據(jù)此迭代獲得平均信號(hào)功率,從而得到信號(hào)與噪聲的最佳判決門限,感知空閑頻譜。本方法運(yùn)算復(fù)雜度低,適用于已知信號(hào)結(jié)構(gòu)下的寬帶頻譜感知。仿真結(jié)果表明,該算法有較好的性能且能適應(yīng)較低信噪比的條件。

超密集網(wǎng)絡(luò) 寬帶頻譜感知 快速感知

1 引言

超密集網(wǎng)絡(luò)通過(guò)提高接入點(diǎn)密度,提高了區(qū)域頻譜效率,是5G通信的重要發(fā)展方向。在超密集網(wǎng)絡(luò)中,基站與認(rèn)知無(wú)線電的結(jié)合將提升站點(diǎn)的即插即用能力[1],提供高速率、低耗能的通信服務(wù)。

頻譜感知作為認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)的核心功能,受到了廣泛的關(guān)注,主要的頻譜檢測(cè)方法有:能量檢測(cè)[2-3]、匹配濾波檢測(cè)[4]、特征檢測(cè)[5]以及波形檢測(cè)[6]等。然而對(duì)于超密集網(wǎng)絡(luò),同一資源可能被多個(gè)相鄰站點(diǎn)使用,感知信號(hào)復(fù)雜。感知基站通常處于鄰居站點(diǎn)有效覆蓋范圍之外,信噪比條件較差,為保證負(fù)載的實(shí)時(shí)通信,須在較短感知周期內(nèi)完成感知。對(duì)于寬帶頻譜感知方法,目前的研究成果主要是最優(yōu)化頻譜檢測(cè)方法[7],但是其感知周期長(zhǎng)、復(fù)雜度高、可操作性低,其判決門限獲取方法復(fù)雜,在超密集網(wǎng)絡(luò)中不可行。在自組織網(wǎng)絡(luò)中,由于感知信息難以相互共享,多個(gè)感知節(jié)點(diǎn)聯(lián)合檢測(cè)方法[8]難以在此適用。當(dāng)前對(duì)于超密集網(wǎng)絡(luò)中需要的,快速、準(zhǔn)確、低復(fù)雜度的寬帶頻譜感知技術(shù)仍需進(jìn)一步研究。

本文提出了一種寬帶頻譜檢測(cè)技術(shù),通過(guò)前端采樣的子頻帶信息,利用保護(hù)邊帶的噪聲信息,估計(jì)噪聲功率與信噪比,從而獲得最佳判決門限。在一個(gè)符號(hào)周期內(nèi),只需一次FFT運(yùn)算,快速有效地得到感知帶寬內(nèi)各子頻段的使用情況。本文方法利用保護(hù)邊帶的噪聲信息,獲得了最佳判決門限,復(fù)雜度低、可行性高、實(shí)時(shí)性能好,適合超密集網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際需要的寬帶頻譜感知。

2 系統(tǒng)模型

2.1 無(wú)線感知環(huán)境

在自組織的超密集網(wǎng)絡(luò)中,各基站之間競(jìng)爭(zhēng)共存,其配置參數(shù)一般各不相同,具體如圖1所示。為滿足用戶的需求,保證網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源能夠被各個(gè)基站最優(yōu)化地分配使用,每一個(gè)基站都必須實(shí)時(shí)掌握自己覆蓋范圍內(nèi)的可用頻譜資源信息,從而選擇最佳頻譜使用策略。所以,網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)基站都需要對(duì)寬帶頻譜中各個(gè)子頻帶進(jìn)行感知,需要實(shí)時(shí)地、高效地感知出寬帶頻譜內(nèi)每一個(gè)頻點(diǎn)的使用情況。并且通常感知基站不在鄰居節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi),信噪比條件較差,因此感知方法還需在低信噪比條件下有較好的性能。

對(duì)于頻分復(fù)用的無(wú)線通信方式,其頻譜都包含一個(gè)特定的工作頻段和相應(yīng)的保護(hù)頻帶。工作頻段會(huì)被劃分為多個(gè)通信子頻帶,每個(gè)子頻帶會(huì)占據(jù)一定帶寬,保護(hù)頻帶則沒有被任何用戶使用。例如在LTE寬帶通信中,頻帶寬達(dá)20MHz,等間隔劃分為110個(gè)資源塊,每個(gè)資源塊包含12個(gè)子載波。此外,有寬達(dá)數(shù)十兆赫茲的保護(hù)頻帶。

2.2 感知信號(hào)

在LTE系統(tǒng)中,頻譜資源的分配是以資源塊為單位的。以一個(gè)資源塊為單位進(jìn)行分析,既能滿足頻譜感知精細(xì)度的要求,又能避免信號(hào)畸變對(duì)OFDM信號(hào)正交性破壞帶來(lái)的影響。綜上所述,感知需求就是正確感知每一單位頻率資源的使用情況。

在自組織超密集網(wǎng)絡(luò)中,各站點(diǎn)可自由加入或退出頻移資源共享系統(tǒng)的,在感知周期內(nèi),站點(diǎn)之間缺乏協(xié)調(diào)機(jī)制。所以,基站接收到的信號(hào)往往來(lái)自多個(gè)基站,令接收信號(hào)xmi(t)代表來(lái)自編號(hào)為m的鄰居節(jié)點(diǎn)第i段頻譜時(shí)域檢測(cè)信號(hào),則:

其中smi(t)表示發(fā)送信號(hào),vmi(t)表示時(shí)域噪聲,M表示鄰居基站個(gè)數(shù),H0代表沒有信號(hào),H1代表有信號(hào)。令I(lǐng)表示感知寬帶內(nèi)的頻譜單元總數(shù),αi,m為相應(yīng)信道增益,那么總的寬帶范圍的接收信號(hào)就為:

3 寬帶頻譜感知方法

超密集網(wǎng)絡(luò)中,通常感知信號(hào)是來(lái)自多個(gè)站點(diǎn)信號(hào)的疊加,這會(huì)使得感知信號(hào)特征被破壞。對(duì)于某一頻段,選擇能量感知來(lái)判斷是否被占用是一種簡(jiǎn)單的方法。對(duì)于本文討論的場(chǎng)景中全體子頻帶的感知,因?yàn)榭湛谛盘?hào)的結(jié)構(gòu)是已知的,因此可以確定保護(hù)帶的位置,保護(hù)帶不會(huì)被任何站點(diǎn)所使用。因此,可以利用這一先驗(yàn)知識(shí),獲得噪聲功率的電平值,通過(guò)迭代運(yùn)算,計(jì)算出平均信號(hào)功率,從而得到最佳判決門限。對(duì)所有子載波是否被占用進(jìn)行最終判決,具體流程如圖2所示:

下文中,詳細(xì)分析了從前端采樣獲得的時(shí)域信號(hào),并推導(dǎo)出最佳判決門限,詳細(xì)敘述了迭代獲取平均信號(hào)功率的方法,估計(jì)出信噪比參數(shù),完成了寬帶頻譜的感知。

3.1 寬帶采樣信號(hào)分析

對(duì)于感知節(jié)點(diǎn)而言,若有任意一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)正在使用某一子頻段,則感知基站應(yīng)避免使用該子頻段,令xi(t)為子頻段i的總感知信號(hào),則有:

令Ei(x)表示子頻段i對(duì)應(yīng)的時(shí)域感知信號(hào)能量,ωi表示某頻點(diǎn)或者該資源塊所對(duì)應(yīng)的頻率范圍的中心頻率,△ω表示對(duì)應(yīng)頻率單元的頻譜寬度,Tsense為感知周期,F(xiàn)(ω)為感知信號(hào)的傅立葉變換。則由帕塞瓦爾定理可知:

可令Tsense=N×Tsample,其中Tsample為基站的信號(hào)采樣周期,N則為感知周期內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)。令為感知信號(hào)N點(diǎn)離散傅立葉變換值,于是感知能量估計(jì)值為:

其中,服從卡方分布[9],但是當(dāng)N足夠大時(shí)(一般只需N≥20,在實(shí)際通信系統(tǒng)中很容易滿足),可以認(rèn)為漸進(jìn)的服從正態(tài)分布,其統(tǒng)計(jì)特征模型如下:

其中Ps為信號(hào)功率,δ2v為噪聲功率。當(dāng)選擇一個(gè)判決門限γ之后,相應(yīng)的虛警率與檢測(cè)率分別可表示為:

若是采用FFT運(yùn)算進(jìn)行功率譜估計(jì),則在一個(gè)感知周期內(nèi)就可以得到整個(gè)寬帶內(nèi)所有子頻帶信號(hào)的能量。如果能夠確定合理的判決門限γ,便可判斷每一個(gè)子頻帶的使用情況,確定感知向量。FFT快速運(yùn)算即可滿足感知算法的實(shí)時(shí)性要求。

3.2 判決門限的選擇

綜上所述,該方法所得的感知結(jié)果主要與判決門限的選擇有關(guān)。從公式(6)可以看出,當(dāng)接收信號(hào)在H0和H1情況下,二者分布的方差不相等,所以判決門限不能簡(jiǎn)單地視為二者期望的平均值。為找到綜合考慮虛警率和漏檢率的最佳判決門限γoptimal,記d1=γoptimal-Nδv,d2=Nδ2v+NPS-γoptimal分別為判決門限與H0、H1情況下能量期望的距離。在方差較大的H1時(shí),其期望與判決門限距離應(yīng)該較遠(yuǎn),以平衡虛警率和漏檢率,如圖3所示。于是借助切比雪夫不等式:

根據(jù)公式(10):

由此可得最佳判決門限γoptimal為:

γoptimal

從上述表達(dá)式可以看出最佳判決門限主要取決于信噪比和噪聲功率。在實(shí)際系統(tǒng)中,需要估計(jì)這兩個(gè)參數(shù),以求得最佳判決門限。

3.3 參數(shù)估計(jì)

通過(guò)上面的分析,實(shí)現(xiàn)寬帶頻譜感知需要估計(jì)噪聲功率和信噪比。通過(guò)對(duì)寬帶采樣信號(hào)的分析,可通過(guò)FFT運(yùn)算,獲得寬帶中所有子頻段及其保護(hù)頻帶的功率譜信息。那么在高斯信道條件下,可以對(duì)該感知周期內(nèi)的信噪比與平均高斯噪聲功率進(jìn)行估計(jì)。

通常保護(hù)邊帶只包含了噪聲信息,基站的發(fā)送信號(hào)經(jīng)過(guò)成型濾波后,旁瓣衰減很快,泄漏到保護(hù)帶的能量較小,可以認(rèn)為是噪聲的一部分。利用保護(hù)頻帶內(nèi)的平均功率,可以估計(jì)噪聲功率δv2 ,其中ω'代表邊帶頻率,B為保護(hù)邊帶寬度,△ω為信號(hào)子頻帶寬度。噪聲功率的公式為:

在高斯信道中,估計(jì)出噪聲功率之后,可求得信號(hào)總功率為:

其中,Ps_sum為有用信號(hào)總功率,Psum為感知帶寬內(nèi)感知信號(hào)總功率。令lused為實(shí)際被占用的子頻帶數(shù)目,Ps為子頻帶上發(fā)射信號(hào)的平均功率。雖然鄰居節(jié)點(diǎn)的覆蓋半徑有可能不一樣,但是考慮到功率自適應(yīng)調(diào)整,在各個(gè)小區(qū)邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量相同的情況下,可以認(rèn)為不同節(jié)點(diǎn)的發(fā)送信號(hào)傳輸?shù)狡涓采w邊緣時(shí)的功率基本相等,則Ps_sum為:

為求得信號(hào)平均功率Ps,采用如下迭代方法估計(jì)lused,然后代入公式(13)中求解可得Ps。迭代算法步驟如下:

其中,[·]運(yùn)算代表四舍五入取整,q為迭代次數(shù)。在上述迭代運(yùn)算中,

是對(duì)lused進(jìn)行的估計(jì)值,當(dāng)時(shí),用對(duì)lused進(jìn)行估計(jì)則包含了部分只有噪聲的子載波;反之,則有部分有信號(hào)子載波未被包含。令Pextra表示相應(yīng)誤差所對(duì)應(yīng)的多余或者遺漏的功率值,可表示為:

可寫為:

于是,求解使用子頻帶使用數(shù)量估計(jì)值為:

從公式(18)可以看出,有如下性質(zhì):

從公式(19)可以看出,經(jīng)過(guò)多次迭代運(yùn)算之后,會(huì)使得收斂于lused,并且該方法對(duì)初始門限γ0的取值不敏感,仿真結(jié)果也表明了這一點(diǎn)。的迭代運(yùn)算結(jié)果趨近實(shí)際的子頻帶使用數(shù)量lused,從而求得信號(hào)平均功率與信噪比如下:

4 仿真結(jié)果

在進(jìn)行仿真時(shí),采用OFDM調(diào)制方式的LTE寬帶通信系統(tǒng)。在20MHz帶寬的LTE系統(tǒng)中,包含110個(gè)資源塊,每一個(gè)資源庫(kù)包含12個(gè)正交子載波[10]。主要仿真結(jié)果如圖4、圖5所示。給出了漏檢率與虛警率仿真曲線,分別同公式(7)、公式(8)中的理論曲線進(jìn)行對(duì)比。

圖4與圖5分別表示漏檢率與虛警率。從仿真結(jié)果來(lái)看,仿真曲線與理論曲線基本契合,且在較低信噪比條件下,依然能夠獲得較低的漏檢率與虛警率,從而保證頻譜感知效率。并且,在對(duì)lused進(jìn)行估計(jì)時(shí),γ0取值從功率歸一化取值范圍為0.3至0.8,均可以在10次迭代計(jì)算以內(nèi)收斂。然而在公式(6)中,將卡方分布近似成正態(tài)分布,存在一定誤差,這也是造成仿真曲線與理論曲線存在誤差的主要因素。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種快速寬帶頻譜感知方法,該方法能夠在高斯信道下,準(zhǔn)確地估計(jì)出感知信號(hào)信噪比與平均噪聲功率,求得最佳判決門限。進(jìn)而在一個(gè)感知周期內(nèi)分別感知寬帶頻譜內(nèi)每一個(gè)資源塊或頻點(diǎn)的使用情況,運(yùn)算復(fù)雜度較低,有非常強(qiáng)的實(shí)時(shí)性,針對(duì)采用OFDM的LTE寬帶系統(tǒng)有良好的性能。通過(guò)仿真驗(yàn)證可知,在較低信噪比條件時(shí),其仍具有較低的虛警率與漏檢率,仿真結(jié)果曲線與理論曲線有很好的一致性。

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