(南通大學(xué) 電子信息學(xué)院，江蘇 南通 226019)

認(rèn)知車載網(wǎng)的頻譜感知性能分析*

成 峰，章國安**，金喜龍

(南通大學(xué) 電子信息學(xué)院，江蘇 南通 226019)

認(rèn)知車載網(wǎng)中不同的衰落傳播信道會(huì)影響頻譜感知的性能。為了描述不同信道下的頻譜感知性能，分析了加性高斯白噪聲信道、瑞利衰落信道和Nakagami-m衰落信道條件下的頻譜感知單用戶能量檢測(cè)概率和協(xié)作能量檢測(cè)概率，重點(diǎn)是Nakagami-m衰落信道、檢測(cè)衰落因子、次用戶的數(shù)量和信噪比這幾個(gè)參數(shù)對(duì)協(xié)作頻譜感知性能的影響。仿真結(jié)果表明，通過對(duì)不同信道特性的準(zhǔn)確了解能夠幫助車輛在不同衰落信道環(huán)境下提高頻譜的檢測(cè)概率。

車載自組織網(wǎng)絡(luò);認(rèn)知無線電;瑞利衰落信道;Nakagami-m衰落信道;頻譜感知

1 引 言

近幾年來，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System,ITS)吸引了廣大企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的關(guān)注，它主要致力于減少交通事故和交通擁堵的發(fā)生并且提供豐富的車載娛樂[1]，比如:在車載自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)中，新研發(fā)的應(yīng)用有前方碰撞警告系統(tǒng)和交通擁堵檢測(cè)器[2]。雖然大量研究得到了突破性的進(jìn)展，但是仍面對(duì)許多挑戰(zhàn)，其中一個(gè)主要的挑戰(zhàn)就是用于車載網(wǎng)絡(luò)通信的頻譜稀缺性。美國聯(lián)邦通信委員會(huì)(Federal Communications Commission,FCC)在5.9 GHz的頻段上為短距通信(Dedicated Short Range Communications,DSRC)分配了7個(gè)10 MHz的信道[3]。盡管如此，大量的通信節(jié)點(diǎn)很容易用盡該授權(quán)的頻譜。此外，在發(fā)生交通事故或緊急事件時(shí)，該授權(quán)頻段在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中急需使用。因此，用戶的需求沒有得到很好的滿足。

為了解決上述可能出現(xiàn)的頻譜資源的匱乏問題，在車載網(wǎng)絡(luò)中引入認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)技術(shù)可以充分利用頻譜中未利用的部分。其中擁有未利用的頻譜部分的用戶為主用戶，裝備有CR設(shè)備來訪問頻譜的用戶是次用戶。當(dāng)主用戶均缺席時(shí)，授權(quán)的頻譜呈現(xiàn)空閑狀態(tài)，則CR允許次用戶占用這些頻譜[4]。與此同時(shí)，CR技術(shù)適用于車載網(wǎng)絡(luò)，還由于車載網(wǎng)絡(luò)的高速移動(dòng)和動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，這樣一來空間上可用的和暫時(shí)重新利用的授權(quán)頻譜能夠以一種相對(duì)于其他無線網(wǎng)絡(luò)更簡(jiǎn)單方便的方式被感知到[5]。因此，認(rèn)知車載網(wǎng)(CR-VANET)是應(yīng)用了CR技術(shù)的VANET，能夠解決VANET中的頻譜短缺問題。類似于CR，認(rèn)知車載網(wǎng)面對(duì)頻譜感知的挑戰(zhàn)。認(rèn)知車載網(wǎng)中配備有CR的車輛可以不斷檢測(cè)所處位置任一確定的頻譜空穴然后使用空閑的頻段來傳輸數(shù)據(jù)。因此，CR首先需要進(jìn)行頻譜感知，然后才能訪問空閑信道。

為了減少對(duì)主用戶的干擾，配備CR的車輛必須要可靠地檢測(cè)到授權(quán)用戶的存在，而且一旦檢測(cè)到授權(quán)用戶，次用戶必須釋放當(dāng)前占用的頻譜帶寬[6]。因此，頻譜感知是CR的關(guān)鍵。按照參與頻譜感知的用戶數(shù)量不同，頻譜感知可以分為單用戶頻譜感知和多用戶協(xié)作頻譜感知。單用戶頻譜感知需要的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度和網(wǎng)絡(luò)支持要小，但在衰落和陰影影響下性能大幅度下降，而協(xié)作頻譜感知使用空間分集，可以克服與單個(gè)車輛相關(guān)的限制[7]。目前對(duì)于認(rèn)知車載網(wǎng)中協(xié)作頻譜感知的研究較少。文獻(xiàn)[8]采用了協(xié)作的能量檢測(cè)，因此協(xié)作頻譜感知可以在陰影條件下提供強(qiáng)大的、準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果。文獻(xiàn)[9]主要研究當(dāng)采用瑞利衰落模式來模擬時(shí)認(rèn)知車載網(wǎng)中的協(xié)作頻譜感知的性能。文獻(xiàn)[10]主要研究當(dāng)采用Nakagami-m模式時(shí)認(rèn)知車載網(wǎng)中頻譜感知的性能。文獻(xiàn)[11-13]主要研究通過N-Nakagami衰落信道的協(xié)作移動(dòng)通信的一些影響參數(shù)，比如功率分配、衰落系數(shù)。但是，這些研究沒有仔細(xì)考慮最匹配的傳播信道，同時(shí)沒有充分利用協(xié)作頻譜感知的優(yōu)勢(shì)。

本文探討在認(rèn)知車載網(wǎng)中通過不同衰落信道模型的頻譜感知性能，考慮了集中式協(xié)作頻譜感知，融合中心將通過普遍存在的加性高斯白噪聲信道、瑞利衰落信道和Nakagami-m衰落信道的各個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)的感知結(jié)果信息匯總，然后判斷主用戶是否存在，最后將結(jié)果廣播給各個(gè)車輛節(jié)點(diǎn)。由于采用能量檢測(cè)算法，因此不需要主信號(hào)的功率和結(jié)構(gòu)。此外，還比較與分析了不同的衰落信道對(duì)頻譜感知的影響。

2 系統(tǒng)模型

2.1 網(wǎng)絡(luò)模型

如圖1所示，授權(quán)頻段持有者是主用戶，在高速路上的車輛和路邊基礎(chǔ)設(shè)施是次用戶。作為次用戶的車輛每隔一定時(shí)間感知主用戶發(fā)射器的頻譜并把感測(cè)信息傳播給相應(yīng)的配備CR的車輛與路邊基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)主用戶不在時(shí)，車輛可以利用這分享的頻譜帶寬，并且可以通過相同頻譜帶寬傳輸數(shù)據(jù)給相應(yīng)的配備CR的車輛。因此，多輛車可以合作來感知空的頻譜，從而提高全局的檢測(cè)性能。圖1中，車輛之間的合作就可以解決隱藏終端的問題和避免干擾與漏檢的發(fā)生。

圖1 CR-VANET的網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 Network model of CR-VANET

協(xié)作頻譜感知可以分為兩個(gè)步驟：首先，配備CR的車輛處在融合中心(路邊基站或設(shè)施)的范圍內(nèi)，它們可以感測(cè)到是否存在空閑的授權(quán)頻帶信道；其次，感測(cè)階段結(jié)束，它們把本地檢測(cè)結(jié)果傳遞給融合中心。其中，融合中心負(fù)責(zé)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合并且全局決策，然后將決策結(jié)果傳回給通信范圍內(nèi)的車輛。它們之間通過空閑的授權(quán)頻段來傳輸數(shù)據(jù)，若主用戶開始占用該頻段，它們必須立刻停止傳輸并使用其他檢測(cè)到的空閑頻段。

2.2 頻譜感知模型

為了快速地檢測(cè)出主用戶信號(hào)的存在與否，本文采用能量檢測(cè)的方法。相比其他的檢測(cè)方法來說，能量檢測(cè)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單并且開銷小，適用于認(rèn)知車載網(wǎng)[14]。

假設(shè)認(rèn)知車載網(wǎng)中有N輛車輛，它們每一個(gè)檢測(cè)時(shí)間段能頻譜感知L個(gè)樣本。在第K個(gè)時(shí)刻的頻譜感知的二元假設(shè)檢驗(yàn)如下：

(1)

每個(gè)次用戶的能量檢測(cè)的統(tǒng)計(jì)量為

(2)

式中：λ表示相應(yīng)的決策閾值。

運(yùn)用中心極限定理(Central Limit Theorem,CLT)可以近似估計(jì)式(2)中的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)值服從高斯分布，然后可以得出檢測(cè)統(tǒng)計(jì)值的概率密度函數(shù)(Probability Density Function,PDF)為

(3)

式中：

(4)

2.3 瑞利衰落模型

瑞利衰落模型適用于描述建筑物密集的城鎮(zhèn)中心地帶的無線信道。兩個(gè)正交高斯噪聲信號(hào)之和的包絡(luò)服從瑞利分布。則瑞利分布包絡(luò)的PDF[9]為

(5)

式中：r表示信號(hào)振幅，σ表示信號(hào)相位。則瑞利分布的期望

(6)

方差

(7)

2.4 Nakagami-m衰落信道

盡管瑞利分布在很多情況下對(duì)衰落信道的包絡(luò)能夠很好地建模，然而實(shí)際無線環(huán)境測(cè)試中發(fā)現(xiàn)Nakagami分布更適合。

在Nakagami衰落下，接收信號(hào)包絡(luò)r的PDF也稱為m分布，表示為[10]

(8)

式中：Γ(m)表示伽馬函數(shù)；Ω表示平均功率；m參數(shù)定義為衰落因子，表示為衰落的嚴(yán)重程度，且m≥1/2。則Nakagami分布的期望

(9)

方差

(10)

當(dāng)m=1，發(fā)現(xiàn)正好是瑞利分布。

3 性能分析

本節(jié)將分別利用單用戶頻譜感知和協(xié)作頻譜感知的虛警概率與檢測(cè)概率為參數(shù)來分析系統(tǒng)的性能。

3.1 單用戶頻譜感知的檢測(cè)概率

假設(shè)傳輸信道增益hi(k)在檢測(cè)期間是恒定的，即hi(k)=hi,k=1,2,…,L，則由公式(4)得出的ηi可以表示為

(11)

因此，次用戶i的虛警概率和漏檢概率分別為

(12)

(13)

通常選定一個(gè)虛警概率Pf固定不變，則相對(duì)應(yīng)的漏檢概率為

(14)

次用戶i的關(guān)于虛警概率參數(shù)的檢測(cè)概率為

(15)

3.2 協(xié)作頻譜感知的檢測(cè)概率

為了允許各個(gè)次用戶相互協(xié)作，每個(gè)用戶要把感知到的信息轉(zhuǎn)發(fā)給一個(gè)融合中心(Fusion Center,FC)。這里我們采用最大比融合算法來進(jìn)行感知數(shù)據(jù)的融合[15]。假設(shè)信道增益hi(k)在檢測(cè)期間仍是恒定的，均為hi，則經(jīng)過FC之后的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)值為

(16)

式中：ωi是最大比融合算法中的加權(quán)值,這里取加權(quán)值為

(17)

因?yàn)樗械募訖?quán)值的平方和為1，所以融合之后的統(tǒng)計(jì)值滿足如下分布：

(18)

(19)

(20)

通過一個(gè)固定的虛警概率Pf得出相對(duì)應(yīng)的漏檢概率

(21)

則FC統(tǒng)計(jì)的關(guān)于虛警概率參數(shù)的檢測(cè)概率為

(22)

4 仿真結(jié)果與分析

本節(jié)應(yīng)用MATLAB仿真軟件來展示模擬的結(jié)果,以檢測(cè)概率和虛警概率為參數(shù)仿真分析認(rèn)知車載網(wǎng)中不同信道條件下的頻譜感知性能。假設(shè)主用戶是帶寬為6 MHz的數(shù)字電視廣播信號(hào)，其取樣頻率與帶寬相同，觀察的采樣數(shù)L=50。次用戶的信噪比在[-10 dB,0 dB]的范圍內(nèi)隨機(jī)選取，協(xié)作次用戶的數(shù)量以5輛為標(biāo)準(zhǔn)，平均信噪比為-8 dB。調(diào)制方式采用二進(jìn)制相移鍵控調(diào)制(Binary Phase Shift Keying,BPSK)。歸一化的多普勒頻移Fn=fcvTs/c，其中路邊基站的中心頻點(diǎn)fc=2 GHz;多普勒相干時(shí)間Ts=0.423×(1/Fm);c代表光速；Fm為最大多普勒頻移,設(shè)為100 Hz。所有結(jié)果都是基于5 000次的蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)。其余參數(shù)見表1。

表1 仿真參數(shù)Tab.1 Simulation parameters

圖2分別給出了在同種信道中協(xié)作頻譜感知和單用戶頻譜感知的性能,可以看出，在加性高斯白噪聲信道中和Nakagami-m衰落信道(m=0.5)中協(xié)作頻譜感知的性能明顯優(yōu)于單用戶的頻譜感知。因?yàn)樵陉幱昂蜕疃人ヂ淝闆r下，單個(gè)節(jié)點(diǎn)的感知結(jié)果并不可靠，所以需要融合多個(gè)節(jié)點(diǎn)的感知結(jié)果來提高檢測(cè)可靠性。

圖2 協(xié)作頻譜感知和單用戶頻譜感知的檢測(cè)概率Fig.2 The detection probability of collaborative spectrum sensing and single-user spectrum sensing

圖3給出了協(xié)作頻譜感知在不同信道模型的影響下的性能，可以看出，Nakagami-m衰落信道(m=0.5)對(duì)信號(hào)頻譜感知的干擾要比另兩種要大，加性高斯白噪聲信道的影響最小。事實(shí)上，文獻(xiàn)[16]中提出Nakagami-m分布特性與專用于車載網(wǎng)絡(luò)的DSRC相同，因此我們將重點(diǎn)討論Nakagami-m衰落信道下協(xié)作頻譜感知的特性。

圖3 N=5、SNR=-8 dB時(shí)不同信道模型下的協(xié)作檢測(cè)概率Fig.3 The collaborative detection probability of different channels when N=5 and SNR=-8 dB

圖4給出了車載網(wǎng)中協(xié)作頻譜感知在不同衰落因子m的Nakagami-m衰落信道模型影響下的性能。整個(gè)過程中其他參數(shù)不變，只改變了m的值。從圖中可以看出隨著m值的增長(zhǎng)，協(xié)作頻譜感知性能更好。事實(shí)上，m越大，Nakagami信道的衰落程度越低;當(dāng)m趨于無窮時(shí)，信道沒有衰落。

圖4 N=5、SNR=-8 dB時(shí)不同衰落因子m的協(xié)作檢測(cè)概率Fig.4 The collaborative detection probability of different values of the fading parameter m when N=5 and SNR=-8 dB

圖5給出了不同的次用戶數(shù)量對(duì)協(xié)作頻譜感知性能的影響。由圖可知，隨著次用戶數(shù)目的增加，檢測(cè)概率呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。因此，協(xié)作通信可以解決隱藏終端的問題，同時(shí)不同的次用戶之間的協(xié)作可以提高系統(tǒng)的性能。事實(shí)上，雖然每輛配備有CR設(shè)備的車輛處于高速移動(dòng)中，但是融合中心可以管理范圍內(nèi)的車輛并接收它們傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。因此，車輛之間的協(xié)作可以避免干擾和漏檢。

圖5 m=0.5、SNR=-8 dB時(shí)不同的次用戶數(shù)量N的協(xié)作檢測(cè)概率Fig.5 The collaborative detection probability of different number N of CR-vehicles when m=0.5 and SNR=-8 dB

圖6給出了不同SNR對(duì)協(xié)作頻譜感知性能的影響，可以看出SNR的變化對(duì)協(xié)作頻譜感知的影響是很大的，因此可以通過增加SNR來提高檢測(cè)概率，也可以考慮改變調(diào)制方式、采樣數(shù)等。

圖6 m=0.5、N=5時(shí)不同SNR值的協(xié)作檢測(cè)概率Fig.6 The collaborative detection probability of different values of SNR when m=0.5 and N=5

5 結(jié)束語

本文研究了VANET引用CR技術(shù)來增加車輛間通信的頻譜機(jī)會(huì)，明確了單用戶獨(dú)立感知的局限性和協(xié)作感知的優(yōu)越性，比較了認(rèn)知車載網(wǎng)中不同信道模型下的協(xié)作頻譜感知的性能。仿真結(jié)果表明，衰落信道對(duì)頻譜檢測(cè)有巨大的影響。特別研究了在認(rèn)知車載網(wǎng)中通過Nakagami-m衰落信道的頻譜感知，通過比較得出結(jié)論：對(duì)衰落的無線環(huán)境和其特性的準(zhǔn)確了解可以提高車輛間通信的可靠性，同時(shí)配備CR的車輛之間的合作可以解決諸如隱藏終端等問題，從而大大提高車輛網(wǎng)絡(luò)的通信效率。未來工作主要是研究車輛在高速移動(dòng)的高速公路和交通密集的城市街道通信環(huán)境下的頻譜感知性能。

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PerformanceAnalysisofSpectrumSensinginCognitiveVehicularNetworks

CHENG Feng,ZHANG Guoan,JIN Xilong

(School of Electronics and Information，Nantong University,Nantong 226019,China)

Different fading propagation channels in cognitive vehicular network affect the performance of spectrum sensing. In order to illustrate a general description of performance of spectrum sensing under different fading channels,detection probabilities of single-user energy and cooperative energy are analyzed under the conditions of additive white Gaussian noise(AWGN) channel and Rayleigh fading channel as well as Nakagami-mfading channel,with emphasis on the influence of such parameters as fading factor,number of secondary vehicles and signal-to-noise ratio(SNR) concerning the Nakagami-mfading channel on the performance of cooperative spectrum.Simulated results show that the accurate understanding of different channel characteristics can be helpful to improve the detection probability of spectrum between vehicles under different fading channel environment.

vehicular ad hoc network(VANET);cognitive radio;Rayleigh fading channel;Nakagami-mfading channel;spectrum sensing

10.3969/j.issn.1001-893x.2017.12.003

成峰，章國安，金喜龍.認(rèn)知車載網(wǎng)的頻譜感知性能分析[J].電訊技術(shù)，2017,57(12):1363-1368.[CHENG Feng,ZHANG Guoan,JIN Xilong.Performance analysis of spectrum sensing in cognitive vehicular networks[J].Telecommunication Engineering,2017,57(12):1363-1368.]

2017-04-03；

2017-07-31

date:2017-04-03；Revised date：2017-07-31

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61371113,61401241);交通運(yùn)輸部應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金資助項(xiàng)目(2013-319-825-110)

gzhang@ntu.edu.cnCorrespondingauthorgzhang@ntu.edu.cn

TN929.5

A

1001-893X(2017)12-1363-06

成峰(1993—)，男，江蘇蘇州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檐囕d自組織網(wǎng)絡(luò)；

Email:1943359254@qq.com

章國安(1965—)，男，江蘇如皋人，2001年于東南大學(xué)獲博士學(xué)位，現(xiàn)為南通大學(xué)電子信息學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闊o線通信網(wǎng)絡(luò)理論與技術(shù)；

Email:gzhang@ntu.edu.cn

金喜龍(1993—)，男，江蘇蘇州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檐囕d自組織網(wǎng)絡(luò)。