《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁(yè) > 通信與網(wǎng)絡(luò) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 能量檢測(cè)法在ISM 2.4 GHz頻段通信系統(tǒng)共存中的應(yīng)用
能量檢測(cè)法在ISM 2.4 GHz頻段通信系統(tǒng)共存中的應(yīng)用
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2012年第1期
黃婷婷1,何明華2,魯云飛1,許海濤1
(1.福州大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,福建 福州 350108; 2.福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院,
摘要: 針對(duì)頻譜檢測(cè)技術(shù),對(duì)比了三種常見的檢測(cè)方法,通過建立數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)分析,提出了一種改進(jìn)型能量檢測(cè)法。該方法采用了一種新的平均判決量,相對(duì)于經(jīng)典的能量輸出判決量,該平均判決量對(duì)ISM 2.4 GHz復(fù)雜的噪聲信號(hào)有較強(qiáng)的魯棒性,最后用MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。
Abstract:
Key words :

摘  要: 針對(duì)頻譜檢測(cè)技術(shù),對(duì)比了三種常見的檢測(cè)方法,通過建立數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)分析,提出了一種改進(jìn)型能量檢測(cè)法。該方法采用了一種新的平均判決量,相對(duì)于經(jīng)典的能量輸出判決量,該平均判決量對(duì)ISM 2.4 GHz復(fù)雜的噪聲信號(hào)有較強(qiáng)的魯棒性,最后用MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。
關(guān)鍵詞: 認(rèn)知無(wú)線電;ISM;能量檢測(cè)法

 ISM 2.4 GHz頻段是世界各國(guó)免授權(quán)的公用頻段,各種通信設(shè)備都可以在此頻段上通信,如日常工作中的無(wú)線局域網(wǎng),醫(yī)療中的無(wú)線個(gè)域網(wǎng)與無(wú)線軀域網(wǎng),工業(yè)上的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)以及方興未艾的物聯(lián)網(wǎng)和智能家居等無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。然而這么多不同的通信設(shè)備工作在同一頻段上,必然會(huì)產(chǎn)生相互間的干擾,對(duì)無(wú)線通信的安全性、可靠性和實(shí)用性帶來了極大的挑戰(zhàn)。因此,研究不同通信系統(tǒng)之間的共存性是一個(gè)至關(guān)重要的問題。認(rèn)知無(wú)線電的工作理念是將不同通信系統(tǒng)間的通信采取頻譜感知、動(dòng)態(tài)分配頻段等技術(shù),通過檢測(cè)與避讓的方式形成一個(gè)協(xié)調(diào)、統(tǒng)一、有序和不相互干擾的通信系統(tǒng)。這種工作理念能夠處理ISM 2.4 GHz頻段目前通信雜亂無(wú)章的狀態(tài),將認(rèn)知無(wú)線電的技術(shù)應(yīng)用到ISM 2.4 GHz頻段是未來的發(fā)展方向[1]。
1 認(rèn)知無(wú)線電
 認(rèn)知無(wú)線電最重要、最基礎(chǔ)的技術(shù)是頻譜感知技術(shù)[2]。目前,學(xué)術(shù)界常用的技術(shù)有匹配濾波器檢測(cè)法、循環(huán)頻譜檢測(cè)法和能量檢測(cè)法三種。由于匹配濾波器需要嚴(yán)格的先驗(yàn)信息作為匹配濾波器的參數(shù)設(shè)置,因此無(wú)法適應(yīng)ISM 2.4 GHz頻段眾多信號(hào)類型。循環(huán)頻譜檢測(cè)法不易受到不確定噪聲功率的影響,所以在噪聲環(huán)境中,相對(duì)于其他兩種檢測(cè)方法,循環(huán)頻譜檢測(cè)法有更強(qiáng)的魯棒性,但是循環(huán)頻譜檢測(cè)法計(jì)算復(fù)雜,需要長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,不符合ISM 2.4 GHz快速通信的原則。折中考慮算法的復(fù)雜性和抗噪聲能力,本文采用能量檢測(cè)法進(jìn)行頻譜感知,并提出了一種改進(jìn)的能量檢測(cè)方法,以滿足對(duì)于復(fù)雜的噪聲信號(hào)有強(qiáng)魯棒性的要求。
2 能量檢測(cè)法
 能量檢測(cè)法是一種比較簡(jiǎn)單的信號(hào)非相干檢測(cè)方法。在復(fù)雜的ISM信號(hào)環(huán)境下,相對(duì)于要求準(zhǔn)確先驗(yàn)信息的匹配濾波器檢測(cè)法和需要足夠長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)的循環(huán)檢測(cè)法,能量檢測(cè)法是最佳的檢測(cè)方法[3]。雖然能量檢測(cè)法簡(jiǎn)單,不需要任何的先驗(yàn)信息,但其仍存在固有的缺陷:能量門限的設(shè)置,門限設(shè)置大了,很可能將衰落的、比較微弱的信號(hào)忽略,而將幅度較大的脈沖噪聲或突發(fā)干擾檢測(cè)為信號(hào);門限設(shè)置小了,則無(wú)法有效排除干擾信號(hào)。本文提出了一種輸出平均判決量,該平均判決量對(duì)噪聲信號(hào)的相關(guān)性小,體現(xiàn)了其抗噪聲的性能,經(jīng)過MATLAB仿真驗(yàn)證顯示,該方法對(duì)信號(hào)噪聲具有較好的魯棒性。
 對(duì)于ISM 2.4 GHz頻段而言,如果接收到的該頻段的信號(hào)經(jīng)過濾波器濾波后只含有噪聲,那么就可以認(rèn)為這個(gè)頻段未被占用;反之,則認(rèn)為信號(hào)中包含著有用信號(hào)。
 在任一時(shí)刻t,假定進(jìn)行頻譜感知的接收機(jī)接收到的信號(hào)可能是下面的兩種情況[4-6]:

 



  能量檢測(cè)方法依據(jù)信號(hào)有無(wú)的假設(shè)情況下,根據(jù)接收信號(hào)功率大小的不同對(duì)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。由于能量檢測(cè)對(duì)信號(hào)類型沒有限制,因此不需要信號(hào)的任何先驗(yàn)信息,是一種對(duì)未知參數(shù)的確定性信號(hào)的存在性進(jìn)行檢測(cè)的有效方法[10]。
 本文根據(jù)能量檢測(cè)法的一般原理提出了一種改進(jìn)型能量檢測(cè)方法,該方法通過改變輸出判決量達(dá)到減少噪聲干擾的目的,MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法對(duì)于ISM 2.4 GHz頻段復(fù)雜的噪聲信號(hào)具有強(qiáng)的魯棒性,很大程度上優(yōu)化了能量檢測(cè)方法,提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
參考文獻(xiàn)
[1] MITOLA J, MAGUIRE G Q. Cognitive radio: making software radios more personal[J]. IEEE Personal Commun-cations, 1999,6(4):13-18.
[2] CABRIC D, MISHRA S M, WILLKOMM D, et al. A cognitive radio approach for usage of virtual unlicensed spectrum[C]. Proceedings of 14th IST Mobile and Wireless Communications Summit, 2005.
[3] Zeng Yonghong, Liang Yingchang, HOANG A T, et al. A review on spectrum sensing for cognitive radio: challenges and solutions[C]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2010:2.
[4] URKOWITZ H. Energy detection of unknown deterministic signals[J]. Proceeding of the IEEE, 1967,55(4):523-531.
[5] HAYKIN S, THOMSON D, REED J H. Spectrum sensing for cognitive radio[J]. Proceedings of the IEEE, 2009,97(5):849-877.
[6] YUCEK T, ARSLAN H. A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2009,11(1):116-130.
[7] CABRIC D, TKACHENKO A, BRODERSEN R W. Experimental study of spectrum sensing based on energy detection and network cooperation[C]. Proceedings of the First International Workshop on Technology and Policy for Accessing Spectrum, 2006.
[8] CHEN Z, GUO N, QIU R. Demonstration of real-time spectrum sensing for cognitive radio[J]. IEEE Communications Letters, 2010(14):915-917.
[9] SUTTON P D, LOTZE J, NOLAN K E, et al. Cyclostationary signature detection in multipath rayleigh fading environments[C]. 2nd International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications, 2007:408- 413.
[10] 朱剛.超寬帶(UWB)原理與干擾[M].北京:清華大學(xué)出版社;北京交通大學(xué)出版社,2009.

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。