《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于信任度函数的认知无线电频谱感知算法研究
来源:电子技术应用2012年第6期
李 转, 任旭虎
中国石油大学(华东) 信息与控制工程学院, 山东 青岛266555
摘要: 认知无线电能有效地利用有限的频谱资源,实现灵活的资源配置和工作模式的调整。介绍了信任度函数,分析了具体的感知融合判决规则的特点,并结合无线通信的具体环境,提出了基于信任度函数的频谱感知算法。该算法是一种复杂度低并且可提高频谱感知性能的算法。仿真结果表明,基于信任度函数的频谱感知算法得到的结果更可靠、更精确。
中圖分類(lèi)號(hào): TN911.6
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2012)06-0108-03
A research on wireless spectrum sensing algorithm based on belief degree function
Li Zhuan, Ren Xuhu
College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao 266555, China
Abstract: The use of cognitive radio can utilize the limited spectrum resources effectively, achieve flexible resources allocation and adjustment of working model.The article described the belief degree function, analyzed characteristics of perception fusion decision rules, combined with specific environment of wireless communication, proposed spectrum sensing algorithm based on belief degree function. This is a low complexity of algorithm and can improve the performance of spectrum sensing. The simulation shows that the result based on spectrum sensing algorithm based on belief degree function is more reliable and more accurate.
Key words : cognitive radio(CR); spectrum sensing algorithm;general belief degree function;exponential belief degree function

    認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電CR(Coynitive Radio)技術(shù)能夠感知并分析某個(gè)特定區(qū)域的頻段,找出適合自己通信的“頻譜空洞”,利用某些特定的技術(shù)來(lái)處理利用合適的頻段,使其在不影響已有的通信系統(tǒng)的前提下進(jìn)行工作[1]。如何進(jìn)行高效的無(wú)線(xiàn)頻譜分析和估計(jì)是認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電感知無(wú)線(xiàn)環(huán)境工作中的關(guān)鍵技術(shù)之一[2-3]。頻譜分析是一個(gè)發(fā)展相對(duì)成熟的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù),它已經(jīng)形成了許多具有特色的理論和算法。在認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)中,也可利用已有的算法進(jìn)行無(wú)線(xiàn)環(huán)境檢測(cè)。

1 信任度函數(shù)
    在認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)中,假設(shè)有多個(gè)認(rèn)知用戶(hù),且第i個(gè)和第j個(gè)認(rèn)知用戶(hù)測(cè)得的數(shù)據(jù)分別為xi和xj,若xi的真實(shí)性越高, 則認(rèn)為xi被其他數(shù)據(jù)所信任的程度就越高[2-3]。所謂xi被xj信任程度,即從xj來(lái)看xi為真實(shí)數(shù)據(jù)的可能性,這種可能性被稱(chēng)為信任度。為了對(duì)測(cè)得的數(shù)據(jù)間的信任度進(jìn)行統(tǒng)一量化處理,通常定義一個(gè)信任度函數(shù)f來(lái)表示xi被xj信任的程度。根據(jù)信任度定義,設(shè):


 

 

     單從數(shù)學(xué)的角度來(lái)看信任度函數(shù)的表達(dá)式,一般信任度函數(shù)的取值只有0和1兩種結(jié)果,而指數(shù)信任度函數(shù)是從0到1變化的[10]。因此,如果用一般信任度函數(shù)來(lái)處理不確定的信息,可能就會(huì)因?yàn)橹饔^判斷過(guò)于絕對(duì)化從而會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的判斷結(jié)果。而對(duì)于指數(shù)信任度函數(shù)來(lái)說(shuō),當(dāng)數(shù)據(jù)較多時(shí)可以近似為一個(gè)逐漸遞減的函數(shù),對(duì)不確定信息的判斷不會(huì)過(guò)于絕對(duì)化。
  由圖2和圖3可知,在T1~T7時(shí)刻時(shí),指數(shù)信任度函數(shù)的值大于一般信任度函數(shù)的值,在T8~T14時(shí)刻,指數(shù)信任度函數(shù)的值小于一般信任度函數(shù)的值。這就說(shuō)明若信任度較高,則指數(shù)函數(shù)的信任度大于一般函數(shù)的信任度;若信任度較低,則指數(shù)函數(shù)得出的信任度小于一般函數(shù)的信任度,即指數(shù)函數(shù)得出的信任度更接近實(shí)際的信任度。

    對(duì)于融合結(jié)果來(lái)說(shuō),若授權(quán)用戶(hù)存在,則融合結(jié)果越大越好;反之,融合結(jié)果越小越好。例如在T2時(shí)刻時(shí),授權(quán)用戶(hù)存在,采用指數(shù)信任度函數(shù)法和一般信任度函數(shù)法得到的融合結(jié)果分別為0.801 7和0.798 4。在T8時(shí)刻時(shí),授權(quán)用戶(hù)不存在,采用指數(shù)信任度函數(shù)法和一般信任度函數(shù)法得到的融合結(jié)果分別為0.195 3和0.197 4。即采用指數(shù)信任度函數(shù)法得到的結(jié)果更可靠。若某一認(rèn)知用戶(hù)的信任度在0.5附近,則它的模糊性很高,但我們希望得到的融合結(jié)果能降低這種模糊性。由上述結(jié)果可知指數(shù)信任度函數(shù)法能滿(mǎn)足上述要求。
    基于信任度函數(shù)的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電頻譜感算法是考慮不同認(rèn)知用戶(hù)和主用戶(hù)之間的信道環(huán)境以及各個(gè)用戶(hù)的感知可靠度的一種算法。采用一般信任度函數(shù)時(shí),在可信度范圍內(nèi)認(rèn)知用戶(hù)的測(cè)量結(jié)果就會(huì)被完全信任。這樣不利于對(duì)實(shí)際情況做出客觀判別,從而導(dǎo)致融合結(jié)果受主觀因素的影響較大。若使用指數(shù)信任度函數(shù),則能滿(mǎn)足信任度函數(shù)應(yīng)該具有的特性,使得融合結(jié)果更加準(zhǔn)確,具有更高的參考價(jià)值。由實(shí)際應(yīng)用結(jié)果可知,采用指數(shù)信任度函數(shù)法得到的最終數(shù)據(jù)融合結(jié)果比一般信任度函數(shù)法得到的結(jié)果更加精確,并使數(shù)據(jù)融合過(guò)程具有更好的抗干擾性。
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