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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。
中圖分類號: TN911.6
文獻標識碼: A
文章編號: 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

    認知無線電CR(Coynitive Radio)技術能夠感知并分析某個特定區域的頻段,找出適合自己通信的“頻譜空洞”,利用某些特定的技術來處理利用合適的頻段,使其在不影響已有的通信系統的前提下進行工作[1]。如何進行高效的無線頻譜分析和估計是認知無線電感知無線環境工作中的關鍵技術之一[2-3]。頻譜分析是一個發展相對成熟的數字信號處理技術,它已經形成了許多具有特色的理論和算法。在認知無線電技術中,也可利用已有的算法進行無線環境檢測。

1 信任度函數
    在認知無線電系統中,假設有多個認知用戶,且第i個和第j個認知用戶測得的數據分別為xi和xj,若xi的真實性越高, 則認為xi被其他數據所信任的程度就越高[2-3]。所謂xi被xj信任程度,即從xj來看xi為真實數據的可能性,這種可能性被稱為信任度。為了對測得的數據間的信任度進行統一量化處理,通常定義一個信任度函數f來表示xi被xj信任的程度。根據信任度定義,設:


 

 

     單從數學的角度來看信任度函數的表達式,一般信任度函數的取值只有0和1兩種結果,而指數信任度函數是從0到1變化的[10]。因此,如果用一般信任度函數來處理不確定的信息,可能就會因為主觀判斷過于絕對化從而會出現錯誤的判斷結果。而對于指數信任度函數來說,當數據較多時可以近似為一個逐漸遞減的函數,對不確定信息的判斷不會過于絕對化。
  由圖2和圖3可知,在T1~T7時刻時,指數信任度函數的值大于一般信任度函數的值,在T8~T14時刻,指數信任度函數的值小于一般信任度函數的值。這就說明若信任度較高,則指數函數的信任度大于一般函數的信任度;若信任度較低,則指數函數得出的信任度小于一般函數的信任度,即指數函數得出的信任度更接近實際的信任度。

    對于融合結果來說,若授權用戶存在,則融合結果越大越好;反之,融合結果越小越好。例如在T2時刻時,授權用戶存在,采用指數信任度函數法和一般信任度函數法得到的融合結果分別為0.801 7和0.798 4。在T8時刻時,授權用戶不存在,采用指數信任度函數法和一般信任度函數法得到的融合結果分別為0.195 3和0.197 4。即采用指數信任度函數法得到的結果更可靠。若某一認知用戶的信任度在0.5附近,則它的模糊性很高,但我們希望得到的融合結果能降低這種模糊性。由上述結果可知指數信任度函數法能滿足上述要求。
    基于信任度函數的認知無線電頻譜感算法是考慮不同認知用戶和主用戶之間的信道環境以及各個用戶的感知可靠度的一種算法。采用一般信任度函數時,在可信度范圍內認知用戶的測量結果就會被完全信任。這樣不利于對實際情況做出客觀判別,從而導致融合結果受主觀因素的影響較大。若使用指數信任度函數,則能滿足信任度函數應該具有的特性,使得融合結果更加準確,具有更高的參考價值。由實際應用結果可知,采用指數信任度函數法得到的最終數據融合結果比一般信任度函數法得到的結果更加精確,并使數據融合過程具有更好的抗干擾性。
參考文獻
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