一种窄带感知实现高效宽带频谱预测的机制

罗明鉴，吴媛媛，韩 寒，董 杰

(1.中国人民解放军31003部队，北京 100191; 2.中国人民解放军理工大学通信工程学院，江苏 南京 210094)

·工程应用·

一种窄带感知实现高效宽带频谱预测的机制

罗明鉴1，吴媛媛1，韩 寒2，董 杰1

(1.中国人民解放军31003部队，北京 100191; 2.中国人民解放军理工大学通信工程学院，江苏 南京 210094)

针对只有单一用户的频谱探测场景，提出了以窄带感知实现高效宽带频谱预测的机制，以能够全面有效掌握本地频谱态势，实现自由通信。基本思想是依据历史统计信息动态调整感知信道，在状态变化较快的信道上增加感知次数，在状态变化缓慢的信道上减少感知次数。经实验仿真，该机制相比随机感知和顺序感知有较大的性能提升。

频谱态势；频谱感知；宽带感知；窄带检测

0 引言

电磁频谱已经成为信息时代不可或缺的国家战略资源，面对越来越复杂的电磁频谱环境所带来的重大挑战，加强电磁频谱空间管理就有重要的现实意义[1]。电磁频谱预测就是提高电磁频谱空间管理能力的有效途径之一。该预测通常是由布置在目标区域上的多个宽带频谱感知器协作完成。然而，对于诸如短波通信这样的自组织通信网络[2]而言，获知宽带频谱上的电磁变化状态无法由多个感知器同时完成，而一般情况下只有独立的窄带电台感知器。另外，在丛林山地这样的与位置相关性较强的电磁场景中，不同位置的感知器协作完成的频谱态势并没有参考价值。从而，由窄带感知实现高效的宽带频谱预测成为重要的研究内容。本文针对这一问题，提出采用认知无线电[3]的思想，通过窄带感知数据的大量积累和规律挖掘，实现宽带频谱快速预测，进而完成自由通信。由于电磁频谱的时变性和感知能力的限制(一次只能感知一个信道)，一个很重要的问题是在不同的时隙选择哪个信道进行感知。文献[4]对该问题进行了简化，每一次都选择信道可用概率和带宽乘积最大的信道进行感知和接入，提出近似感知的方法，但该方法缺乏长期性考量。而本文将基于主用户到达模型、用学习算法估计信道可用性等信息，提出一种窄带感知实现宽带频谱预测的机制。

1 系统架构

本文考虑的宽带频谱由N个待感知的信道邻接组成，每个信道上的占用用户称之为“主用户”，窄带感知信道并尝试接入的用户称之为“竞争用户”。本文设计的有学习预测功能的感知接入系统架构如图1所示。感知和接入依靠频谱池相关联，感知到的信道状态信息不断更新频谱池，以备信道接入可实时高质量地完成。感知任务的调度依靠频谱池中数据和估计的信道参数，结合一定的调度算法执行。频谱池系统有对应的一套学习和预测机制，可以根据历史数据进行参数估计，包括信道占用概率、占用时间分布率等。该估计的参数与预先设定好的调度算法，结合频谱池信息，联合进行调度决策，决定下一时刻的感知信道。该过程通过更新机制循环进行，性能越来越好。

该频谱池主要有记忆和回忆功能，不具备决策功能。池内维护所有的待选信道的状态，每个信道以一个“频谱元”形式存储。下面分三部分介绍：

1)频谱元的储存。如图2所示，i表示信道的编号，便于存取和调用相关信息。δc=1表示该信道正在被竞争用户使用，δc=0表示该信道没有被竞争用户使用，是不可用信道或待选信道。元属性INT表示从最近一次对该信道的观测到现在的时间间隔，δp表示该信道被主用户占用状态，δp=1表示占用，否则不占用，以最近一次观测为准。所有的频谱元以同等地位被储存。

2)频谱元的提取。依据接入模块的指令，其中一个空闲信道被提取用作数据通信，该信道相应的δc属性置1，并同时将上一次使用的信道置0，即归还频谱元。

3)频谱元的更新。以信道k为例，根据是否感知和感知结果将属性更新列表。如表1所示，“←”为更新符号，更新符号左右相等的情况表示不更新，保持原值。

闲忙未感知M←M+1M←MM←MINT←0INT←0INT←INT+1δp←0δp←1δp←δp

2 感知信道选择

感知信道选择的目的是为信道接入提供准确的全频段实时状态信息，只要保证在任意时刻从频谱池中看到的信道忙闲状态和真实的状态吻合，就可以实现目标。当然频谱池中信息是靠感知获得的，而现有的感知大都是窄带感知，一次无法获知全频段信息。如果连续不停地在各信道之间依次窄带扫描感知，对于状态变化较快的信道无法及时捕获状态变化点，对于状态变化较慢的信道又是一种资源浪费(因为状态根本没变，不用监测)，所以必须结合一定的调度算法完成时间轴上的感知信道选择。

信道的占用和空闲分别用状态0和1表示。信道之间相互独立，每个信道的带宽为Bk，k=1,2,…,N。本节将以主用户的到达服从Markov模型为例，对本文提出的基于主用户到达模型的感知信道选择算法进行阐述。各授权信道相互独立，信道i的主用户数据流量服从两状态的连续时间Markov过程。主用户信道占用模型示意图如图3所示。

图3中的Q为对应的状态转移速率矩阵。该Markov过程的状态转移概率矩阵为：

(1)

式中，Pij(t),i,j∈{0,1}的具体表达式为：

(2)

这里Δt指两次状态观测的时间间隔。由Q矩阵可以看出，两状态的Markov过程其实也是生灭过程，0状态持续时间tl的概率密度函数及分布函数分别为：

f0(tl)=λie-λitl

(3)

F0[tl]=1-e-λitl

(4)

1状态持续时间tl的概率密度函数及分布函数分别为：

f1(tl)=μie-μitl

(5)

F1[tl]=1-e-μitl

(6)

由于信道的状态的相关性，在感知信道状态为0后的INTi时间内，认为该信道的状态仍未发生变化的可能性为1-F0[INTi]。如若在此0～INTi时间内，信道重新被占用，但是由于没有被竞争用户感知，就会使得频谱池中的相关状态信息失效，进而造成竞争用户可能的接入失败。

关于失效程度，有：时间越长，失效度越高，维持原信道状态信息不变的可能性越小。所以这里用维持原状态不变的概率衡量失效度指标：

(7)

感知任务调度目的是在任意时刻频谱池里有比较准确的全频段的忙闲信息。这里，信道状态由最近一次的感知结果表征，感知任务调度应该在任意时刻最小化全频段的状态信息失效度。鉴于每一次感知只能感知一个信道，也即只能更新一个信道的状态信息，所以感知信道选择为具有最大的状态信息失效度的信道。

令当前调度时刻为时隙tS，信道i的状态信息是在时隙tRi通过感知获得的。感知信道选择：

(8)

式中，INTi=tS-tRi，具体数值可以直接从频谱池中取出。

从式(8)中可以看出，感知信道的选择不仅用于维护原空闲信道的信息准确性，还有“忙”信道的信息准确性。从本质上讲感知信道选择的是最有可能发生状态变化的信道，那么对“忙”信道的状态变化时刻的探测也是寻求空闲信道的过程。图4为某信道失效度变化趋势。

在很多情况下，不可能获知主用户Markov参数，为此，可以使用历史信息对模型参数进行在线学习。主要思想是采用“参数估计-信道选择-参数估计”的循环模式，逐渐提高感知信道选择的正确性。参数估计阶段，由于尚不清楚信道参数，采用顺序感知的方式依次对各信道进行感知，这样等价于对每一个信道进行周期感知，实际的每信道的感知周期为Treal=N×T。较长时间采用周期感知模式之后，获得了充分的信道状态变化数据，进行模型参数估计。这个估计很简单，采用最大似然估计就可以完成。之后在信道选择阶段利用估计出来的参数有选择地感知信道并进行信道接入测试以验证状态估计的准确度，如果接入测试不合格，则重新进行参数估计。依次进行下去，就逐渐获得高准确度的信道参数，也即获得较优的感知信道选择策略。

3 仿真分析

目标环境中有信道数N个，主用户的到达和离去服从Markov过程，参数分别为λi、μi，且已被竞争用户通过学习获知。竞争用户的感知时间为1ms，接入时间为10ms，仿真时间为10s，采用Monte Carlo仿真。感知任务调度最终提供全频段较为真实可靠的状态信息，故考察调度是否有效的指标设置为全频段状态估计正确率，为：

⊕STij

(9)

1)同构信道环境。图5表征了在同构信道下的三种信道选择策略的性能。其中N个主用户的参数相同，为1/λi=0.9，1/μi=0.1，也即空闲概率大于0.5。可以看出随着信道数的增多，单一感知器进行全频段感知调度获得的全频段状态估计正确率随着降低，这符合实际情况：由于信道数目增多，分配在每一个信道上的总感知时间降低，从而对每个信道的状态的知晓程度降低了，导致全频段正确估计概率下降。本文提出的基于模型的信道选择优于其他两种盲选择方式，信道数越多，优势越明显。

2)异构信道环境。仿真2～20个信道，每次仿真都设置一半信道的参数为0.9/0.1，另一半信道的参数为0.4/0.5。从图6可以看出，基于模型的信道选择算法还是优于其它两者的，信道数越多，优越性体现得越明显。

4 结束语

本文通过感知任务调度使窄带感知器实现宽带感知的功能，首先给出了实现感知接入的认知体系架构，之后对其中的感知任务调度进行研究，提出了基于模型的感知信道选择机制，最后通过模拟仿真验证了本文提出的信道选择算法优于随机选择和顺序选择。■

[1] 吴启晖，任敬.电磁频谱空间认知新范式：频谱态势[J].南京航空航天大学学报,2016,48(5):625-632.

[2] 王洪民，脱永军，陈劲尧，等.短波自组织网络HFMACA协议研究[J].通信技术,2014(4):410-413.

[3] 李子巍.认知无线电与频谱管理问题分析[J].中国西部,2017(1).

[4] Zhao Q,Krishnamachari B,Liu K.Low-complexity approaches to spectrum opportunity tracking[C]∥Proc. of the 2nd International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CrownCom), 2007.

Awidebandspectrumpredictionschemeusingnarrowbandspectrumsensing

Luo Mingjian1, Wu Yuanyuan1, Han Han2, Dong Jie1

(1.Unit 31003 of PLA, Beijing 100191, China; 2.Institute of communication engineering of PLAUST, Nanjing 210094, Jiangsu, China)

Aiming for the spectrum detection circumstance within only one user, a new scheme which realized the wideband spectrum prediction effectively using the narrowband spectrum sensing is proposed, so as to obtain the whole spectrum situation comprehensively and unrestrained communication. The basic idea is to dynamically adjust the sensing channel according to the historical information, i.e. increase the sensing times in the channel that changes rapidly and decrease the sensing times in the channel that changes slowly. By the experimental simulation, the performance of the proposed schemeis shown to be better than the random and the sequence ones.

spectrum situation; spectrum sensing; wideband sensing; narrowband detection

2017-09-12;2017-09-28修回。

罗明鉴(1983-)，男，硕士，主要研究方向为电子对抗技术。

TN97

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