基于多目标优化认知无线电干扰抑制算法

2018-08-24 07:47孙振兴
吉林大学学报(信息科学版) 2018年4期
关键词:波包个子载波

刘 苗, 孙振兴,2

(1. 东北石油大学 秦皇岛校区, 河北 秦皇岛 066004; 2. 东北大学 计算机科学与工程学院, 沈阳 110006)

0 引 言

传统的无线网络通常由一个固定频谱分配策略把频谱长期分配给持有许可证的用户。这种固定频谱分配可能导致效率低下。认知无线电和动态频谱接入是适合解决这些频谱低效问题的技术[1,2]。认知无线电通过机会访问使用现有频谱持牌频段而不妨碍持牌用户。它能确定未被持牌用户占用的频谱部分, 被称为频谱空穴或白空间, 并分配通信的最佳可用信道给租借用户[3]。频谱池的概念代表来自不同持证用户的频谱合并到公共池中, 允许二级无线电网络接入已经许可的频带。在频谱汇集的基础上, 基于主网络不需要改变的要求, 应该设计二级网络以灵活地访问许可的频带。将动态频谱共享的频谱池概念扩展到“网络间频谱共享”, 用于解决多个次级网络中的频谱带分配问题[4,5]。传统的基于正交频分复用技术(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)的频谱池中OFDM信号的旁瓣干扰是一个重要缺陷[6,7]。基于小波包调制(WPM: Wavelet Packet Modulation)的频谱池不仅能获得与基于OFDM的频谱池同样的性能, 而且还能灵活配置子载波, 更有效的抑制符号内干扰、 脉冲干扰和窄带干扰[8]。此外, 基于WPM的频谱池还能实现多速率信号传输, 更方便的满足不同业务和业务质量的需求。由于不需要保护间隔和导频, 基于WPM的频谱池拥有更好的带宽有效性而且没有旁瓣干扰[9,10]。在多径环境中, WPM信号的正交性被破坏导致符号内干扰和载波间干扰(ICI: Inter-Carrier Interference)[11], 基于WPM的频谱池性能被干扰破坏。屏蔽一个或者多个认知用户子载波可以减少ICI, 但是这会损失认知用户的带宽。因此, 需要研究既能减少ICI又能保障认知用户通信质量的方法。笔者分析了基于频谱池的WPM的ICI能量, 提出了在多径信道中减少认知用户对授权用户引起的ICI的多目标优化算法。实现多目标优化要考虑决策者的偏好。偏好是关于标准空间中各点的意见, 通过涉及到偏好的后验性表达的方法, 决策者将偏好直接强加于一组可能的解点。理论上最终的解决方案能准确地反映决策者的偏好。通过对偏好的先验表达, 必须在实际查看点之前对观点进行量化。笔者提出多目标优化算法不仅可减少授权用户的ICI功率, 还能改善授权用户的误码率性能。

1 基于WPM的频谱池ICI能量分析

在基于小波包调制的频谱池中, 采用小波变换完成载波信号调制。小波基函数在时间(或空间)和频率上是局部化的, 并且在这些域中具有不同的分辨率。小波变换大致分为连续小波变换和离散小波变换。离散小波变换通过将信号分解成包含粗略和详细信息的近似分析具有不同分辨率和频带的信号, 采用为尺度函数和小波函数, 它们与低通和高通滤波器相关。通过时域信号的连续高通和低通滤波, 简单地将信号分解成不同的频带。小波包变换分解了在小波变换中保持完好的高频带, 从而获得更丰富的分辨率。小波变换通过灵活的时频分辨率, 可以最小化噪声和干扰对信号的影响。基于小波的系统能够避免在发射机上已知的信道干扰, 而不是在接收机上取消它们。多载波系统的性能取决于载波使用的波形集。小波包调制降低了系统对符号间干扰和载波间干扰等有损信道效应的敏感性。

认知无线电是可以使用的一种自适应通信方案, 为了避免干扰其附近的主用户, 将其传输限制为没有被信号占用的时频时隙。通过检测主无线电的空闲频谱和利用, 这种很据机会概率正交通信是导致认知无线电概念诞生的原因。然而, 这种协议的缺点是认知无线电很可能会对其他用户造成干扰。虽然基于WPM的频谱池能在一定程度上避免信道干扰, 但依然会由于在多径信道中授权用户和认知用户信号的正交性遭到破坏, 从而产生授权用户信号与认知用户信号间的互扰。下面对基于WPM的频谱池中的ICI能量进行分析推导。

在WPM系统中, 第j个子载波的ICI可定义为

其中m、k、r和n的范围由滤波器的长度决定,p是信道的额外延迟,nj和nk分别是第j和第k个子载波的下采样系数,M是子载波数,hk和hj分别是调制第k和第j个子载波使用的小波滤波器函数。

授权用户的第j个子载波的ICI能量可定义为

其中Nl是授权用户的子载波数,Nr是认知用户的子载波数。将式(3)进一步推导得

式(4)包括两个部分, 第一部分是授权用户的子载波中除第j个子载波外的所有子载波对第j个子载波产生的ICI能量, 第二部分是认知用户子载波对授权用户第j个子载波产生的ICI能量。则影响认知用户的第j个子载波的ICI能量可定义为

定义调制所用的小波滤波器为

为实现频谱池, 必须确保频谱池中子载波间间隔Δf是相等的。所以在基于WPM的频谱池中, 正交小波包基必须从小波包树的相同层选择, 从而保证授权用户与认知用户的子载波带宽是相同的, 都为信道带宽的1/2Di。由于正交小波包基是从滤波器的同一级产生的, 所以所有子载波的采样系数是相同的, 为2Di。则授权用户的第j个子载波的ICI能量可定义为

在频谱池中, 抑制授权用户的ICI能量问题是研究的重点。所以推导出基于WPM的频谱池中影响授权用户的平均ICI能量为

2 基于多目标的干扰抑制优化算法

WPM的主要优点是具有很高的灵活性, 使其非常适合应用于通信系统。目前随着对增强性能的需求不断增加, 通信系统不能在假设信道条件的情况下设计成平均性能, 并且新一代系统必须旨在动态地利用瞬时传播条件。这种情况导致了灵活和可重构的研究, 能优化系统性能适应当前信道响应, 目前许多学者正在进行这方面研究工作。通信物理层要求系统: 复杂均衡方案, 动态比特加载以及可以动态地使用的功率控制提高系统性能。WPM可以利用这些先进的功能设计用于多载波系统。

在基于WPM的认知无线电系统中, 由于小波变换的特性, 调制信号采用的小波包基各不相同, 所以每个被不同小波包基调制的认知用户子载波对授权用户产生的平均ICI能量大小也不相同。如果能分析定位出对授权用户产生最大干扰能量的认知用户子载波序列, 就能通过屏蔽认知用户子载波实现认知无线电系统性能优化。

假设调制授权用户子载波所用的滤波器为hl,hl=[hl1,hl2,…,hlNl], 调制认知用户子载波所用的滤波器为hr,hr=[hr1,hr2,…,hrNr], 则认知用户第j个子载波对授权用户产生的平均ICI能量为

图1 基于多目标优化的干扰抑制算法流程图Fig.1 The flow chart of interference suppression algorithm based on multi-objective optimization

定义认知用户的数据传输率

(bit/WPM符号)

(12)

其中Nr是认知用户的子载波数,bi是分配给第i个子载波的比特数。失效Nd个最优子载波后, 认知用户子载波对授权用户产生的平均ICI能量为

其中k1的取值是认知用户的Nr个子载波中失效Nd个最优失效子载波后剩余的所有子载波。基于多目标优化的干扰抑制算法流程如图1所示。

3 算法仿真与分析

采用Matlab作为仿真工具, 仿真参数选取如下: 在32子载波的频谱池中进行试验, 频谱池分成多个子带, 每个子带匹配4个子载波。采用基于Daubechies-4(Db(4))小波的WPM, 星座映射为QPSK(Quadrature Phase Shift Keyin), 授权用户和认知用户使用相同的传输能量。采用两径无线信道模型, 信道冲激响应函数定义为[12]

hch(n)=δ(n)+δ(n-p)ejθ1

(14)

其中p是正整数, 代表信道的额外延迟, 规范化为被调制数据的符号周期。θ1代表第2径的随机相位, 在[0,2π]范围内取值。仿真中假设精确的信道信息, 通过对10 000次信道实现平均得到试验结果。

图2分别给出了授权用户占用频谱池中分散的第1、4、6、7、8子带, 1、3、5、7子带及3、5子带的场景中的仿真结果。可以看出, 随着最优失效子载波数的增加, 认知用户对授权用户产生最大干扰的子载波被屏蔽了, 所以认知用户对授权用户产生的ICI能量随之减少。在失效子载波数目相同的条件下, 认知用户对授权用户的ICI能量随着授权用户占用频谱池中子载波数的增加而减少, 这是因为认知用户占用频谱池的子载波数越少, 则对授权用户产生的干扰越小。

图3描述了信道参数p=2,θ1=2π/5失效不同数目的最优失效子载波对授权用户比特误码率(BER: Bit Error Rate)性能的影响, 给出了授权用户信号占用频谱池2,3,4,5子带场景中的仿真结果。可以看出, 在既有时延扩展又有多径影响的信道中, 随着最优失效子载波数的增加, 影响授权用户的干扰能量随之减少, 所以授权用户的BER性能得到了改善。

图2 Db(4), 32子载波频谱池, 失效 图3 Db(4), 32子载波频谱池, p=2, 子载波数与ICI能量的关系 θ1=2π/5, 主用户BER性能 Fig.2 Db(4), 32 sub-carriers spectrum Fig.3 Db(4), 32 sub-carriers spectrum pooling, the relation between the ICI energy pooling, p=2, θ1=2π/5, and the number of masked sub-carriers the BER performance of licensed user

上述仿真实验结果描述了采用笔者提出的基于多目标的干扰抑制算法的频谱池中授权用户的ICI性能和误码率性能。结果表明该算法在满足认知用户数据传输率目标需求的条件下, 能有效抑制频谱池中授权用户的ICI能量, 并且能改善频谱池系统的误码率性能。

4 结 语

WPM的主要特点在于其能满足无线通信的广泛需求。因此, WPM具有作为通用调制方案的强大优点, 其实际特性可以被广泛定制以满足高级移动通信的各种要求。这种通用调制有可能成为具有各种约束的设备所使用的唯一多载波通信方案。因此, WPM适合支持智能环境与资源感知的无线系统。基于WPM的频谱池虽然具有灵活特性能满足认知无线电的需求, 但是认知用户子载波对授权用户子载波产生的干扰, 影响了授权用户的通信质量。为了保障认知无线电系统中授权用户的质量, 笔者提出了基于多目标优化的频谱池干扰抑制算法。该算法在满足认知用户数据传输率目标的前提下, 通过定位认知用户中对授权用户产生最大干扰的子载波, 并屏蔽这些子载波达到抑制干扰的目的。仿真结果表明, 该算法不仅能有效抑制认知无线电系统载波间干扰, 还能改善系统的误码率性能。

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