CN103248441B - 时间异步且循环前缀长度未知情况下的ofdm频谱感知方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种时间异步且循环前缀长度未知情况下的OFDM频谱感知方法，它的处理过程为：首先，对来自监测信道的接收信号进行采样，得到采样信号；然后，根据采样信号中的采样值，计算采样信号的自相关函数；接着，在时间异步情况下，根据采样信号的自相关函数中的自相关系数，计算检验统计量；最后，根据检验统计量与判决门限的大小，判断监测信道是否处于空闲状态；优点是本发明方法不需要时间同步就能够直接利用采样信号进行频谱感知，因此有效地降低了计算复杂度；本发明方法在OFDM信号的循环前缀的长度未知时，仍然能够实现对OFDM信号的频谱感知，且能够进一步提高OFDM信号的频谱感知性能。
Description
技术领域
本发明涉及一种认知无线电***中的频谱感知技术，尤其是涉及一种时间异步且循环前缀长度未知情况下的OFDM频谱感知方法。
背景技术
宽带无线通信业务需要大量频谱资源的支撑。现有的静态频谱分配方式造成了频谱资源利用率非常低的结果，从而引起了频谱资源缺乏的现象。认知无线电的提出为提高频谱利用率提供了一个可行的思路。为了避免对已有的无线通信***造成干扰，认知无线电***必须能够判断信道是否处于空闲状态。频谱感知能够用来判断信道是否处于空闲状态，因此频谱感知是认知无线电中的关键技术之一。
正交频分复用（Orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）技术具有频谱利用率高等特点，该技术是当前和将来无线通信标准被广泛采用的技术。因此对OFDM信号的频谱感知（即判断信道中是否存在OFDM信号）具有非常重要的意义。现有的针对OFDM信号的频谱感知方法主要可以分为频域检测法和时域检测法两类。其中，频域检测法需要计算采集信号的频谱，因此具有较大的计算量；时域检测法利用采集信号中循环前缀的自相关特性实现频谱感知。Chaudhari等人于2009年在《Autocorrelation-Based Decentralized Sequential Detection of OFDM Signals in CognitiveRadios（认知无线电中基于自相关的OFDM信号分布式序贯检测方法）》中提出了利用循环前缀的相关特性，通过计算接收信号的自相关函数来实现频谱感知，但是该方法没有考虑到自相关函数的非平稳特性。针对这一问题，Axell等人于2011年在《Optimal andSub-Optimal Spectrum Sensing of OFDM Signals in Known and Unknown Noise Variance（已知和未知噪声方差时的OFDM最优和次优频谱感知方法）》中提出了一种新的基于循环前缀的自相关函数的频谱感知方法，该方法与Chaudhari等人提出的方法相比，具有更优的检测性能，但是由于该方法需要对接收信号的所有可能的时间异步偏差量进行搜索以实现时间同步，因此计算量较大；另一方面，该方法需要已知OFDM信号的循环前缀的长度，因此当OFDM信号的循环前缀的长度未知时，Axell等人提出的方法就会失效。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种时间异步且循环前缀长度未知情况下的OFDM频谱感知方法，其计算量小，且能够在OFDM信号的循环前缀的长度未知条件下进一步提高OFDM信号的频谱感知性能。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种时间异步且循环前缀长度未知情况下的OFDM频谱感知方法，其特征在于它的处理过程为：首先，对来自监测信道的接收信号进行采样，得到采样信号；然后，根据采样信号中的采样值，计算采样信号的自相关函数；接着，在时间异步情况下，根据采样信号的自相关函数中的自相关系数，计算检验统计量；最后，根据检验统计量与判决门限的大小，判断监测信道是否处于空闲状态。
它具体包括以下步骤：
①利用认知无线电***中的采样模块对来自监测信道的接收信号进行M次采样，得到由M个采样点的采样值构成的采样信号，其中，M为正整数，且M>Nd，Nd表示OFDM信号的子载波的个数；
②根据采样信号中的采样值，计算采样信号的自相关函数，将采样信号的自相关函数中的第t个自相关系数记为ρ(t)，其中，采样信号的自相关函数中的自相关系数的个数为M-Nd，t为正整数，且1≤t≤M-Nd，x(t)表示采样信号中的第t个采样值，x(Nd+t)表示采样信号中的第Nd+t个采样值，m为正整数，且1≤m≤M，x(m)表示采样信号中的第m个采样值；
③在时间异步情况下，根据采样信号的自相关函数中的自相关系数，计算检验统计量，记为T，其中，符号“”为取绝对值符号；
④将检验统计量T与判决门限λ进行比较，如果T大于λ，则判定监测信道处于忙状态，如果T小于或等于λ，则判定监测信道处于空闲状态，其中，λ=F-1(Pf)，Pf表示虚警概率，取值范围为0<Pf<0.5，F-1()为F()的反函数，
e为自然基数，e=2.71828...，y为变量。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1）本发明方法不需要时间同步就能够直接利用采样信号进行频谱感知，因此有效地降低了计算复杂度。
2）本发明方法在OFDM信号的循环前缀的长度未知时，仍然能够实现对OFDM信号的频谱感知，且能够进一步提高OFDM信号的频谱感知性能。
附图说明
图1为本发明的频谱感知方法的流程框图；
图2为在不同信噪比情况下，Axell等人提出的频谱感知方法与本发明方法的检测概率比较示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
本发明提出的一种时间异步且循环前缀长度未知情况下的OFDM频谱感知方法，其流程框图如图1所示，其主要处理过程为：首先，对来自监测信道的接收信号进行采样，得到采样信号；然后，根据采样信号中的采样值，计算采样信号的自相关函数；接着，在时间异步情况下，根据采样信号的自相关函数中的自相关系数，计算检验统计量；最后，根据检验统计量与判决门限的大小，判断监测信道是否处于空闲状态。
本发明的OFDM信号频谱感知方法，其具体包括以下步骤：
①利用认知无线电***中的采样模块对来自监测信道的接收信号进行M次采样，得到由M个采样点的采样值构成的采样信号，其中，M为正整数，且M>Nd，Nd表示OFDM信号的子载波的个数，如Nd=32时可取M=432。
②根据采样信号中的采样值，计算采样信号的自相关函数，将采样信号的自相关函数中的第t个自相关系数记为ρ(t)，其中，采样信号的自相关函数中的自相关系数的个数为M-Nd，t为正整数，且1≤t≤M-Nd，x(t)表示采样信号中的第t个采样值，x(Nd+t)表示采样信号中的第Nd+t个采样值，m为正整数，且1≤m≤M，x(m)表示采样信号中的第m个采样值。
③在时间异步情况下，根据采样信号的自相关函数中的自相关系数，计算检验统计量，记为T，其中，符号“||”为取绝对值符号。
④将检验统计量T与判决门限λ进行比较，如果T大于λ，则判定监测信道处于忙状态，如果T小于或等于λ，则判定监测信道处于空闲状态，其中，λ=F-1(Pf)，Pf表示虚警概率，取值范围为0<Pf<0.5，F-1()为F()的反函数，e为自然基数，e=2.71828...，y为变量。
通过以下仿真以进一步说明本发明的频谱感知方法的可行性和有效性。
假设OFDM信号的子载波的个数为Nd=32，OFDM信号的循环前缀的长度为Nc=8，采样点数为M=432，根据IEEE802.22标准的要求设虚警概率的值为Pf=0.1。图2给出了信噪比从-20dB到5dB变化时，Axell等人提出的方法与本发明方法通过100000次蒙特卡洛仿真获得的检测概率的比较。由于Axell等人提出的频谱感知方法需要已知OFDM信号的循环前缀的长度，所以在计算Axell等人提出的频谱感知方法的检验统计量时假设Nc=8已知，而在计算本发明方法的检验统计量时假设Nc=8未知。从图2中可以看出，在信噪比较小时，本发明方法的检测概率大于Axell等人提出的频谱感知方法的检测概率，但是都无法达到IEEE802.22标准中检测概率大于0.9的要求；当信噪比大于0.5dB时，本发明方法的检测概率稍大于Axell等人提出的频谱感知方法的检测概率，且两者都达到了IEEE802.22标准中检测概率大于0.9的要求。分析图2，虽然本发明方法的检测概率比Axell等人提出的频谱感知方法的检测概率高的不是很多，但是考虑到Axell等人提出的频谱感知方法需要OFDM信号的循环前缀的长度已知，而本发明方法不需要OFDM信号的循环前缀的长度已知，这足以说明本发明方法的可行性和有效性。
Claims (1)
1.一种时间异步且循环前缀长度未知情况下的OFDM频谱感知方法，其特征在于它的处理过程为：首先，对来自监测信道的接收信号进行采样，得到采样信号；然后，根据采样信号中的采样值，计算采样信号的自相关函数；接着，在时间异步情况下，根据采样信号的自相关函数中的自相关系数，计算检验统计量；最后，根据检验统计量与判决门限的大小，判断监测信道是否处于空闲状态；
该OFDM频谱感知方法具体包括以下步骤：
①利用认知无线电***中的采样模块对来自监测信道的接收信号进行M次采样，得到由M个采样点的采样值构成的采样信号，其中，M为正整数，且M>Nd，Nd表示OFDM信号的子载波的个数；
②根据采样信号中的采样值，计算采样信号的自相关函数，将采样信号的自相关函数中的第t个自相关系数记为ρ(t)，其中，采样信号的自相关函数中的自相关系数的个数为M-Nd，t为正整数，且1≤t≤M-Nd，x(t)表示采样信号中的第t个采样值，x(Nd+t)表示采样信号中的第Nd+t个采样值，m为正整数，且1≤m≤M，x(m)表示采样信号中的第m个采样值；
③在时间异步情况下，根据采样信号的自相关函数中的自相关系数，计算检验统计量，记为T，其中，符号“||”为取绝对值符号；
④将检验统计量T与判决门限λ进行比较，如果T大于λ，则判定监测信道处于忙状态，如果T小于或等于λ，则判定监测信道处于空闲状态，其中，λ＝F-1(Pf)，Pf表示虚警概率，取值范围为0<Pf<0.5，F-1()为F()的反函数，e为自然基数，e＝2.71828…，y为变量。
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