基于认知无线电的空时域频谱共享研究
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇基于认知无线电的空时域频谱共享研究范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
【摘 要】提出了一种更为实用的空时域结合频谱共享技术，深入探讨了影响其性能的指标，通过仿真分析可以得出，空时域结合频谱共享技术在频谱利用效率、用户通信中断概率、网络容量等方面的性能要优于传统的空域频谱共享技术及时域频谱共享技术。
【关键词】认知无线电 空时结合频谱共享 频谱利用效率
doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.12.010 中图分类号：TN929.5 文献标志码：A 文章编号：1006-1010（2016）12-0046-06
引用格式：刘秉瑞，李乾. 基于认知无线电的空时域频谱共享研究[J]. 移动通信， 2016，40（12）： 46-51.
1 引言
目前频谱资源严重匮乏，很难再为新的通信业务提供频谱资源，而认知无线电技术可以为通信网络提供额外的频谱资源支持[1]。认知用户通过频谱检测、功率控制等技术动态利用主用户的授权频谱资源，可以在不增加新的频谱资源的情况下极大地提升频谱利用效率[2]。
动态频谱共享技术是认知无线电中用来提升频谱利用效率的关键技术之一，具体分为空域上的频谱共享和时域上的频谱共享[3-4]。空域频谱共享允许认知用户在满足对主用户的干扰约束条件的前提下，接入主用户的授权频段（Licensed Band）进行频谱共享[4-5]；时域频谱共享要求认知用户通过频谱检测技术检测某一时刻的主用户空闲的授权频段进行频谱共享[4，6]。但是空域频谱共享与时域频谱共享在频谱共享范围和通信稳定性上均存在问题。
对于采用空域频谱共享的认知用户来说，一方面需要采取功率控制技术降低对主用户网络的干扰，这样会导致认知用户收发器之间的通信距离受到限制；另一方面如果认知用户距离主用户过近，来自主用户网络发射机（如基站、广播电视塔等）的干扰会过大，从而影响认知用户的正常通信。因此空域频谱共享的通信可靠性与主用户网络的干扰联系密切，且空域频谱共享区域的范围因此而存在限制。
对于采用基于频谱检测的时域频谱共享的认知用户来说，如果距离主用户网络过远，接收到的主用户信号过于微弱，无法检测到授权频段是否被主用户占用，从而失去时域频谱共享的机会。此外，如果主用户信号出现而认知用户并没有检测到，则认知用户数据的传输会与主用户数据传输发生碰撞，可能会导致认知用户通信中断。所以时域频谱共享的范围和通信可靠性受到频谱检测能力的限制。
目前已有学者提出了空时域结合的频谱共享技术来克服以上两种频谱共享方式的缺点。文献[7]提出了在空时域进行频谱感知的指标，但是并未对在空时域如何有效利用频谱进行设计。文献[8]提出了采用主用户保护区域的方式进行空域频谱共享，但是并未考虑时域频谱共享。文献[9]提出了基于地理位置的空时域结合频谱共享，但是仅针对用户均匀分布的情况提出了系统框架，并未对该共享方式下的系统性能进行深入研究。
因此，本文基于文献[9]的研究成果，提出了一种更为实用的空时频谱共享解决方案，深入探讨了影响其性能的指标，通过仿真分析可以得出，空时域结合频谱共享技术在频谱利用效率、用户通信中断概率、网络容量等方面的性能要优于传统的空域频谱共享技术及时域频谱共享技术。
2 系统模型
图1提出了主用户网络与认知用户网络的频谱共享模型，认知用户网络与主用户网络同时存在于半径为R的圆形区域内。主用户网络为广播网络，主用户发射机位于圆形区域的中心（0， 0）。主用户接收机均匀分布在主用户保护区域（PER，Primary Exclusive Region）内[5]，密度为μp。假设主用户发射机的状态服从二维连续时间马尔可夫过程，因此主用户出现在授权频段上的概率为pp，未出现在授权频段上的概率为1-pp。将主用户网络假设为广播电视网络具有一定的实际意义，这是因为广播电视频段已被作为认知无线电应用的重要频段之一[5]。认知用户分布的概率密度函数为f（r，θ），采用极坐标系，r和θ分别为认知用户的距离变量和角度变量。假设认知用户之间采用正交频分多址技术（OFDMA，Orthogonal Frequency Division Multiple Access）控制或者消除用户之间的干扰，则认知用户之间的干扰与主用户发射机对认知用户的干扰相比可以忽略不计。
假设用户发射机与接收机采用如下信道模型进行无线通信：
4 仿真及结果分析
图2给出了过渡区域与认知用户发射功率PS和主用户干扰门限Ith的关系。可以看出，过渡区域的宽度随着认知用户发射功率PS增大而增大，随着主用户干扰门限Ith的增大而减少。因此，可以通过降低认知用户发射功率PS和提升主用户干扰门限Ith的方式来消除过渡区域。
图3分析了认知用户协作感知对时域频谱共享区域的扩张。可以很明显地看出，时域频谱共享区域的上边界Rt是参与协作感知的认知用户数M的增函数。此外，增加误检概率门限ξm或虚警概率门限ξf同样能起到时域频谱共享区域扩张的作用。由于增加频谱检测采样样本数N能够提升频谱检测性能，因此同样能够扩展时域频谱共享区域。
本文进一步将空时域结合频谱共享与传统的空域频谱共享和时域频谱共享的系统性能进行了比较。
空域频谱共享和时域频谱共享的频谱利用机会分别如图4所示。可以看到，随着主用户信号的增大，空域频谱利用机会在不断降低，而时域频谱利用机会在不断上升。而空时域频谱共享由于认知用户在任何区域均有频谱利用机会，其频谱利用机会为100%。
图5表示了在三种不同频谱共享方式下的通信中断概率。当主用户发射机功率P0非常小的时候，时域频谱共享下的认知用户通信中断概率几乎为1。原因是认知用户无法检测到主用户信号，从而无法判断授权频段是否被主用户使用。随着P0的增加，认知用户可以更容易地检测到主用户信号，时域频谱共享下的通信中断概率不断降低。而空域频谱共享及空时结合频谱共享的通信中断概率在上升。这是因为认知用户在与主用户同时共用授权频段时，主用户对其产生的干扰带不断增大。当主用户发射机功率P0高于52 dBm时，空域频谱共享下的通信中断概率开始超过时域频谱共享下的通信中断概率。另外，由于同时采用空域频谱共享与时域频谱共享，空时结合频谱共享下的通信中断概率始终维持在最低的水平，总维持在5%以下。
5 结束语
本文提出了一种更为实用的空时域结合频谱共享方案，给出了时域频谱共享区域的上边界和自由空域频谱共享区域的下边界。深入探讨了在该方案中如何消除过渡区域、扩大时域频谱共享区域等问题，并计算得到了空时域结合频谱共享下的认知用户通信中断概率和网络容量。通过仿真分析可以看出，空时域结合频谱共享技术在频谱利用效率、用户通信中断概率、网络容量等方面的性能要优于传统的空域频谱共享技术及时域频谱共享技术。
参考文献：
[1] S Haykin. Cognitive radio： Brain-empowered wireless communications[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 2005，23（2）： 201-220.
[2] W Beibei， K J R Liu. Advances in cognitive radio networks： A survey[J]. IEEE J Select Topics Signal Process， 2011，5（1）： 5-23.
[3] Q Zhao， B Sadler. A survey of dynamic spectrum access： Signal processing， networking， and regulatory policy[J]. IEEE Signal Process， 2007，24（3）： 79-89.
[4] M G Khoshkholgh， K Navaie， H Yanikomeroglu. Access strategies for spectrum sharing in fading environment： Overlay， underlay， and mixed[J]. IEEE Transactions Mobile Computing， 2010，9（12）： 1780-1793.
[5] R Zhang. On peak versus average interference power constraints for protecting primary users in cognitive radio networks[J]. IEEE Transactions Wireless Communications， 2009，8（4）： 2112-2120.
[6] X Liu， S N Shankar. Sensing-based opportunistic channel access[J]. Mobile Networks and Applications， 2006，11（4）： 577-591.
[7] R Tandra， A Sahai， V V Veeravalli. Unified space-time metrics to evaluate spectrum sensing[J]. IEEE Communication Magazine， 2011，49（3）： 54C61.
[8] V Mai， N Devroye， V Tarokh. On the primary exclusive region of cognitive networks[J]. IEEE Transactions Wireless Communications， 2009，8（7）： 3380-3385.
[9] Q Li， Z Y Feng， W Li， et al. Joint temporal and spatial spectrum sharing in cognitive radio networks： A region-based approach with cooperative spectrum sensing[A]. in Proc IEEE Wireless Communications And Networking Conference[C]. 2013.
[10] L Ying Chang， Z Yong hong， E C Y Peh， et al. Sensing-Throughput Tradeoff for Cognitive Radio Networks[J]. Wireless Communications IEEE Transactions on， 2008，7（4）： 1326-1337.