半導(dǎo)體激光器驅(qū)動(dòng)電源的設(shè)計(jì)

張瑩++賈文超++石淼

摘要：本文的主要工作以數(shù)字式大功率半導(dǎo)體激光器驅(qū)動(dòng)電源設(shè)計(jì)展開，主要是實(shí)現(xiàn)能夠給半導(dǎo)體激光器提供最大輸出40A、輸出電壓在2V～10V的恒流源?；隍?qū)動(dòng)電源的技術(shù)要求，設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)電路主回路、保護(hù)電路、溫控單元等數(shù)字式大功率半導(dǎo)體激光器驅(qū)動(dòng)電源的主要部分。

關(guān)鍵詞：半導(dǎo)體激光器 大電流恒流源 單片機(jī) 溫度控制

中圖分類號：TN248.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）08-0138-02

1 引言

在噪聲不確定環(huán)境下，能量檢測算法的檢測性能極度惡化，嚴(yán)重時(shí)，甚至無法檢測出主用戶信號[1]。條件數(shù)（Condition Number Detection，CDN）檢測算法的檢測性能不會受到噪聲不確定性的影響[2]。現(xiàn)有文獻(xiàn)中，還沒有學(xué)者對采用條件數(shù)檢測算法，在噪聲不確定環(huán)境下的認(rèn)知用戶系統(tǒng)容量進(jìn)行過分析。本文討論了在噪聲不確定環(huán)境下，認(rèn)知用戶采用條件數(shù)檢測算法時(shí)的系統(tǒng)容量問題，理論分析及仿真結(jié)果均表明，噪聲不確定性不會影響條件數(shù)檢測算法性能，通過合理設(shè)置感知時(shí)隙的持續(xù)時(shí)間長度，認(rèn)知用戶可以取得最大的系統(tǒng)容量。

2 系統(tǒng)模型

文中采用的系統(tǒng)模型如圖1所示，系統(tǒng)中只存在一個(gè)主用戶和一個(gè)認(rèn)知用戶基站，認(rèn)知用戶接收機(jī)配備有多根接收天線。若H0表示主用戶不存在，H1表示主用戶存在，則接收信號可表示為：

3 條件數(shù)檢測算法性能分析

噪聲不確定性由隨時(shí)間變化的熱噪聲，或者接收設(shè)備中器件的非線性引起，通常，定義噪聲不確定因子等于實(shí)際噪聲功率與理想高斯噪聲功率的比值，且總假設(shè)在噪聲不確定性區(qū)間[-B，B]（，以分貝為單位）是均勻分布的[4]。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于成本及其它因素的影響，接收機(jī)的天線一般為2根或3根，從分析的簡便性考慮，本文取2根天線（M=2）進(jìn)行分析。按照文獻(xiàn)[5]提供的方法，當(dāng)N足夠大時(shí)，條件數(shù)檢測算法判決統(tǒng)計(jì)量在H0和H1時(shí)的分布函數(shù)可通過計(jì)算分別得到，記為FM（x）和WM（x）（詳細(xì)計(jì)算方法見文獻(xiàn)[5]）。

當(dāng)考慮系統(tǒng)中的噪聲不確定性，使用多根接收天線的條件數(shù)檢測算法的檢測概率和虛警概率可通過將給定門限值時(shí)的檢測概率和虛警概率表達(dá)式分別在噪聲不確定性因子變化區(qū)間平均而得到，即：

4 認(rèn)知用戶容量分析

認(rèn)知用戶可以在兩種情況下使用主用戶的頻帶進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸：一是主用戶不存在（H0），且認(rèn)知用戶檢測正確，則認(rèn)知用戶在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)隙傳輸自己的數(shù)據(jù)；二是主用戶存在（H1），但認(rèn)知用戶檢測錯(cuò)誤，則認(rèn)知用戶同樣在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)隙傳輸自己的數(shù)據(jù)。

存在噪聲不確定時(shí)，認(rèn)知用戶可以在保證主用戶不受干擾（即檢測概率不小于給定值）的條件下，通過合理設(shè)置感知時(shí)間，使認(rèn)知用戶的容量達(dá)到最大，即

5 仿真結(jié)果及分析

在噪聲不確定環(huán)境下，對認(rèn)知用戶使用2根接收天線，分別采用條件數(shù)檢測算法和能量檢測算法的性能進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出，在噪聲不確定環(huán)境下，采用能量檢測算法的認(rèn)知用戶系統(tǒng)容量極低，而采用條件數(shù)檢測算法，只要合理設(shè)置感知時(shí)隙的長度，可以達(dá)到最大的系統(tǒng)容量。

6 結(jié)語

本文討論了在噪聲不確定時(shí)，認(rèn)知用戶采用條件數(shù)檢測算法時(shí)的系統(tǒng)容量問題。分析及仿真結(jié)果均表明，條件數(shù)檢測算法的檢測性能不受噪聲不確定性的影響，當(dāng)采用周期性頻譜感知時(shí)，只要合理的設(shè)置感知時(shí)長，認(rèn)知用戶可以取得最大的系統(tǒng)容量。

參考文獻(xiàn)

[1]R.Tandra，A.Sahai. SNR Walls for Signal detection[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2008，2（1）：4-17.

[2]Y.H.Zeng，Y.C. Liang. Eigenvalue-based Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio[J].IEEE Transactions on Communications，2009，57（6）：1784-1793.

[3]Y.C.Liang，Y.Zeng，E.C.Y. Peh， et al. Sensing Throughput Tradeoff for Cognitive Radio Networks[J].IEEE Transaction on Wireless Communications，2008，7（4）：1326-1337.

[4]Y.H.Zeng，Y.C.Liang，A.T. Hoang， et al. Reliability of Spectrum Sensing Under Noise and Interference Uncertainty[J].IEEE International Conference on Communications （ICC） Workshops，2009， pp.1-5.

[5]Y.C.Liang， G. Pan，Y. H. Zeng.On the Performance of Spectrum Sensing Algorithms Using Multiple Antennas [J].IEEE Global Telecommunications Conference， 2010， pp.1-5.endprint

摘要：本文的主要工作以數(shù)字式大功率半導(dǎo)體激光器驅(qū)動(dòng)電源設(shè)計(jì)展開，主要是實(shí)現(xiàn)能夠給半導(dǎo)體激光器提供最大輸出40A、輸出電壓在2V～10V的恒流源?；隍?qū)動(dòng)電源的技術(shù)要求，設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)電路主回路、保護(hù)電路、溫控單元等數(shù)字式大功率半導(dǎo)體激光器驅(qū)動(dòng)電源的主要部分。

關(guān)鍵詞：半導(dǎo)體激光器 大電流恒流源 單片機(jī) 溫度控制

中圖分類號：TN248.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）08-0138-02

1 引言

在噪聲不確定環(huán)境下，能量檢測算法的檢測性能極度惡化，嚴(yán)重時(shí)，甚至無法檢測出主用戶信號[1]。條件數(shù)（Condition Number Detection，CDN）檢測算法的檢測性能不會受到噪聲不確定性的影響[2]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中，還沒有學(xué)者對采用條件數(shù)檢測算法，在噪聲不確定環(huán)境下的認(rèn)知用戶系統(tǒng)容量進(jìn)行過分析。本文討論了在噪聲不確定環(huán)境下，認(rèn)知用戶采用條件數(shù)檢測算法時(shí)的系統(tǒng)容量問題，理論分析及仿真結(jié)果均表明，噪聲不確定性不會影響條件數(shù)檢測算法性能，通過合理設(shè)置感知時(shí)隙的持續(xù)時(shí)間長度，認(rèn)知用戶可以取得最大的系統(tǒng)容量。

2 系統(tǒng)模型

文中采用的系統(tǒng)模型如圖1所示，系統(tǒng)中只存在一個(gè)主用戶和一個(gè)認(rèn)知用戶基站，認(rèn)知用戶接收機(jī)配備有多根接收天線。若H0表示主用戶不存在，H1表示主用戶存在，則接收信號可表示為：

3 條件數(shù)檢測算法性能分析

噪聲不確定性由隨時(shí)間變化的熱噪聲，或者接收設(shè)備中器件的非線性引起，通常，定義噪聲不確定因子等于實(shí)際噪聲功率與理想高斯噪聲功率的比值，且總假設(shè)在噪聲不確定性區(qū)間[-B，B]（，以分貝為單位）是均勻分布的[4]。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于成本及其它因素的影響，接收機(jī)的天線一般為2根或3根，從分析的簡便性考慮，本文取2根天線（M=2）進(jìn)行分析。按照文獻(xiàn)[5]提供的方法，當(dāng)N足夠大時(shí)，條件數(shù)檢測算法判決統(tǒng)計(jì)量在H0和H1時(shí)的分布函數(shù)可通過計(jì)算分別得到，記為FM（x）和WM（x）（詳細(xì)計(jì)算方法見文獻(xiàn)[5]）。

當(dāng)考慮系統(tǒng)中的噪聲不確定性，使用多根接收天線的條件數(shù)檢測算法的檢測概率和虛警概率可通過將給定門限值時(shí)的檢測概率和虛警概率表達(dá)式分別在噪聲不確定性因子變化區(qū)間平均而得到，即：

4 認(rèn)知用戶容量分析

認(rèn)知用戶可以在兩種情況下使用主用戶的頻帶進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸：一是主用戶不存在（H0），且認(rèn)知用戶檢測正確，則認(rèn)知用戶在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)隙傳輸自己的數(shù)據(jù)；二是主用戶存在（H1），但認(rèn)知用戶檢測錯(cuò)誤，則認(rèn)知用戶同樣在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)隙傳輸自己的數(shù)據(jù)。

存在噪聲不確定時(shí)，認(rèn)知用戶可以在保證主用戶不受干擾（即檢測概率不小于給定值）的條件下，通過合理設(shè)置感知時(shí)間，使認(rèn)知用戶的容量達(dá)到最大，即

5 仿真結(jié)果及分析

在噪聲不確定環(huán)境下，對認(rèn)知用戶使用2根接收天線，分別采用條件數(shù)檢測算法和能量檢測算法的性能進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出，在噪聲不確定環(huán)境下，采用能量檢測算法的認(rèn)知用戶系統(tǒng)容量極低，而采用條件數(shù)檢測算法，只要合理設(shè)置感知時(shí)隙的長度，可以達(dá)到最大的系統(tǒng)容量。

6 結(jié)語

本文討論了在噪聲不確定時(shí)，認(rèn)知用戶采用條件數(shù)檢測算法時(shí)的系統(tǒng)容量問題。分析及仿真結(jié)果均表明，條件數(shù)檢測算法的檢測性能不受噪聲不確定性的影響，當(dāng)采用周期性頻譜感知時(shí)，只要合理的設(shè)置感知時(shí)長，認(rèn)知用戶可以取得最大的系統(tǒng)容量。

參考文獻(xiàn)

[1]R.Tandra，A.Sahai. SNR Walls for Signal detection[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2008，2（1）：4-17.

[2]Y.H.Zeng，Y.C. Liang. Eigenvalue-based Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio[J].IEEE Transactions on Communications，2009，57（6）：1784-1793.

[3]Y.C.Liang，Y.Zeng，E.C.Y. Peh， et al. Sensing Throughput Tradeoff for Cognitive Radio Networks[J].IEEE Transaction on Wireless Communications，2008，7（4）：1326-1337.

[4]Y.H.Zeng，Y.C.Liang，A.T. Hoang， et al. Reliability of Spectrum Sensing Under Noise and Interference Uncertainty[J].IEEE International Conference on Communications （ICC） Workshops，2009， pp.1-5.

[5]Y.C.Liang， G. Pan，Y. H. Zeng.On the Performance of Spectrum Sensing Algorithms Using Multiple Antennas [J].IEEE Global Telecommunications Conference， 2010， pp.1-5.endprint

摘要：本文的主要工作以數(shù)字式大功率半導(dǎo)體激光器驅(qū)動(dòng)電源設(shè)計(jì)展開，主要是實(shí)現(xiàn)能夠給半導(dǎo)體激光器提供最大輸出40A、輸出電壓在2V～10V的恒流源?；隍?qū)動(dòng)電源的技術(shù)要求，設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)電路主回路、保護(hù)電路、溫控單元等數(shù)字式大功率半導(dǎo)體激光器驅(qū)動(dòng)電源的主要部分。

關(guān)鍵詞：半導(dǎo)體激光器 大電流恒流源 單片機(jī) 溫度控制

中圖分類號：TN248.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）08-0138-02

1 引言

在噪聲不確定環(huán)境下，能量檢測算法的檢測性能極度惡化，嚴(yán)重時(shí)，甚至無法檢測出主用戶信號[1]。條件數(shù)（Condition Number Detection，CDN）檢測算法的檢測性能不會受到噪聲不確定性的影響[2]。現(xiàn)有文獻(xiàn)中，還沒有學(xué)者對采用條件數(shù)檢測算法，在噪聲不確定環(huán)境下的認(rèn)知用戶系統(tǒng)容量進(jìn)行過分析。本文討論了在噪聲不確定環(huán)境下，認(rèn)知用戶采用條件數(shù)檢測算法時(shí)的系統(tǒng)容量問題，理論分析及仿真結(jié)果均表明，噪聲不確定性不會影響條件數(shù)檢測算法性能，通過合理設(shè)置感知時(shí)隙的持續(xù)時(shí)間長度，認(rèn)知用戶可以取得最大的系統(tǒng)容量。

2 系統(tǒng)模型

文中采用的系統(tǒng)模型如圖1所示，系統(tǒng)中只存在一個(gè)主用戶和一個(gè)認(rèn)知用戶基站，認(rèn)知用戶接收機(jī)配備有多根接收天線。若H0表示主用戶不存在，H1表示主用戶存在，則接收信號可表示為：

3 條件數(shù)檢測算法性能分析

噪聲不確定性由隨時(shí)間變化的熱噪聲，或者接收設(shè)備中器件的非線性引起，通常，定義噪聲不確定因子等于實(shí)際噪聲功率與理想高斯噪聲功率的比值，且總假設(shè)在噪聲不確定性區(qū)間[-B，B]（，以分貝為單位）是均勻分布的[4]。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于成本及其它因素的影響，接收機(jī)的天線一般為2根或3根，從分析的簡便性考慮，本文取2根天線（M=2）進(jìn)行分析。按照文獻(xiàn)[5]提供的方法，當(dāng)N足夠大時(shí)，條件數(shù)檢測算法判決統(tǒng)計(jì)量在H0和H1時(shí)的分布函數(shù)可通過計(jì)算分別得到，記為FM（x）和WM（x）（詳細(xì)計(jì)算方法見文獻(xiàn)[5]）。

當(dāng)考慮系統(tǒng)中的噪聲不確定性，使用多根接收天線的條件數(shù)檢測算法的檢測概率和虛警概率可通過將給定門限值時(shí)的檢測概率和虛警概率表達(dá)式分別在噪聲不確定性因子變化區(qū)間平均而得到，即：

4 認(rèn)知用戶容量分析

認(rèn)知用戶可以在兩種情況下使用主用戶的頻帶進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸：一是主用戶不存在（H0），且認(rèn)知用戶檢測正確，則認(rèn)知用戶在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)隙傳輸自己的數(shù)據(jù)；二是主用戶存在（H1），但認(rèn)知用戶檢測錯(cuò)誤，則認(rèn)知用戶同樣在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)隙傳輸自己的數(shù)據(jù)。

存在噪聲不確定時(shí)，認(rèn)知用戶可以在保證主用戶不受干擾（即檢測概率不小于給定值）的條件下，通過合理設(shè)置感知時(shí)間，使認(rèn)知用戶的容量達(dá)到最大，即

5 仿真結(jié)果及分析

在噪聲不確定環(huán)境下，對認(rèn)知用戶使用2根接收天線，分別采用條件數(shù)檢測算法和能量檢測算法的性能進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出，在噪聲不確定環(huán)境下，采用能量檢測算法的認(rèn)知用戶系統(tǒng)容量極低，而采用條件數(shù)檢測算法，只要合理設(shè)置感知時(shí)隙的長度，可以達(dá)到最大的系統(tǒng)容量。

6 結(jié)語

本文討論了在噪聲不確定時(shí)，認(rèn)知用戶采用條件數(shù)檢測算法時(shí)的系統(tǒng)容量問題。分析及仿真結(jié)果均表明，條件數(shù)檢測算法的檢測性能不受噪聲不確定性的影響，當(dāng)采用周期性頻譜感知時(shí)，只要合理的設(shè)置感知時(shí)長，認(rèn)知用戶可以取得最大的系統(tǒng)容量。

參考文獻(xiàn)

[1]R.Tandra，A.Sahai. SNR Walls for Signal detection[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing，2008，2（1）：4-17.

[2]Y.H.Zeng，Y.C. Liang. Eigenvalue-based Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio[J].IEEE Transactions on Communications，2009，57（6）：1784-1793.

[3]Y.C.Liang，Y.Zeng，E.C.Y. Peh， et al. Sensing Throughput Tradeoff for Cognitive Radio Networks[J].IEEE Transaction on Wireless Communications，2008，7（4）：1326-1337.

[4]Y.H.Zeng，Y.C.Liang，A.T. Hoang， et al. Reliability of Spectrum Sensing Under Noise and Interference Uncertainty[J].IEEE International Conference on Communications （ICC） Workshops，2009， pp.1-5.

[5]Y.C.Liang， G. Pan，Y. H. Zeng.On the Performance of Spectrum Sensing Algorithms Using Multiple Antennas [J].IEEE Global Telecommunications Conference， 2010， pp.1-5.endprint