一種窄帶感知實(shí)現(xiàn)高效寬帶頻譜預(yù)測(cè)的機(jī)制

羅明鑒，吳媛媛，韓 寒，董 杰

(1.中國(guó)人民解放軍31003部隊(duì)，北京 100191; 2.中國(guó)人民解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，江蘇 南京 210094)

·工程應(yīng)用·

一種窄帶感知實(shí)現(xiàn)高效寬帶頻譜預(yù)測(cè)的機(jī)制

羅明鑒1，吳媛媛1，韓 寒2，董 杰1

(1.中國(guó)人民解放軍31003部隊(duì)，北京 100191; 2.中國(guó)人民解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，江蘇 南京 210094)

針對(duì)只有單一用戶的頻譜探測(cè)場(chǎng)景，提出了以窄帶感知實(shí)現(xiàn)高效寬帶頻譜預(yù)測(cè)的機(jī)制，以能夠全面有效掌握本地頻譜態(tài)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)自由通信?；舅枷胧且罁?jù)歷史統(tǒng)計(jì)信息動(dòng)態(tài)調(diào)整感知信道，在狀態(tài)變化較快的信道上增加感知次數(shù)，在狀態(tài)變化緩慢的信道上減少感知次數(shù)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)仿真，該機(jī)制相比隨機(jī)感知和順序感知有較大的性能提升。

頻譜態(tài)勢(shì)；頻譜感知；寬帶感知；窄帶檢測(cè)

0 引言

電磁頻譜已經(jīng)成為信息時(shí)代不可或缺的國(guó)家戰(zhàn)略資源，面對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的電磁頻譜環(huán)境所帶來(lái)的重大挑戰(zhàn)，加強(qiáng)電磁頻譜空間管理就有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。電磁頻譜預(yù)測(cè)就是提高電磁頻譜空間管理能力的有效途徑之一。該預(yù)測(cè)通常是由布置在目標(biāo)區(qū)域上的多個(gè)寬帶頻譜感知器協(xié)作完成。然而，對(duì)于諸如短波通信這樣的自組織通信網(wǎng)絡(luò)[2]而言，獲知寬帶頻譜上的電磁變化狀態(tài)無(wú)法由多個(gè)感知器同時(shí)完成，而一般情況下只有獨(dú)立的窄帶電臺(tái)感知器。另外，在叢林山地這樣的與位置相關(guān)性較強(qiáng)的電磁場(chǎng)景中，不同位置的感知器協(xié)作完成的頻譜態(tài)勢(shì)并沒(méi)有參考價(jià)值。從而，由窄帶感知實(shí)現(xiàn)高效的寬帶頻譜預(yù)測(cè)成為重要的研究?jī)?nèi)容。本文針對(duì)這一問(wèn)題，提出采用認(rèn)知無(wú)線電[3]的思想，通過(guò)窄帶感知數(shù)據(jù)的大量積累和規(guī)律挖掘，實(shí)現(xiàn)寬帶頻譜快速預(yù)測(cè)，進(jìn)而完成自由通信。由于電磁頻譜的時(shí)變性和感知能力的限制(一次只能感知一個(gè)信道)，一個(gè)很重要的問(wèn)題是在不同的時(shí)隙選擇哪個(gè)信道進(jìn)行感知。文獻(xiàn)[4]對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)化，每一次都選擇信道可用概率和帶寬乘積最大的信道進(jìn)行感知和接入，提出近似感知的方法，但該方法缺乏長(zhǎng)期性考量。而本文將基于主用戶到達(dá)模型、用學(xué)習(xí)算法估計(jì)信道可用性等信息，提出一種窄帶感知實(shí)現(xiàn)寬帶頻譜預(yù)測(cè)的機(jī)制。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文考慮的寬帶頻譜由N個(gè)待感知的信道鄰接組成，每個(gè)信道上的占用用戶稱之為“主用戶”，窄帶感知信道并嘗試接入的用戶稱之為“競(jìng)爭(zhēng)用戶”。本文設(shè)計(jì)的有學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)功能的感知接入系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。感知和接入依靠頻譜池相關(guān)聯(lián)，感知到的信道狀態(tài)信息不斷更新頻譜池，以備信道接入可實(shí)時(shí)高質(zhì)量地完成。感知任務(wù)的調(diào)度依靠頻譜池中數(shù)據(jù)和估計(jì)的信道參數(shù)，結(jié)合一定的調(diào)度算法執(zhí)行。頻譜池系統(tǒng)有對(duì)應(yīng)的一套學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)機(jī)制，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，包括信道占用概率、占用時(shí)間分布率等。該估計(jì)的參數(shù)與預(yù)先設(shè)定好的調(diào)度算法，結(jié)合頻譜池信息，聯(lián)合進(jìn)行調(diào)度決策，決定下一時(shí)刻的感知信道。該過(guò)程通過(guò)更新機(jī)制循環(huán)進(jìn)行，性能越來(lái)越好。

該頻譜池主要有記憶和回憶功能，不具備決策功能。池內(nèi)維護(hù)所有的待選信道的狀態(tài)，每個(gè)信道以一個(gè)“頻譜元”形式存儲(chǔ)。下面分三部分介紹：

1)頻譜元的儲(chǔ)存。如圖2所示，i表示信道的編號(hào)，便于存取和調(diào)用相關(guān)信息。δc=1表示該信道正在被競(jìng)爭(zhēng)用戶使用，δc=0表示該信道沒(méi)有被競(jìng)爭(zhēng)用戶使用，是不可用信道或待選信道。元屬性INT表示從最近一次對(duì)該信道的觀測(cè)到現(xiàn)在的時(shí)間間隔，δp表示該信道被主用戶占用狀態(tài)，δp=1表示占用，否則不占用，以最近一次觀測(cè)為準(zhǔn)。所有的頻譜元以同等地位被儲(chǔ)存。

2)頻譜元的提取。依據(jù)接入模塊的指令，其中一個(gè)空閑信道被提取用作數(shù)據(jù)通信，該信道相應(yīng)的δc屬性置1，并同時(shí)將上一次使用的信道置0，即歸還頻譜元。

3)頻譜元的更新。以信道k為例，根據(jù)是否感知和感知結(jié)果將屬性更新列表。如表1所示，“←”為更新符號(hào)，更新符號(hào)左右相等的情況表示不更新，保持原值。

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

2 感知信道選擇

感知信道選擇的目的是為信道接入提供準(zhǔn)確的全頻段實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，只要保證在任意時(shí)刻從頻譜池中看到的信道忙閑狀態(tài)和真實(shí)的狀態(tài)吻合，就可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。當(dāng)然頻譜池中信息是靠感知獲得的，而現(xiàn)有的感知大都是窄帶感知，一次無(wú)法獲知全頻段信息。如果連續(xù)不停地在各信道之間依次窄帶掃描感知，對(duì)于狀態(tài)變化較快的信道無(wú)法及時(shí)捕獲狀態(tài)變化點(diǎn)，對(duì)于狀態(tài)變化較慢的信道又是一種資源浪費(fèi)(因?yàn)闋顟B(tài)根本沒(méi)變，不用監(jiān)測(cè))，所以必須結(jié)合一定的調(diào)度算法完成時(shí)間軸上的感知信道選擇。

信道的占用和空閑分別用狀態(tài)0和1表示。信道之間相互獨(dú)立，每個(gè)信道的帶寬為Bk，k=1,2,…,N。本節(jié)將以主用戶的到達(dá)服從Markov模型為例，對(duì)本文提出的基于主用戶到達(dá)模型的感知信道選擇算法進(jìn)行闡述。各授權(quán)信道相互獨(dú)立，信道i的主用戶數(shù)據(jù)流量服從兩狀態(tài)的連續(xù)時(shí)間Markov過(guò)程。主用戶信道占用模型示意圖如圖3所示。

圖3中的Q為對(duì)應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移速率矩陣。該Markov過(guò)程的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣為：

(1)

式中，Pij(t),i,j∈{0,1}的具體表達(dá)式為：

(2)

這里Δt指兩次狀態(tài)觀測(cè)的時(shí)間間隔。由Q矩陣可以看出，兩狀態(tài)的Markov過(guò)程其實(shí)也是生滅過(guò)程，0狀態(tài)持續(xù)時(shí)間tl的概率密度函數(shù)及分布函數(shù)分別為：

f0(tl)=λie-λitl

(3)

F0[tl]=1-e-λitl

(4)

1狀態(tài)持續(xù)時(shí)間tl的概率密度函數(shù)及分布函數(shù)分別為：

f1(tl)=μie-μitl

(5)

F1[tl]=1-e-μitl

(6)

由于信道的狀態(tài)的相關(guān)性，在感知信道狀態(tài)為0后的INTi時(shí)間內(nèi)，認(rèn)為該信道的狀態(tài)仍未發(fā)生變化的可能性為1-F0[INTi]。如若在此0～I(xiàn)NTi時(shí)間內(nèi)，信道重新被占用，但是由于沒(méi)有被競(jìng)爭(zhēng)用戶感知，就會(huì)使得頻譜池中的相關(guān)狀態(tài)信息失效，進(jìn)而造成競(jìng)爭(zhēng)用戶可能的接入失敗。

關(guān)于失效程度，有：時(shí)間越長(zhǎng)，失效度越高，維持原信道狀態(tài)信息不變的可能性越小。所以這里用維持原狀態(tài)不變的概率衡量失效度指標(biāo)：

(7)

感知任務(wù)調(diào)度目的是在任意時(shí)刻頻譜池里有比較準(zhǔn)確的全頻段的忙閑信息。這里，信道狀態(tài)由最近一次的感知結(jié)果表征，感知任務(wù)調(diào)度應(yīng)該在任意時(shí)刻最小化全頻段的狀態(tài)信息失效度。鑒于每一次感知只能感知一個(gè)信道，也即只能更新一個(gè)信道的狀態(tài)信息，所以感知信道選擇為具有最大的狀態(tài)信息失效度的信道。

令當(dāng)前調(diào)度時(shí)刻為時(shí)隙tS，信道i的狀態(tài)信息是在時(shí)隙tRi通過(guò)感知獲得的。感知信道選擇：

(8)

式中，INTi=tS-tRi，具體數(shù)值可以直接從頻譜池中取出。

從式(8)中可以看出，感知信道的選擇不僅用于維護(hù)原空閑信道的信息準(zhǔn)確性，還有“忙”信道的信息準(zhǔn)確性。從本質(zhì)上講感知信道選擇的是最有可能發(fā)生狀態(tài)變化的信道，那么對(duì)“忙”信道的狀態(tài)變化時(shí)刻的探測(cè)也是尋求空閑信道的過(guò)程。圖4為某信道失效度變化趨勢(shì)。

在很多情況下，不可能獲知主用戶Markov參數(shù)，為此，可以使用歷史信息對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)。主要思想是采用“參數(shù)估計(jì)-信道選擇-參數(shù)估計(jì)”的循環(huán)模式，逐漸提高感知信道選擇的正確性。參數(shù)估計(jì)階段，由于尚不清楚信道參數(shù)，采用順序感知的方式依次對(duì)各信道進(jìn)行感知，這樣等價(jià)于對(duì)每一個(gè)信道進(jìn)行周期感知，實(shí)際的每信道的感知周期為T(mén)real=N×T。較長(zhǎng)時(shí)間采用周期感知模式之后，獲得了充分的信道狀態(tài)變化數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)。這個(gè)估計(jì)很簡(jiǎn)單，采用最大似然估計(jì)就可以完成。之后在信道選擇階段利用估計(jì)出來(lái)的參數(shù)有選擇地感知信道并進(jìn)行信道接入測(cè)試以驗(yàn)證狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確度，如果接入測(cè)試不合格，則重新進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。依次進(jìn)行下去，就逐漸獲得高準(zhǔn)確度的信道參數(shù)，也即獲得較優(yōu)的感知信道選擇策略。

3 仿真分析

目標(biāo)環(huán)境中有信道數(shù)N個(gè)，主用戶的到達(dá)和離去服從Markov過(guò)程，參數(shù)分別為λi、μi，且已被競(jìng)爭(zhēng)用戶通過(guò)學(xué)習(xí)獲知。競(jìng)爭(zhēng)用戶的感知時(shí)間為1ms，接入時(shí)間為10ms，仿真時(shí)間為10s，采用Monte Carlo仿真。感知任務(wù)調(diào)度最終提供全頻段較為真實(shí)可靠的狀態(tài)信息，故考察調(diào)度是否有效的指標(biāo)設(shè)置為全頻段狀態(tài)估計(jì)正確率，為：

⊕STij

(9)

1)同構(gòu)信道環(huán)境。圖5表征了在同構(gòu)信道下的三種信道選擇策略的性能。其中N個(gè)主用戶的參數(shù)相同，為1/λi=0.9，1/μi=0.1，也即空閑概率大于0.5。可以看出隨著信道數(shù)的增多，單一感知器進(jìn)行全頻段感知調(diào)度獲得的全頻段狀態(tài)估計(jì)正確率隨著降低，這符合實(shí)際情況：由于信道數(shù)目增多，分配在每一個(gè)信道上的總感知時(shí)間降低，從而對(duì)每個(gè)信道的狀態(tài)的知曉程度降低了，導(dǎo)致全頻段正確估計(jì)概率下降。本文提出的基于模型的信道選擇優(yōu)于其他兩種盲選擇方式，信道數(shù)越多，優(yōu)勢(shì)越明顯。

2)異構(gòu)信道環(huán)境。仿真2～20個(gè)信道，每次仿真都設(shè)置一半信道的參數(shù)為0.9/0.1，另一半信道的參數(shù)為0.4/0.5。從圖6可以看出，基于模型的信道選擇算法還是優(yōu)于其它兩者的，信道數(shù)越多，優(yōu)越性體現(xiàn)得越明顯。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)感知任務(wù)調(diào)度使窄帶感知器實(shí)現(xiàn)寬帶感知的功能，首先給出了實(shí)現(xiàn)感知接入的認(rèn)知體系架構(gòu)，之后對(duì)其中的感知任務(wù)調(diào)度進(jìn)行研究，提出了基于模型的感知信道選擇機(jī)制，最后通過(guò)模擬仿真驗(yàn)證了本文提出的信道選擇算法優(yōu)于隨機(jī)選擇和順序選擇。■

[1] 吳啟暉，任敬.電磁頻譜空間認(rèn)知新范式：頻譜態(tài)勢(shì)[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2016,48(5):625-632.

[2] 王洪民，脫永軍，陳勁堯，等.短波自組織網(wǎng)絡(luò)HFMACA協(xié)議研究[J].通信技術(shù),2014(4):410-413.

[3] 李子巍.認(rèn)知無(wú)線電與頻譜管理問(wèn)題分析[J].中國(guó)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。

羅明鑒(1983-)，男，碩士，主要研究方向?yàn)殡娮訉?duì)抗技術(shù)。

TN97

A