Главная Обратная связь

Дисциплины:






Сканирование спектра



ГЛАВА 2. СКАНИРОВАНИЕ СПЕКТРА И МОДЕЛИ КАНАЛА БЕСПРОВОДНОЙ КОГНИТИВНОЙ СЕТИ.

Сканирование спектра

Главная задача когнитивного радио состоит в том, что вторичный пользователь должен обнаружить основного пользователя и быстро выйти из полосы частот. Технологию сканирования спектра можно разделить на два типа: прямую и непрямую. Прямая технология подразумевает, что в частотной области оценка осуществляется непосредственно от сигнального подхода. В непрямом методе, также называемом подходом временной области, оценка осуществляется с использованием автокорреляции сигнала.

Важным требованием CR является обнаружение пробелов спектра. Функция сканирования спектра позволяет когнитивному радио приспособиться к окружающей среде путем обнаружения первичных пользователей. В действительности непросто напрямую измерять канал между первичными обнаружениями передатчика на основе местных наблюдений пользователей CR. Спектр был классифицирован на три типа по оценке входящих радиочастотных стимулов: черные пространства, серые пространства и пробелы. Черные пространства заняты помехами высокой мощности, и нелицензированные пользователи должны избегать этих пространств. Серые пространства частично занимают невысокие помехи, но они могут использоваться вторично. Свободные пробелы (RF) содержат помехи, которые состоят из натуральных и искусственных форм шума: теплового шума, переходных отражений и импульсного шума. Пробелы могут использоваться вторичными пользователями. Рис.2. 1. показывает пробелы и используемые частоты в лицензионном спектре.

Рис.2. 1. Иллюстрация пробелов в лицензированном диапазоне

Целью сканирования спектра является выбор между двумя гипотезами, а именно:

x (t) = n(t) ,H0
x (t) = hs (t) + n(t) ,H1

Где x (t) является сигналом, принимаемым пользователем CR, s (t) - передаваемый сигнал от первичного пользователя, n(t) - AWGN , h - усиление амплитуды канала. H0 - нулевая гипотеза, которая утверждает, что нет лицензированного пользовательского сигнала.

На практике алгоритмы сканирования спектра применяются в ошибках, которые классифицируются как пропущенное обнаружение и ложная тревога, и могут быть определены как:

v Вероятность пропущенного обнаружения

Это вероятность того, что основной пользователь будет обнаружен неактивным, но на самом деле он является активным. Более высокое значение PMD приводит к увеличению помех, потому что в в этом случае вторичный пользователь будет считать, что спектр свободен, а спектр на самом деле используются первичными пользователями.

= P(Ho/H1)

v Вероятность обнаружения



Вероятность обнаружения – это вероятность того, что первичные пользователи будут обнаружены в то время, когда они присутствуют, чтобы избежать какой-либо помехи от вторичных пользователей, если те попытаются использовать спектр. Высокое значение PD приведет к эффективному использованию спектра, не вызывая помех для основного пользователя.

= P(H1/H1), или
= 1-

v Вероятность ложной тревоги

Она определяется как вероятность обнаружения присутствия основного пользователя в то время, когда на самом деле он отсутствует. Это приводит к неэффективному использованию спектра, потому что, даже если спектр является свободным, вторичный пользователь может предположить, что он занят основным пользователем, и не сможет использовать спектр. Низкое значение увеличивает возможность повторного использования канала, когда он свободен.

= P(H1/Ho)

Для идентификации присутствия передачи сигнала были предложен ряд различных подходов.

Как правило, методы сканирования спектра делятся на следующие типы: обнаружение передатчика, кооперативное обнаружение(обнаружение приемника) и обнаружение на основе помех, как показано на рис.2. 2.

Рис.2.2. Методы сканирования спектра

 

Классификация методов сканирования спектра:

2.1. 1. Энергетическое обнаружение

2. 1 . 2. Обнаружение на основе согласованных фильтров

2. 1. 3. Цикло-стационарное обнаружение

2.1. 1. Энергетическое обнаружение

Используется, если вторичный пользователь не может собрать достаточное количество информации о сигнале первичного пользователя (PU). В данном случае оптимальный детектор - это детектор энергии, который также называют радиометром. Это обычный метод для обнаружения неизвестных сигналов.

Детектор энергии может быть реализован путем усреднения частотных участков быстрого преобразования Фурье (FFT), как показано на Рис. 2. 3.

Рис. 2. 3. Обнаружение энергии

 

Блок-схема детектора энергии показана на рис.2. 4.

Рис.2. 4. Реализация детектора энергии

Входной сигнал y (t) фильтруется полосовым фильтром (BPF), чтобы ограничить помехи и выбрать полосу пропускания. Шум на выходе фильтра имеет ограниченную полосу частот и плоскую спектральную плотность. Далее действует детектор энергии, состоящий из устройства возведения в квадрат и интегратора конечного времени.

Выходной сигнал V от интегратора:

 

Выходной сигнал сравнивается с пороговым n для того, чтобы решить, присутствует сигнал, или нет. Порог устанавливается в соответствии с статистическими свойствами выходного сигнала , когда шум присутствует.

Вероятность обнаружения и ложной тревоги задаются следующим образом:

Из приведенных выше функций следует, что низкое приведет к обнаружению отсутствия основного пользователя с высокой вероятностью увеличения помех, а высокое значение приведет к снижению использования спектра и увеличению количества пропущенных обнаружений.

Так как это легко осуществить, детектор энергии выявляет основного пользователя. Детектор энергии восприимчив к неопределенности в мощности шума, склонен к ложному обнаружению и срабатывает по непреднамеренным сигналам. Для улучшения точности детектора используются тоны пилот-сигнала от первичного передатчика.

Рис.2. 5. Компромисс между пропущенным обнаружением и ложной

тревогой

Простой детектор энергии плохо работает при скачкообразной перестройке частот сигналов с расширенным спектром. Канальный радиометр - это многоканальный приемник, который имеет несколько детекторов, объединяющих энергию в нескольких частотных диапазонах одновременно. Это особенно полезно при обнаружении скачкообразных частот расширенных сигналов. Анализ влияния частоты представлен на многоканальном радиометре. Предполагается, что сигнал для обнаружения использует медленное скачкообразное изменение частоты. В практической системе обнаружения сигнала мгновенная пропускная способность может быть ограничена. Центральная частота изменяется в зависимости от времени, чтобы покрыть более широкую полосу частот. Недостатком многоканального подхода радиометра по сравнению с простым детектором энергии является сложность устройства.

· Преимущества и недостатки энергетического обнаружения

Выигрыш при обработке пропорционален размеру N FFT и времени усреднения T. Увеличение N улучшает частотное разрешение, которое облегчает обнаружение узкополосого сигнала. Кроме того, длительное время обычно снижает мощность шума, тем самым увеличивая отношение сигнал-шум. Есть несколько недостатков энергетических детекторов, которые могут мешать при их реализации. Во-первых, порог, используемый для первичного обнаружения пользователя очень восприимчив к неизвестным или изменяющимся уровням шума. Даже если пороговое значение адаптивно, наличие какого-либо вмешательства в полосе будет путать детектор энергии. Во-вторых, детектор энергии не может различать модулированные сигналы, шумы и помехи. Поскольку он не может распознать помехи, он не может извлечь выгоду из адаптивной обработки сигналов для подавления помех. Наконец, детектор энергии не работает с сигналами с расширенным спектром, так как для них характерны прямая последовательность и скачкообразная перестройка частоты сигналов, для которых должны быть разработаны более сложные алгоритмы обработки.

 

 





sdamzavas.net - 2018 год. Все права принадлежат их авторам! В случае нарушение авторского права, обращайтесь по форме обратной связи...