认知无线电协作频谱感知技术综述
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摘要: 以上综述了认知无线电协作感知最新的一些研
究进展􀀀协作感知能够改善系统的检测性能，降低
对主用户的干扰，提高频谱利用率，在认知无线电
系统中有望得到广泛的应用􀀀但是协作感知研究涉
及的优化问题􀀀平衡增益与开销等问题，还有待进
一步的研究􀀀目前认知无线电频谱感知方面的研究
还不够成熟，如考虑认知用户的移动性和授权用户
接收机位置不确定性的感知算法设计􀀀在具有不同
&广西通信技术
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀
201 1 年第2 期
一􀀀 引言
随着无线通信技术的快速发展，频谱资源显得
越来越紧缺，究其原因并不是频谱太少，而是频谱
􀀀􀀀资源的利用率过低1 􀀀传统的固定频谱分配方式已
经受到了现实的频谱使用需求的挑战􀀀为了在不引
入有害干扰的前提下提高频谱利用率，就要充分地
使用那些空闲频段，认知无线电技术的出现正好为
解􀀀􀀀决这个问题提供了一条有效的途径2􀀀认知无线
􀀀􀀀电的基本思想是具有认知能力的认知用户 （ ，
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀） 可以按照某种"伺机"的方式在不干
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀扰授权用户（ ， ） 通信的前提下与
􀀀􀀀其共享频谱􀀀而 的频段只是在一定的时间段才
空闲，认知用户随时有可能因授权用户的接入而需
要重新选择新的频段􀀀因此无论对时间􀀀空间还是
频谱来说，频谱感知都是认知无线电技术的基础和
前提条件􀀀
频谱感知是认知无线电系统的关键技术，认知
用户必须实时监测频谱变化，以避免与授权用户发
生冲突􀀀频谱检测的精度和可靠性决定了是否会影
响授权用户的正常通信&#
􀀀
􀀀目前频谱检测技术的研
􀀀􀀀􀀀究主要包括两类 3 4：一类是单用户感知，即单个
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀认知无线电（ ， ） 用户对授权用
􀀀􀀀户信号的检测；另一类是协作感知，即多个 用
户协作来检测授权用户信号􀀀单用户感知是较早提
出的一类感知方法，常用到的算法有：能量检测算
法􀀀联合前向能量检测算法􀀀协方差检测算法􀀀匹
配滤波器检测算法􀀀循环平稳特征检测算法􀀀延时
相关检测算法等，其复杂度低，技术也较成熟，易
于实现􀀀在移动通信环境下，由于无线信道存在路
径损耗􀀀阴影效应和多径效应，仅依靠单个用户感
知频谱，不能保证可靠性􀀀因此，必须合并多个用
户的频谱感知结果，通过协作频谱感知来提高频谱
􀀀􀀀􀀀感知的准确性5 7 􀀀
以下综述协作频谱感知技术的一些最新研究进
展，从协作频谱感知模型出发，重点分析协作感知
中的信息融合算法􀀀性能参数分析等关键技术，最
后指出了未来的研究挑战和发展趋势􀀀
认知无线电协作频谱感知技术综述
梁红玉􀀀􀀀 陈宏滨􀀀􀀀􀀀􀀀 赵峰􀀀
&#.桂􀀀林电子科技大学 认知􀀀无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室 广西 桂林 5410 04
2.东南大学移动通信国家重点实验室 􀀀江苏 南京 48576;
摘要􀀀 频谱感知是实现认知无线电功能的前提条件，也是认知无线电领域的一个研究热点􀀀近年来人们提出了
很多种频谱感知方法，尤其协作感知技术日益受到关注􀀀综述了协作频谱感知技术的最新研究进展，先
描述典型的认知无线电协作频谱感知模型，然后讨论了协作感知中信息融合及性能分析等关键问题，最
后指出了协作感知的研究挑战和发展趋势􀀀
关键词􀀀 认知无线电；协作频谱感知；信息融合；检测性能
􀀀􀀀中图法分类号&#9.5 文献标识码􀀀 A 文章编号&#08-3545 （2011） 02-0 038-07
基金项目􀀀 国家自然科学基金资助项目 （608&#22）；东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金资助项目 （201 0 1 4）；广西教育厅
􀀀􀀀科研项目 （201 01 2 080）
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201 1 年第2 期
二􀀀 协作频谱感知模型
在认知无线电系统中，目前普遍采用以下几种
模型实现频谱的协作感知􀀀一种模型是采用分布式
􀀀􀀀或集中式的数据融合技术，将 用户各自独立获
取的感知数据进行融合处理后完成频谱感知决策；
另一种模型是中间认知用户作为目标认知用户中继
实现多用户协作感知；还有一种就是在认知用户中
采用成簇的方法来对授权用户的频谱进行协作检
测􀀀
􀀀􀀀 分布式与集中式协作感知模型
协作感知可以采用集中式或者分布式的方式进
行􀀀集中式协同感知是指各个认知用户将本地感知
􀀀􀀀􀀀􀀀结果送到基站 （ ） 或融合中心（ ） 统一进行
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀数据融合，做出决策； 等人于2004 年开始
这方面的研究，指出集中式协作感知可以减弱多径
衰落信道的影响，改善检测性能，并分析了节点
数􀀀门限值等参数的选取以及阴影相关性对协作的
􀀀影响􀀀 􀀀􀀀
分布式感知是指认知用户彼此之间共享感知信
息，但独立判断各自的可用频谱􀀀与中心式感知相
比，分布式感知的优点是不需要基础网络架构，部
署更灵活􀀀目前大部分研究都集中在分布式协作检
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀测􀀀 . 提出了一种全分布式频谱感知方
案，其思想是认知用户之间能够在没有收集中心的
条件下进行交互信息􀀀利用认知用户之间的协商方
案来做最后的判决􀀀仿真结果表明该方法可以降低
􀀀虚警概率和漏报概率􀀀 􀀀􀀀
􀀀􀀀中继协作感知模型
中继协作感知模型如图1 所示􀀀无论集中式还
是分布式感知，就协同频谱感知的研究内容而言，
主要包含以下两个方面：一是认知用户感知信息的
合并处理，即信息融合问题；二是感知信息传递过
􀀀􀀀程中的合作，即中继传输问题􀀀图 1（）􀀀（）分
别显示了集中式和分布式中继协作感知系统模
􀀀型􀀀 &# 􀀀􀀀
􀀀图 中继协作感知模型
􀀀􀀀该模型中 系统包括一个授权用户，􀀀 个协
作中继认知用户和一个目的地用户即目标认知用
户􀀀在此模型中，认知用户和授权用户既可以在相
􀀀􀀀同的频段上发送和接收信号 （假定 系统和主系
统同时在相同的频带上发送和接收信号），也可以
􀀀􀀀在不同的频段上收发信号􀀀假设 系统的中继节
点及目的节点距离主系统的源用户足够远，不受主
系统的干扰􀀀文献&#􀀀 提出了一种基于最佳中继
的多用户协作频谱感知方案，通过认知无线电网络
中多用户间的相互协作，可以获得明显的空间分集
增益，从而改善认知用户的检测性能􀀀此外，随着
候选中继用户数目增加，多用户协作方案对主用户
检测概率的改善量越加明显􀀀
􀀀􀀀 簇内融合协作感知模型
一个通用的协作方式是通过认知用户形成簇来
共享本地的感知信息􀀀在这种方式中，认知用户被
分配到不同的簇􀀀每个簇选择一个簇头作为判决融
合中心􀀀每个簇头决定授权用户是否占用频谱􀀀最
后的信息都要反馈到簇里进行判决􀀀簇内协作感知
的两种方式如图2所示􀀀
文献&#&# 􀀀提出了基于簇的协作频谱感知方
法，是博弈论框架下的协作感知方法&# 3 􀀀􀀀在该方法
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􀀀􀀀中，为了提高 系统的检测性能并且能适应网络
􀀀􀀀拓扑的变化， 用户将自动的根据实际情况进行
合并和拆分形成适合需要的簇􀀀选取的原则是将最
活跃的认知用户作为簇头，从而可以获得最大的信
道增益􀀀很明显，作为簇头的认知用户损耗能量大
于其他认知用户，若一个认知用户一直充当簇头，
􀀀􀀀否则其能量很快就会殆尽􀀀文献 􀀀 􀀀 中指出，当
认知用户和授权用户相对位置变化时，网络能自适
应把认知用户随机分成四个尺寸大小相等的簇；其
次，仅当认知用户位置确定时，根据认知用户的获
取授权用户统计信息选择一个簇作为基本的参考
簇；还有当认知用户和授权用户位置确定的时候，
根据距离的远近，距离授权用户远的簇不会参与协
作感知􀀀
三􀀀 协作感知中的信息融合技术
在认知无线电系统中，协作频谱感知综合利用
从多个分布式认知用户收集来的感知数据，有效地
提高了检测的可靠性􀀀如何利用多个认知用户的感
知信息进行融合是协作频谱感知的关键技术􀀀依据
认知用户之间交互信息的方式不同，融合算法基本
上可以分为数据融合和决策融合两大类􀀀
􀀀􀀀 数据融合算法
在协作感知中，需要采用数据融合和决策技术
􀀀􀀀将来自多个 用户的感知结果进行综合处理，并
􀀀􀀀依据适当的判决规则，做出最终决策􀀀在 网络
中，感知数据融合通常采用分布式融合方式􀀀数据
融合传送的是原始感知结果，因而要求控制信道的
带宽比较宽，传送开销也比较大􀀀
目前，空间协作分集作为数据融合典型的算法
之一，数据的融合问题必须考虑如何将接收到的授
权用户信号进行分集合并􀀀在空间协作分集中，必
􀀀􀀀须经多个协作中继用户转发信号后， 用户接收
到的信号包含多路独立授权用户信号􀀀为实现对这
些信号的最佳合并，需依据检测性能的要求相应选
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀取等增益合并 （ ）􀀀最大比值合并 （ ） 和
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀选择式合并（ ） 三种方式􀀀 是将各认知用
􀀀􀀀􀀀户的感知数据等权重合并做出最终判决􀀀 是
根据信各认知用户感知链路上的信噪比设定权重值
􀀀􀀀进行合并再做出判决􀀀 是根据各链路情况，选
择某个信噪比最大的认知用户感知结果进行判决􀀀
上述空间分集算法存在的问题是在数据融合的过程
􀀀􀀀中会带来很大的系统开销，降低了整个 系统的
􀀀􀀀有效性能􀀀所以文献 􀀀 􀀀 针对次用户独立检测效
果欠佳的实际问题，提出一种基于自适应用户协作
的数据融合方案，通过利用认知无线网络中次用户
间的自适应协作，实现相应的数据融合以改善对主
用户的检测性能􀀀在瑞利衰落环境下，理论推导出
自适应协作数据融合方案的检测概率和检测时间􀀀
对非协作方案和所提出的协作融合方案，进行了相
应的数值实验和性能比较􀀀结果表明：自适应协作
融合方案显著提高了系统检测概率，同时检测时间
也明显减少􀀀
􀀀􀀀 判决融合算法
认知无线电中的判决融合算法分为硬决策和软
决策两类􀀀 􀀀
􀀀􀀀􀀀软决策通过引入与决策相关的置信
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度测量，可依据贝叶斯􀀀奈曼- 皮尔逊等准则得到
判决门限􀀀而在硬决策中，主要依据观测数据选择
单一假设进行决策，判决门限的选取成为一个关键
问题􀀀文献&# 3􀀀 还提出了一种量化软融合算法􀀀
硬决策融合算法中，每个认知用户的检测都采
用"0-1 "硬判决，然后把结果"0"或"1 "发送
到数据收集中心集中参与协作检测􀀀经典的硬判决
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀检测方法主要有与（ ） 算法􀀀或 （ ） 算法􀀀
􀀀􀀀􀀀计数算法&# 􀀀 等􀀀 算法是当所有认知用户都检
测到授权用户时，系统才确认该授权用户正在使用
􀀀􀀀其频段； 算法是只要有一个认知用户检测到授
权用户的信号时，系统就会认为该频段正被授权用
户使用；而计数算法是处理中心接收到给定范围内
认知用户的判断，采用计数方法，当有一定数量的
认知用户都检测到该授权用户时，系统才认为授权
用户正处于激活状态􀀀随着研究的深入，文献&# 8 􀀀
提出了一种全新的线性二次融合算法􀀀它的基本思
􀀀􀀀想是通过考虑 网络中认知用户之间的相关性的
统计特性来进行数据融合规则的确定，实验结果表
明，该融合算法能获得其他类似方法所不能获得的
良好检测效果􀀀
软判决融合算法中，每个认知用户的感知都采
用软判决，检测结果可以是似然比值，也可以是能
量值，然后把软判决结果发送到处理中心􀀀软判决
协作感知算法常用的有分区算法􀀀似然比算法􀀀线
􀀀性加权算法等 &# 􀀀􀀀分区算法中每个认知用户判决
结果进行分区间判决，是一种软硬结合的判决算
法􀀀似然比算法中，每个认知用户检测到信号能量
转换为似然比，然后集中到处理中心进行软判决􀀀
线性加权法中处理中心把每个认知用户收集到的信
号能量进行加权求和判决􀀀根据加权系数不同，线
性加权法又分为均值加权􀀀信噪比加权和最优加
权􀀀
文献&# 0􀀀 总结了目前较为新颖的软判决融合
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀算法，例如 1 比特的最优判决融合 - -
􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀􀀀准则􀀀改进的 - 融合方法􀀀基于
􀀀􀀀- 证据理论的融合算法等􀀀
综上所述，主要的判决融合算法归纳如图3所示􀀀
􀀀图 判决融合算法分类
四􀀀 协作感知性能分析
􀀀􀀀 检测概率和虚警概率
频谱感知有两个重要的性能参数：一是对授权
􀀀􀀀用户的检测概率 ，它是授权用户出现后能被检测
到的概率，反映对授权用户的保护程度；二是虚警
􀀀概率 􀀀，它是授权用户没有出现而误认为授权用户
出现的概率，反映漏过的频谱使用机会􀀀协作感知
的目标通常是以一定的检测概率为约束，最小化虚
警概率􀀀它包括以什么方式来选择进行协作感知的
认知用户，协作认知用户的数量以及感知结果的合
并方式􀀀
目前的研究大多基于奈曼-皮尔逊准则，在虚
警概率一定的情况下最大化检测概率，但是这一准
则不能和实际的系统容量需求结合起来􀀀而最优的
协作感知技术需要把频谱感知中参数设定和最大化
信道容量紧密的结合起来，这样能通过合理的频谱
感知门限设定最大化信道容量􀀀
文献&# 1 􀀀 提出了一种各用户相互协作感知，
并通过基函数调制的认知无线电通信系统􀀀系统通
过用户协作并采用基于自适应门限的能量检测方
法，得到频谱环境的估计，并产生与授权信号相正
交的基函数，将基函数卷积级联生成系统基函数，
通过将数据调制到系统基函数上，实现认知无线电
意义上的数据收发􀀀仿真表明该系统能够提高检测
概率和降低误码率，具有较好的抗干扰性能，并能
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够充分利用空闲频谱􀀀
􀀀􀀀 协作用户数的选取
受无线信道环境的影响，协作感知中用户数的
优化对提高感知性能和降低信令开销尤为重要􀀀协
作中继用户的选取涉及到很多方面􀀀在任意给定时
􀀀􀀀􀀀􀀀刻 用户决定与谁合作首先要考虑 用户􀀀中
继用户与授权用户之间信道增益的差异，不同位置
中继用户发送功率的限制，以及各用户所处的地理
位置的环境因素；其次，需结合考虑重新分配中继
用户的频度，调整合作用户集合所需的时间间隔
等，最终实现合作用户集合的最优组合，而不是让
所有的空闲用户参与造成资源浪费，这样还会提高
􀀀􀀀整个 系统的开销，使得系统可靠性下降􀀀
目前，协作用户数选择主要有两种方法，一种
是集中式选􀀀􀀀择，另一种是基于簇的用户选择 􀀀 􀀀􀀀
在集中式用户选择中，主要靠数据融合中心对所收
集的信息进行优选，选出对融合有用的数据，舍弃
无用的信息，但是集中式选择带来高的系统负荷，
如控制信道带宽􀀀能量效率以及处理延时等问题􀀀
而基于簇的用户选择主要是从节约系统开销和提高
􀀀􀀀系统检测性能的角度进行考虑，把所有的 用户
进行分簇，在每个簇中进行协作用户数的优化􀀀
􀀀􀀀文献 􀀀 􀀀 提出了四种基于簇的分簇方法，根
􀀀􀀀据 用户和授权用户的网络结构􀀀相对位置等不
同，对整个网络进行了随机分簇􀀀参考分簇􀀀统计
􀀀分簇和距离分簇的设计􀀀文献 􀀀 􀀀 提出了一种采
用部分用户合作频谱感知方法，在系统认知用户数
量一定且满足给定系统检测概率的前提下，只需选
用部分认知用户参与频谱感知，就可以使系统吞吐
􀀀􀀀􀀀量最大􀀀仿真证明在有 个认知用户的系统中，
􀀀􀀀如果选择 个用户参与频谱感知，其系统吞吐量
􀀀􀀀􀀀􀀀可提高约 % 􀀀
􀀀􀀀 检测增益和系统开销
通过协作感知获得的性能增益可通过两种途径
来实现，一种是在感知环境存在阴影或严重衰落情
况下，通过多径分集技术获得；另一种途径是从减
少协作感知开销的角度来获得增益􀀀空间分集的利
􀀀􀀀用将会提高 系统的检测增益􀀀在提高检测增益
􀀀􀀀的同时，也会带来 系统的开销􀀀影响检测增益
􀀀􀀀和系统开销的因素很多，文献 􀀀 􀀀 从七个角度对
检测增益和系统开销进行了总结，其主要因素如图
􀀀所示􀀀
􀀀图 影响协作感知增益与开销的主要因素
五􀀀 研究挑战
基于上述讨论，我们认为协作频谱感知研究未
来面临的主要挑战包括：
􀀀􀀀􀀀（） 目前的协作感知研究通常假设 系统中
认知用户和授权用户同步收发信号，这不太吻合实
际情况􀀀当认知用户和授权用户的收发不同步时，
需要考虑如检测延迟􀀀控制信道分配等问题􀀀
􀀀（） 当前的协作感知模型很少考虑多授权用户
环境􀀀多授权用户环境将会使得对授权用户的感知
及干扰的分析更为困难􀀀因此，未来协作感知的研
究应考虑多授权用户传输环境的影响􀀀
􀀀（） 现有协作感知研究基本上认为认知用户和
授权用户相对静止，实际上授权用户与认知用户以
及认知用户之间可能具有随机移动性，所以未来协
作感知需要进一步研究动态的协作频谱感知方案和
􀀀􀀀算法􀀀文献 􀀀 􀀀 提出了一种演化博弈论框架下的
多用户分布式动态协作频谱感知方法􀀀
􀀀（） 授权用户所占的带宽分为窄带和宽带两
种􀀀目前的研究主要集中于窄带授权用户频谱感知
方法，针对宽带授权用户的感知研究较少􀀀在宽带
频谱感知中，需要多个认知用户进行协作感知，每
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201 1 年第2 期
个认知用户只能各自感知整个宽带频谱的一部分，
通过它们的协作来感知整个宽带频谱􀀀文献&# 3􀀀
采用穷举搜索法找出最优的和带有启发性的协作频
谱感知算法即确定每一个认知用户之间的协作程度
和每一部分频谱应该由哪个认知用户来感知􀀀仿真
结果显示所提出算法和策略具有良好性能􀀀
（5） 协作感知的挑战还包括设计有效的信息共
享和协作算法&# 4􀀀􀀀在协作感知过程中，协作用户之
间要进行信息交换，因此设计的算法必须能够减少
系统开销􀀀另外，协作算法应当确保引入最小的延
迟并且能够适应控制信道的变化􀀀
（6） 此外，协作感知的很多问题涉及到媒体访
问控制层的技术，需要用到跨层设计思想􀀀现有的
研究大多集中在单个感知用户网络参与协作的情
形，基于M A C 层的多感知用户网络间的协作也是
未来研究的一个挑战&# 􀀀􀀀
六􀀀 结束语
以上综述了认知无线电协作感知最新的一些研
究进展􀀀协作感知能够改善系统的检测性能，降低
对主用户的干扰，提高频谱利用率，在认知无线电
系统中有望得到广泛的应用􀀀但是协作感知研究涉
及的优化问题􀀀平衡增益与开销等问题，还有待进
一步的研究􀀀目前认知无线电频谱感知方面的研究
还不够成熟，如考虑认知用户的移动性和授权用户
接收机位置不确定性的感知算法设计􀀀在具有不同
业务特性的授权用户网络中认知用户动态接入模型
的建立，以及频谱感知的跨层设计等问题都还有待
进一步研究􀀀
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南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得
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含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它
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理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________ 南 京 邮 电 大 学 硕士学位论文摘要 学科、 专业： 工学 通信与信息系统 研 究 方 向： 移动通信与无线技术 作 者： 2009 级 徐东伟 指 导 教 师： 吕文俊 题 目：用于频谱感知的小型宽-窄带组合天线的设计与研究 英 文 题 目： Study
and design
narrowband combined antennas for spectrum sensing applications 主 题 词：小型天线，宽-窄带组合天线，可重构天线，频谱感知 Keywords: Compact antennas, wideband and narrowband combined antennas,
reconfigurable antennas, spectrum sensing 本文受到以下科研项目的
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