摘 要

随着无线通信技术在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色，人们的手机等无线设备都离不开无线通信，无线通信的质量和效率必须符合和满足社会发展的需要，其中无线频谱资源的枯竭问题尤为迫在眉睫。针对无线频谱资源的枯竭问题，认知无线电技术随之发展起来，无线通信行业也开始非常重视认知无线电技术。认知无线电技术是改善无线频谱资源利用率，实现通信用户之间频谱共享的重要解决方法，能够高效地感知频谱未被利用的区域，使每个用户能够高效地利用这些频谱空闲区域进行无线通信，利用这样的方式能够较大程度地解决频谱资源浪费的问题。因此，如何去高效地感知频谱空穴，是认知无线电的前提和关键，这也将是本篇论文研究的主要问题，用专业术语来描述，就是频谱感知的问题。

本文详细研究了认知无线电技术中频谱感知的问题，基于循环平稳特征的检测算法在本论文中得到了详细的分析，并设计了该算法的原理框图，并对一些无线通信常用的调制信号，如2ASK、2PSK、2FSK等信号进行了循环平稳特征检测算的matlab仿真，详细分析了仿真结果。频谱检测的分类以及各种频谱检测方法的优缺点也在论文前面部分得到介绍。并对认知无线电技术中的一些较为关键的技术，和认知无线电技术的国内外发展历史以及目前的发展状况做了详细阐述。

关键词：认知无线电；频谱检测；循环平稳特征

Abstract

As wireless communication technology plays an increasingly important role in our daily life, People's mobile phones and other wireless devices cannot do without wireless communication. the quality and efficiency of wireless communication must meet the needs of social development, especially the exhaustion of wireless spectrum resources. In view of the exhaustion of radio spectrum resources, cognitive radio technology has developed, and the wireless communication industry has begun to attach great importance to cognitive radio technology. Cognitive radio technology is an important solution to improve the utilization rate of radio spectrum resources and realize spectrum sharing among communication users. It can efficiently sense the unused areas of spectrum and enable each user to efficiently use these free areas for wireless communication. This way can solve the problem of waste of spectrum resources to a large extent. Therefore, how to efficiently perceive spectrum holes is the premise and key of cognitive radio, which will also be the main problem of this paper. To describe it in professional terms is the problem of spectrum sensing.

In this paper, spectrum sensing in cognitive radio technology is studied in detail. The detection algorithm based on cyclostationary feature is analyzed in detail in this paper, and the principle block diagram of the algorithm is designed. The matlab simulation of cyclostationary feature detection for some commonly used modulated signals such as 2ASK, 2PSK and 2FSK in wireless communication is carried out, and the simulation results are analyzed in detail. The classification of spectrum detection and the advantages and disadvantages of various spectrum detection methods are also introduced in the front part of the paper. Some key technologies in cognitive radio technology, and the development history of cognitive radio technology at home and abroad, as well as the current status of development are described in detail.

Key words: cognitive radio; Spectrum detection; Cyclostationary feature

1 绪论

随着无线通信技术在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色，无线频谱资源将会被利用得越来越充分，且会持续紧缺。采用何种方式去提高频谱利用率，满足通信业务无限增长的需要，是无线通信领域一个非常重要的课题。因此近几年出现了许多针对提高频谱利用率的技术，然而这些技术并不能解决香农提出的信道容量极限的问题。FCC（美联邦通信委员会）的统计数据表明，现有的许多已被授权的频谱资源已经十分拥挤，例如用于科学、医学、公共使用的授权频段；但有一些其他社会领域的授权频段却长期处于空闲状态，这些频段长期不被人们使用。造成这种现象的原因是FCC（美联邦通信委员会）对频谱资源的使用。他们采取的是一种特定服务独占一段频带的方式，这种方式使得在授权用户没有在使用该频段的条件下，其他非授权用户仍不能使用这些频段，像这种固定分配频谱资源的方式使得各个行业之间的分配不均，使得很多频谱资源不能够被各个行业充分利用。如何去高效地利用这些没有被完全使用的频段，并把这些未被利用的频谱充分地分配给其他频谱资源短缺的用户，成为了如今为了提高频谱利用率的首要问题。而认知无线电技术的诞生，就是为了解决此问题。

1.1 认知无线电的研究现状

认知无线电（Cognitive Radio，CR）就是处于同一网络用户设备的无线电系统可以自动感知周围环境中的频谱资源的利用情况，找到每个用户周围环境中未被利用的空闲频谱，感知周围环境频谱的用户可以利用这些空闲频谱来进行信息的传输。因此，认知无线电技术改善了整个无线网络中频谱资源的利用情况，提高了频谱利用率。

目前国内外对认知无线电技术的研究大多都是基于对计算机网络许多的理论层面，包括了认知无线电中许多非常重要的技术方面，例如频谱感知，频谱分配和功率控制等主要技术。随着无线通信技术的发展，认知无线电的重要程度也愈发凸显出来，因此受到了来自世界各国的无线通信专家的关注。目前国外对认知无线电进行深入研究的一些机构有很多，例如来自美国加州大学的无线研究所和英国帝国理工大学的通信项目组等等，都在进行这些方面的技术攻克。这些国外的研究机构制定出了认知无线电技术的大部分通信协议，对国内的进一步研究提供了大量的理论成果。

面对国外认知无线电技术的迅猛发展，国内许多大学例如在通信工程领先的清华大学、电子科技大学、北京邮电大学等也开始重视相关技术，并开展了多方面的研究。为了追上国外的研究脚步，国家也开始重视相关产业的研究与发展，许多国家科学基金也开始增加对相关研究的资助。

认知无线电如技术如今已经深入应用到很多无线通信领域，例如我们几乎每个人都使用过的wifi的核心技术就是认知无线电技术。wifi技术现如今发展迅速，基本原理就是利用认知无线电技术充分利用了已分配给电视广播的空闲频段，提高了频谱利用率。在超宽带系统中，认知无线电技术也得到了广泛的应用，利用频谱感知的具体方案，把直接序列超宽带和多频带正交频分复用技术结合起来，解决了超宽带系统与传统窄带系统之间的频带干扰。在无线局域网系统（WLAN）中，将路由器接入认知无线电网络，并对空间中的频谱资源进行不断的扫描，利用未被充分利用的频带范围进行信息传输，极大提高了现有频谱资源的利用率。

1.2 循环谱理论概述

循环平稳随机过程最早由Bennett于1958年提出，随后Loeve在概率论的维度上对循环平稳随机过程进行进一步的研究，在Bennett的基础上将循环平稳随机过程公式化，提出了循环平稳随机过程的自相关函数表达式。Loeve的研究建立了循环谱理论的整个系统过程，以后的对循环谱理论的研究都是基于自相关函数上。针对低信噪比信号的频谱感知方法，许多国外的大牛科学家对这些信号进行了深入的研究，并建立了循环平稳理论对低信噪比信号检测的基本理论，论证了在低信噪比强干扰情况下利用循环谱理论能很好地提取有用信号。此外在扩频通信领域，W.A.Gardner还根据DSSS信号的特征，将DSSS信号建模为循环平稳信号周期模型，加快了扩频通信领域的发展。

由于循环谱理论在微弱信号领域的研究中有着先天独特的优势，循环谱理论在近几年的发展相当之快。在通信系统中，许多人工产生的调制信号都是非平稳信号，但这些信号大多都具有二阶循环平稳特性，例如对正弦信号的进行调频、调幅等模拟调制；对基带信号进行2ASK、2PSK、2FSK等数字调制等，所产生的这些信号的一些参数都具有二阶循环平稳特性。

具有循环平稳的周期性特征的信号叫做循环平稳信号，循环平稳函数还有一些其他的独特优点，例如对功率谱密度函数和自相关函数进行分析时，普通的频谱函数只能利用频谱频率这一个自变量，而循环频谱函数可以利用循环频率和频谱频率两个自变量，是一个二元函数，因此循环频谱函数含有的信息量远大于其他普通的频谱函数，具有很好的数据处理优势。根据目前对循环谱研究的一些特殊性质，白噪声只在循环频率为零处有非零值，但其他大多数通信信号除了在循环频率为零处有非零值，在非零处也会存在一个循环谱密度的极大值，根据这个性质，在信噪比低的条件下也可以利用循环谱密度函数很好地将通信信号区分出来。

1.3 本文主要研究的内容和结构

本文重点是研究循环平稳特征检测算法，分析了几种算法的优缺点，最后提出了一种改进算法，将 FFT快速傅里叶变换与循环平稳特征算法相结合，并把几种常见的调制信号利用快速傅里叶变换的循环平稳特征算法进行MATLAB仿真，分析了这种改进算法的抗噪声性能。

论文结构安排如下：

第1章绪论主要介绍了本课题的背景以及国内外认知无线电技术的发展状况，并给出了本论文的结构安排；

第2章主要先阐述了认知无线电的概念，随后对其中一些关键技术作了系统性的介绍；

第3章主要介绍了循环谱理论以及循环平稳特征检测算法的具体内容；

第4章提出了一种改进的循环平稳特征算法，并对这种算法进行了MATLAB仿真，分析了这种算法在不同的调制信号下的抗噪声性能；

第5章是对全文的总结以及对认知无线电技术的一些未来发展方向的展望。

2 认知无线电中的关键技术

2.1 认知无线电的概念及原理

认知无线电技术的核心关键就是“认知”，系统通过对外部无线通信环境中的无线频谱资源的扫描及分析，将空闲频谱从中划分出来，指导感知用户利用这些频谱空穴进行通信。认知无线电技术的核心就是智能感知，系统能够根据外部频谱资源环境的变化调整自身无线电发射功率，并与同一网络中的感知用户智能交流，以一定的权重将整个无线频谱资源合理分配给每个感知用户，以达到频谱资源利用的最大化。认知无线电技术目前已经应用于许多无线通信技术，例如，WCDMA的高速下行分组接入（HSDPA）技术、3G无线移动技术和CDMAL*EV-DO技术等都有认知无线电技术的应用。此外，软件无线电等技术的快速发展，赋予了认知无线电技术新的内涵^[1]。

根据认知无线电的概念可知，从无线环境中获取频谱信息的能力和利用这些信息自适应调整参数的能力是一个认知无线电系统的核心。认知无线电系统必须获取当前频谱资源利用情况、了解使用频段覆盖的地理范围，标出特定的时间和地点下的频谱空穴。随后调整自身配置，利用最适当的频谱资源进行工作。此外，认知无线电系统还应具有一定的学习能力，从先前调整的参数中进行分析与学习，改善自身的系统性能指标。

认知无线电系统的主要工作就是不断地感知外界无线电环境，分析出整个频谱资源的利用情况，频谱感知的整个周期的工作步骤如图2-1所示，外部环境为认知无线电制定计划、做出决定，并最终实施对外部环境的持续观察提供了激励。此外，学习功能也包含在认知循环中。在观测阶段，从外部激励分析中提取频谱感知、传感位置、传感网络的相关信息^[2]。在面向对象阶段，感知系统与授权用户互相交换核对关于频谱利用的一些信息。在输出决定阶段，选择候选频谱，通过观察和计算，规划决策学习，考虑当前和以前的状态的系统参数，并与预期结果进行比较，提供更可靠的通信模型。

图2-1 认知无线电的基本感知周期

2.2 频谱感知技术

2.2.1 频谱感知系统模型

频谱感知已成为感知用户认知无线电网络中的一项重要功能，用于识别暂时未使用/未充分使用的许可频谱，且主用户的通信不能受到影响。频谱检测作为认知无线电的核心，决定了其他环节。频谱检测的工作过程为：

(1)认识无线电系统先从统一网络中的各个用户获取相关频谱信息，经过射频处理模块的识别，获得整个小区的无线频谱资源内容；

(2)由射频处理信息经过模数转换变为数字信号；

(3)认知无线电系统根据系统感知的相关频谱信息分析得出最佳信号处理判决门限；

(4)射频处理信息根据最佳信号处理判决门限作出判决，得到输出信号，最终认知无线电系统将这些判决信号发送给感知用户。

图2-2是认知无线电系统频谱感知的整个过程。

图2-2 频谱感知的整个过程

频谱感知的检测模型如式2.1所示：其中整个感知系统能够接收到的信号，为授权用户信号，是加性高斯白噪声，是信道的传输函数。

（2.1）

若授权用户没有进行通信，则为0，这就是授权用户不存在的情况；反之，若授权用户正在使用频谱资源进行通信，这就是所描述的情况。频谱感知检测器将接收到的信号转换成标准化的输出。检测阈值是利用一些数学统计的方法得到的，然后将与进行比较，以确定是否存授权用户信号。是最后的检测结果，如式2.2所示：

（2.2）

表示授权用户不存在时的情况，则相反，表示存在时环境下信号的接收情况。频谱感知的检测模型存在虚警概率和漏检概率两类检测错误，越高感知准确度越高，由香农定理可知，若要增大频谱感知的检测正确率，就要在一定的条件下，尽量减小或提高 (检测概率)。

在早期，频谱感知的主要检测方法是单一用户的周期平稳过程特征检测，由于阴影和衰落等信道随机性带来的不确定性因素，频谱感知的检测性能可能会受到很大的影响。幸运的是，不确定性问题可以通过允许空间分散的第二用户合作和协作决定许可频段的状态来缓解。这一过程被称为协作频谱感知^[3]，由于其诱人的性能，最近在国外许多研究机构中得到了积极的研究。因此目前的频谱感知检测方法采用合作分集的方法，该方法主要集中在一个典型的场景中，所有的次要用户都有助于频谱感知。然而，在现实中，只要传感性能满足一定的要求，每个第二用户就可能不需要在每个时间段执行频谱感知。频谱感知需要消耗一定的能量，在这个时间段内，可以转向数据传输。此外，新兴移动和一些特别应用程序中的第二用户可能倾向于先发送自己的数据，并利用其他用户为自己的数据传输节省频谱资源^[4]。因此，频谱感知整个过程的每一步都是十分关键和重要的。

2.2.2 频谱感知的分类

接下来介绍频谱感知的分类方法，按照感知用户数量划分，若感知用户数量为单个，则为单用户（发射机）感知；若感知用户数量为多个，则称为合作式感知。其中发射机感知还可以进一步根据感知算法的不同划分为基于匹配滤波器的感知、基于功率谱密度的能量感知、基于循环谱密度函数的循环平稳感知等，图2-3是频谱感知技术的简要分类。

频谱感知

发射机感知

合作式感知

基于干扰温度的感知

匹配滤波感知

能量感知

循环平稳感知

图2-3 频谱感知技术分类

1．匹配滤波器感知：

匹配滤波器能够根据自身的结构性质去参照输入信号的特性，去使输出信噪比的值达到最大，匹配滤波器感知法就是利用匹配滤波器的这种特性来提高检测性能，匹配滤波器感知的算法流程如图2-4所示：

图2-4 匹配滤波器的基本结构

匹配滤波器的检测统计量为：

（2.3）

以上是毕业论文大纲或资料介绍，该课题完整毕业论文、开题报告、任务书、程序设计、图纸设计等资料请添加微信获取，微信号：bysjorg。

相关图片展示：