基于广义似然比的频谱感知算法*

张　兵, 叶迎晖, 卢光跃

(西安邮电大学 无线网络安全技术国家工程实验室,陕西 西安 710121)



基于广义似然比的频谱感知算法*

张兵, 叶迎晖, 卢光跃

(西安邮电大学 无线网络安全技术国家工程实验室,陕西 西安 710121)

基于拟合度检验的频谱感知算法(GOF)具有较好的检测性能但复杂度高。给出了新的检测模型,引入广义似然比,利用接收信号样本均值的平方构造了新的检验统计量；推导了该检验统计量的概率密度函数(PDF)和判决门限的表达式,进而实现频谱感知。在高斯信道环境下,与GOF算法及能量检测算法(ED)进行比较,仿真表明:所提算法具有较好的检测性能且复杂度低。

频谱感知； 广义似然比； 检验统计量； 认知无线电

0　引　言

认知无线电(cognitive radio,CR)[1,2]是一种动态频谱管理技术,旨在解决当前频谱利用率不高的问题,其核心思想是通过频谱感知(spectrum sensing,SS)发现“频谱空洞”,并合理利用空闲频谱。可见,SS是CR的前提和基础,次用户(secondary user,SU)必须实时监测频谱变化并能够可靠地检测“频谱空洞”,从而避免对主用户(primary user,PU)通信造成干扰。

目前,常见的SS算法[3]有循环平稳特征检测算法、匹配滤波器检测、能量检测(energy detection,ED)、基于特征值的感知算法和基于拟合度(goodness of fitting,GOF)检测 的感知算法等。其中循环平稳特征检测算法复杂度高,匹配滤波器检测必须预知PU的先验知识(如信号波形、调制方式等),并且对于同步的要求高[3,4]；ED算法[5]不需要知道PU发射机信号的任何先验信息,易于实现,但存在检测性能低等缺点[6]；基于特征结构的感知……