Глава 2. Сканирование спектра и модели канала беспроводной когнитивной сети.
2.1. 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:
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)
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-
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