基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法李明源李鸥王勇锋栾红志于鹏（解放军信息工程大学信息系统工程学院，郑州450002）摘要：为了改善低信噪比情况下认知用户的频谱感知性能，提出了一种基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法。协作认知用户首先对接收到的信号序列进行分段处理，然后统计各自段内采样点能量值大于预设门限值的个数，并将其作为本地检测统计量上传至融合中心，从而有效的减少了控制信道的传输开销。利用棣莫弗—拉普拉斯定理和中心极限定理的近似结论得出段内检测统计量服从高斯分布，大大简化了后续似然比函数的理论推导和计算过程。理论分析及仿真结果表明，在认知用户平均信噪比且目标检测性能相同的条件下，相比现有的能量检测算法，所提算法在和两种情况下分别减少了55.86%和37.51%的平均样本数。关键词：认知无线网络；协作频谱感知；截断型序贯检测；能量检测；平均样本数中图分类号：TN92文献标识码：AACooperativeSpectrumSensingAlgorithmBasedonTruncatedSequentialDetectionLiMingyuan,LiOu,WangYongfeng,LuanHongzhi,Yupeng(InstituteofInformationsystemEngineering,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou,450002,China)Abstract:ForcognitiveuserswithlowSNRattransceiverfront-end,acooperativespectrumsensingalgorithmbasedontruncatedsequentialprobabilityradiotest(SPRT)isproposedtoimprovethesensingperformance.Asplit-phaseprocessingmethodisemployedfirstly;alltheCRnodesinvolvedquantitiesofitslocalenergy-basedsensingsamplesandcomparedwithspecifiedthresholdconsequently.InsteadofsendingallthesensingresultsofcooperativeCRuser,onlythenumberofsamplingpointsbiggerthanthethresholdissenttofusioncenterservingaslocaldetectionstatistics,whichgreatlylowerstransmissionoverheadoncommoncontrolchannel.GaussiandistributionisapproximatelyobtainedbasedonDeMoivre-Laplacetheoremandcentrallimittheorem,computationcomplexityandderivingprocessoflikelihoodratiofunctionisreasonablysimplified.Theoreticalanalysisandsimulationresultsindicatethat,comparedwithexistingenergy-detectionsensingmethod,theproposedalgorithmreducestheaveragesamplenumberaround55.86%and37.51%undertheconditionsofandwhiletheaverageSNRofCRusersis-15dB.Keywords:cognitiveradionetworks;cooperativespectrumsensing;truncatedsequentialprobabilityradiotest;energydetection;averagesamplenumber基金项目：国家科技部重大专项课题(2008ZX03006)资助项目。引言随着无线通信技术的迅猛发展，频谱资源匮乏的问题日益显现。然而，美国联邦通信委员会2002发布的研究数据表明，许多授权频段的频谱资源并未得到充分利用。针对这一问题，JosephMitola博士首次最先提出了认知无线电[1]（CR,CognitiveRadio）的概念，并受到了业界的广泛关注。作为CR的首要任务和关键技术，频谱感知可以有效的避免对主用户（PU,PrimaryUser）造成干扰，发现频谱空洞进而提高频谱利用率[2]。然而，在实际中，由于诸如多径衰落，阴影效应以及接收机不确定等因素的存在，严重影响了单个CR用户的感知性能。而协作频谱感知可以利用空间分集进一步提高检测性能，是目前最有潜力的一种频谱感知方法。感知过程在本质上是一个随机采样的过程，其感知时间的长短主要取决于所采用的感知技术，并与采样点的个数成正比。目前常见的频谱感知技术主要包括：能量检测算法[3][4]、匹配滤波器算法[5]和循环平稳特征检测算法[6]。其中，能量检测算法虽然易受到噪声不确定[7]的影响，但是其具有较低的实现复杂度且不依赖于PU的先验信息，因而备受广大学者的青睐。Wald首次提出的序贯检测[8]算法是一种检测速度更快的检测方法，相比于能量检测算法，在达到相同的检测性能（虚警概率和漏检概率）的条件下，该算法需要更少的平均采样点数。近些年来，越来越多的学者将序贯检测算法的思想引入到频谱感知算法中[9][10][11][12]。文献[9]提出了一种顺序似然比发送方案，...