一種基于PN累積自相關的DTMB頻譜感知新算法*

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(1. 清華大學 電子工程系 清華信息科學與技術國家實驗室，北京 100084；2.數字電視國家工程實驗室(北京)，北京 100191)

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一種基于PN累積自相關的DTMB頻譜感知新算法*

梁林峰1,**，王 軍1，宋 健1，2

(1. 清華大學 電子工程系 清華信息科學與技術國家實驗室，北京 100084；2.數字電視國家工程實驗室(北京)，北京 100191)

針對數字電視地面廣播傳輸標準(DTMB)的頻譜感知問題，提出了一種新的基于DTMB信號幀中偽隨機(PN)序列累積自相關的頻譜感知算法。所提算法的創新性在于通過聯合多個不同相關間隔的累積自相關結果作為頻譜感知的檢驗統計量，充分利用了有限頻譜感知時間內的信號信息。仿真結果表明，當把感知時間設為50 ms時，為了確保頻譜感知檢測的虛警概率和漏驗概率都低于0.01，針對DTMB信號的3種幀頭模式，所提算法所需的信噪比分別為-20.5 dB、-21 dB和-22 dB，優于已有的頻譜感知算法。此外，仿真結果還表明載波頻偏和多徑衰落對所提算法的性能幾乎沒有影響。

認知無線電；頻譜感知；數字電視地面廣播傳輸標準；偽隨機序列自相關；累積自相關

1 引 言

認知無線電(Cognitive Radio,CR)技術[1]具有高效利用有限頻譜資源的特點，近年來得到了學術界和產業界越來越多的關注。頻譜感知技術是認知無線電技術中的一項關鍵技術，通過頻譜感知技術可以獲得頻譜空穴的實時信息，從而使得認知無線電系統可以接入頻譜空穴進行工作。數字電視頻帶是認知無線電技術應用的一個熱門候選頻帶，將認知無線電技術應用到數字電視頻帶首先需要解決的問題就是如何對數字電視頻帶內的主用戶信號進行頻譜感知。DTMB(Digital Terrestrial Multimedia Broadcast)標準[2]是國際電信聯盟的數字電視地面廣播國際標準，在我國內地以及古巴、柬埔寨、老撾等國家和香港、澳門地區得到使用，所以在上述國家和地區內，DTMB信號即為數字電視頻帶內的主用戶信號。

目前已經有不少文獻針對數字電視頻帶的頻譜感知技術展開了研究。文獻[3-4]分別針對歐洲的DVB-T標準和美國的ATSC標準提出了頻譜感知算法，不過由于不同標準信號幀結構是不同的，這些算法并不能用于針對DTMB標準進行頻譜感知。文獻[5-7]針對DTMB標準進行了頻譜感知方面的研究，其中，文獻[5-6]基于幀頭偽隨機(Pseudo-noise，PN)序列自相關的頻譜感知算法(PNAC算法)只利用了固定間隔的自相關結果作為檢驗統計量，并沒有充分利用有限感知時間內的所有信息，因此獲得的頻譜感知性能較差；文獻[7]中基于PN互相關的頻譜感知算法(PNCC算法)利用接收信號和本地已知信號的互相關結果作為檢驗統計量，改進了頻譜感知性能，不過該算法需要較高的計算復雜度，并且在對抗載波頻偏和多徑衰落等方面的性能較差。

針對現有頻譜感知算法的不足，本文提出一種基于PN累積自相關的頻譜感知算法，通過充分利用有限感知時間內信號的有用信息，極大地提高了頻譜感知算法的檢測性能以及對抗載波頻偏和多徑衰落的魯棒性。

2 DTMB系統幀結構

DTMB系統的超幀由基本信號幀組成[8]，每個基本信號幀都由幀頭和幀體兩部分組成，幀體部分由3 780個符號組成，持續時間是固定的500 μs；幀頭部分由偽隨機序列組成，采用的是BPSK的調制方式?；拘盘枎膸^長度有420、595和945個符號3種情況，對應PN420、PN595和PN945 3種幀頭模式。每個超幀中包含的基本信號幀個數由幀頭模式決定，PN420、PN595和PN945 3種幀頭模式下分別是225、216和200個。

對于PN420和PN945幀頭模式，幀頭偽隨機序列由一個基本偽隨機序列及其循環前綴和循環后綴構成，如圖 1所示；在這兩種幀頭模式下，幀頭中所包含的偽隨機序列的相位可以是固定的，也可以是旋轉的。固定相位指的是一個超幀內所有基本信號幀的幀頭都是相同的，而旋轉相位指的是一個超幀內不同基本信號幀所包含的偽隨機序列之間是循環移位的關系。對于PN595幀頭模式，幀頭偽隨機序列是由一個1 023點的偽隨機序列取出前595個點得到的，PN595幀頭模式中幀頭偽隨機序列的相位都是固定的。

圖1 PN420和PN945的幀頭偽隨機序列結構Fig.1 Frame header structure of PN420 and PN945

3 信號模型

考慮載波頻偏和高斯白噪聲的影響，接收序列r[n]可以表示為

(1)

4 多幀聯合PN累積自相關算法

本節提出一種基于不同相關間隔累積自相關的頻譜感知算法。和現有頻譜感知算法最大的不同之處在于，所提算法將有限的感知時間內不同相關間隔的累積自相關結果聯合起來得到最終的檢驗統計量。DTMB系統包含了多種幀頭模式，本節將依次對固定相位模式和旋轉相位模式下的頻譜感知算法進行介紹。

4.1固定相位模式

對于固定相位模式，一個DTMB超幀中所有基本信號幀所包含的幀頭是完全相同的。固定相位模式下頻譜感知檢驗統計量的獲得步驟如下。

(1)將接收序列做相關間隔為d幀、相關長度為幀頭長度Li的自相關，得到R(m,d)：

(2)

其中,m表示自相關的起始位置，Mi表示信號幀的長度，i=1,2,3分別對應PN420、PN595和PN945幀頭模式。

(2)計算一段時間內的累積自相關A(m,d)：

(3)

其中,Sd表示頻譜感知時間內包含的相關間隔為d幀的自相關的個數。例如,假設頻譜感知時間內包含N個基本信號幀，則相關間隔為d幀的自相關個數Sd=N-d+1。

(3)聯合不同相關間隔的累積自相關A(m,d)：

(4)

其中,D表示的是所利用到的累積自相關的個數。

(4)改變自相關起始位置，掃描一幀長度，選取最大的t(m)作為檢驗統計量：

(5)

4.2旋轉相位模式

在旋轉相位模式下，一個DTMB超幀中所包含的基本信號幀的幀頭是不相同的，但是它們之間具有循環移位的關系。以PN420模式為例，一個超幀中包含225個基本信號幀，標記為第0～224幀。用Δφ[i]表示第j+2幀幀頭和第j幀幀頭的循環移位關系，可以得到

(6)

其中，1表示循環右移一位，-1表示循環左移一位，0表示相同?？梢钥吹?，除了j=111的情況外，其余情況下第j+2幀的幀頭都是第j幀幀頭的一位循環右移或者一位循環左移。利用超幀內不同基本信號幀幀頭之間的這個關系，構建相關間隔為偶數幀的自相關運算如下式：

(7)

其中，d為偶數。

仿照4.1節中的步驟2～4，可以得到旋轉相位模式下的累積自相關結果和檢驗統計量如(8)-(10)所示：

(8)

(9)

(10)

4.3判決門限

(11)

(12)

其中

(13)

(14)

其中,Pr{t(m)

(15)

由式(15)可以得到，對于一個給定的虛警概率PFA，判決門限的值為

(16)

對于旋轉相位模式，也可以采用類似的方式得到判決門限的值。在假設H0下，依據中心極限定律可以得到

(17)

仿照固定相位模式下的推導，可以得到對于一個給定的虛警概率PFA，旋轉相位模式下的判決門限值為

(18)

其中:

。(19)

4.4頻譜感知步驟

前面分別介紹了在DTMB系統的固定相位模式以及旋轉相位模式下檢驗統計量和判決門限值的計算方法。頻譜感知算法的流程如圖 2所示。

圖2 頻譜感知算法的流程圖Fig.2 The flow chart of spectrum sensing algorithm

5 仿真結果

在本節的仿真中，參照文獻[5，7]中的仿真參數，我們將頻譜感知的時間也設為50 ms，虛警概率PFA設為0.01，載波頻偏值由800 MHz的載波頻率進行歸一化。本文所提算法中利用了20個累積自相關結果來獲得檢驗統計量，即式中D=20。本節針對PNAC算法、PNCC算法以及本文所提算法的仿真都是在同等仿真條件下進行的。

圖 3對比了3種算法在不同載波頻偏情況下的檢測性能，采用PN595的固定相位模式。圖中橫軸為信噪比，縱軸為漏驗概率PMD?？梢钥吹?，當載波頻偏較小時，本文提出的頻譜感知算法和PNCC算法都具有較好的性能，而PNAC算法的性能較差；隨著載波頻偏的增大，PNCC算法的性能急劇下降，而載波頻偏對本文所提算法性能影響很小。

圖3 3種算法在不同載波頻偏情況下的檢測性能Fig.3 Spectrum sensing performances under different CFO settings

圖4～6對比了3種算法在不同信道下的檢測性能，分別針對PN420旋轉相位模式、PN595固定相位模式和PN945旋轉相位模式進行了仿真。所有仿真中載波頻偏值均設為15 ppm，采用的多徑信道參數如表 1所示，該信道包含一個0 dB的強回波，是一個典型的數字電視單頻網信道模型。和圖 3一致，這些仿真圖中橫軸為信噪比，縱軸為漏驗概率PMD?？梢钥吹?，本文所提算法在各種情況下的檢測性能都優于PNAC算法；此外，在多徑衰落的影響下，PNCC算法的性能惡化非常嚴重，而多徑衰落對本文所提算法的影響不太顯著。以PN420旋轉相位模式為例，在加性高斯白噪聲 (Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道下，為了使漏檢概率低于0.01，PNAC算法、PNCC算法以及本文所提算法需要信噪比分別達到-17 dB、-20 dB和-20.5 dB；在加入了多徑衰落的影響后，為了達到相同的漏檢概率，PNCC算法所需要的信噪比提高到-17.5 dB，而本文所提算法則僅需要將信噪比提高到-20 dB，惡化程度遠小于PNCC算法。

表1 廣電8信道模型Table 1 Power delay profile for SARFT 8

圖4 PN420旋轉相位模式3種算法在不同信道下的檢測性能Fig.4 Spectrum sensing performances for PN420 rotated-phase option under different channel conditions

圖5 PN595固定相位模式3種算法在不同信道下的檢測性能Fig.5 Spectrum sensing performances for PN595 fixed-phase option under different channel conditions

圖6 PN945旋轉相位模式3種算法在不同信道下的檢測性能Fig.6 Spectrum sensing performances for PN945 rotated-phase option under different channel conditions

表2對3種算法的復雜度進行了對比，檢測模式設為PN595固定相位模式。在硬件實現中，當相關窗移動時，自相關運算可以利用之前的自相關結果再加上一次乘法得到新的自相關結果，而互相關運算則每次都需要計算個數等于相關窗長度的乘法，因此自相關運算的復雜度會遠遠低于互相關運算。由表 2可以看到，PNAC具有最低的復雜度，不過由前面的仿真結果得知PNAC的算法性能較差，本文所提算法的復雜度介于PNAC和PNCC算法之間。由此可知，本文所提算法相對于PNAC算法而言，利用一定的復雜度代價獲得了檢測性能的極大提升；相對于PNCC算法而言，則在不降低檢測性能的同時，極大地降低了系統復雜度，同時增加了檢測魯棒性。

表2 3種算法的復雜度對比Table 2 Computational complexity of three algorithms

6 結束語

頻譜感知技術是認知無線電技術得以應用的基礎，本文針對目前已經得到廣泛應用的DTMB標準的頻譜感知技術展開研究，提出了一種基于PN累積自相關的頻譜感知算法，該算法通過充分利用有限感知時間內信號的有用信息來提高頻譜感知的性能。仿真結果表明，該算法具有較高的檢測靈敏度以及較強的對抗載波頻偏和多徑衰落的能力。通過采用本文所提算法，可以獲得數字電視頻帶內準確的頻譜感知結果，為認知無線電技術在數字電視頻帶的應用提供了基礎。本文的理論推導基于背景噪聲的先驗知識，在實際應用中并不一定總能得到理想的背景噪聲先驗知識，未來計劃針對頻譜感知算法在噪聲不確定情況下的應用進行更深入的研究。

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LIANG Lin-feng was born in Shanghang,Fujian Province,in 1987. He received the B.S. degree from Tsinghua University in 2009. He is currently working toward the Ph.D. degree. His research concerns cognitive radio technology.

Email: lianglinfeng@gmail.com

王軍(1975—)，男，河南開封人，分別于1999 年和2003年獲清華大學學士學位和博士學位，現為副教授、博士生導師，主要研究領域為寬帶無線傳輸技術；

WANG Jun was born in Kaifeng,Henan Province,in 1975. He received the B.S. degree and the Ph.D. degree from Tsinghua University,in 1999 and 2003,respectively. He is now an associate professor and also the Ph.D. supervisor. His research concerns broadband wireless transmission techniques.

宋健(1966—)，男，北京人，分別于1990 年和1995年獲清華大學學士學位和博士學位，現為教授、博士生導師，主要研究領域為數字電視傳輸技術、三網融合和電力線通信。

SONG Jian was born in Beijing,in 1966. He received the B.S. degree and the Ph.D. degree from Tsinghua University,in 1990 and 1995,respectively. He is now a professor and also the Ph.D. supervisor. His research concerns digital television terrestrial broadcasting techniques,tri-network convergence and powerline communications.

The National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (No. 2011AA11A280)

ANovelSpectrumSensingAlgorithmforDTMBSystemsBasedonPNAccumulatedAutocorrelation

LIANG Lin-feng1,WANG Jun1,SONG Jian1,2

(1.Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology,Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China;2.National Engineering Laboratory for Digital Television (Beijing),Beijing 100191,China)

Spectrum sensing algorithm based on accumulated pseudo-noise sequence autocorrelation(PNAC) for Digital Terrestrial Multimedia Broadcast(DTMB) systems is proposed in this paper. To make full use of the information within the limited spectrum sensing time,the decision statistic is obtained by combining accumulated autocorrelations with different interval values together. Simulation results show that when spectrum sensing time is set to 50 ms,to make sure that the false alarm probability and the miss-detection probability are both under 0.01,the required signal-to-noise ratio(SNR) values of proposed algorithm are -20.5 dB,-21 dB and -22 dB,for three frame header modes,respectively. The performance of proposed algorithm is better than that of existing spectrum sensing algorithms. Meanwhile the proposed algorithm is robust to both carrier frequency offset and multipath fading.

cognitive radio;spectrum sensing; digital terrestrial multimedia broadcast (DTMB); pseudo-noise sequence autocorrelation; accumulated autocorrelation

10.3969/j.issn.1001-893x.2014.01.004

梁林峰，王軍，宋健.一種基于PN累積自相關的DTMB頻譜感知新算法[J].電訊技術，2014,54(1):17-22.[LIANG Lin-feng,WANG Jun,SONG Jian.A Novel Spectrum Sensing Algorithm for DTMB Systems Based on PN Accumulated Autocorrelation[J].Telecommunication Engineering,2014,54(1):17-22.]

2013-10-08；

：2014-01-07 Received date:2013-10-08；Revised date：2014-01-07

國家高技術研究發展計劃(863計劃)項目(2011AA11A280)

lianglinfeng@gmail.com Corresponding author：lianglinfeng@gmail.com

TN 911.23

：A

：1001-893X(2014)01-0017-06

梁林峰(1987—)，男，福建上杭人,2009年于清華大學獲學士學位，現為博士研究生，主要研究方向為認知無線電技術；

**< class="emphasis_bold">通訊作者：lianglinfeng@gmail.comCorrespondingauthor：lianglinfeng@gmail.com