基于循环平稳特征检测的OFDM系统频谱感知-循环前缀的带宽浪费与认知无线电的解决.

⃝⃝可在www.sciencedirect.com在线ScienceDirectICT Express 5（2019）21www.elsevier.com/locate/icte基于循环平稳特征检测的OFDM系统频谱感知ArunKumar，1，NandhaKumar P.印度斋浦尔JECRC大学欧洲经委会系接收日期：2017年11月10日;接收日期：2018年1月2日;接受日期：2018年1月22日在线提供2018年摘要在正交频分复用OFDM中，应用循环前缀（CP）以减少符号之间的干涉。CP导致带宽浪费，而解决这个问题的方案导致了认知无线电。在第一部分的工作中，OFDM与CP的提出，并结合循环平稳频谱感知。随后，提出了具有循环平稳频谱感知而没有CP的OFDM，其中在发送器和接收器处的滤波器的功能是利用在CP阶段中浪费的带宽。分析了系统的误码率、信号概率检测、虚警和误码率。c2018 韩 国 通 信 信 息 科 学 研 究 所 。 出 版 社 ： Elsevier B.V. 这 是 一 篇 基 于 CC BY-NC-ND 许 可 证 的 开 放 获 取 文 章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：认知无线电;循环平稳检测;循环前缀;正交频分复用1. 介绍无线通信是一种趋势，其中剧烈的调整和改进是持续的，以使其成为更可靠的技术。在就业市场上，目前全球有40亿用户。无线通信已经发展到这样的程度，它已经成为普通人的基本需求。因此，蜂窝移动已经发展成为一种重要的商业设备。在无线通信的支持下，许多设备可以远程访问和控制由于无线电频谱的用户增加，无线电频率是唯一能够在发射机和接收机之间进行无线通信的频谱;不可能增加额外的用户，并且已经采用了许多技术来减少传输数据包的大小在3G时分复用（TDM）中，已经使用了频分复用（FDM），并且该技术将在用户数量增加时拥塞带宽码分多址（CDMA）是第一个多址接入技术。*通讯作者。电子邮件地址：arun. jecrcu.edu.in（A. Kumar），nandhaKumar. jecrcu.edu.in（NandhaKumar P.）.1IEEE会员，助理教授。同行评审由韩国通信和信息科学研究所（KICS）负责https://doi.org/10.1016/j.icte.2018.01.0073G采用的接入技术，其中数据用于在应用相同信道的多个用户之间划分[1]。在CDMA技术中，低数据速率、符号间干扰ISI和高功率是缺点。因此，在下一代移动通信中，4G OFDM扮演着重要的角色。根据国际电信联盟（ITU），4G技术能够以100 Mbps交换数据在OFDM中，信号在不同的频率上被分成多个窄带信道，这改善了蜂窝通信的功能。然而，OFDM的缺点是CP和峰均功率比（PAPR）。 在OFDM中，CP被应用于避开符号之间的噪声，但是CP本身使用一些带宽，这降低了系统的带宽效率[2]。目前，4G Wi-Max系统有256个载波，OFDM系统中CP的插入消耗了大约11.1%的带宽为了提高系统的带宽利用率，研究人员提出了一种滤波器组多载波（FBMC）然而，提高带宽效率的完整答案，其次是下一代蜂窝通信，成为表征的一部分，被称为世界各地的许多研究人员认知无线电是下一代蜂窝技术的发展方向之一2405-9595/c2018韩国通信信息科学研究所。Elsevier B. V.的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。22A. Kumar和NandhaKumar P./ICT Express 5（2019）21−=-∑j 2 πkft∑=∑j 2 πkft在一些实施例中，无线通信可以通过将空闲频谱分配给未许可用户来增强系统的效率。CR是一种智能技术，可以有效地找到使用和未使用的频道。它大大提高了频谱利用率，因为超过60在CR中有许多频谱感知方案，例如能量检测、匹配滤波器检测和循环平稳检测[5，6]。循环平稳检测可以在其附近找到许可用户频谱的空闲部分，并且还可以将该空闲频谱分配给未许可用户[7]。它是一种流行的频谱感知方法，也需要较小的信噪比（SNR）观察频谱。认知无线电可以检测到循环平稳信号时，授权和未授权的用户都是循环平稳的性质与不同的频率[8，9]。在[10]中，使用Matlab对能量检测（ED）、匹配仿真结果表明，循环平稳技术提供了更好的性能相比，其他方法。在[11]中，单和双自适应技术的ED设计有单独和双天线。前者是基于提高感知能力，后者是基于集中式频谱感知方法。具有集中式频谱感测方法的多天线ED对于主用户（Pu）给出更好的结果。10和二级用户，（苏）2.通过实现双级自适应阈值ED来改进无线网络中的频谱感知。与许多现有技术相比，所提出的技术提供了有效的性能[12]。在[13]中，提出了双级能量建议的工作包括一系列的单天线与一个恒定的阈值。与传统的频谱感知方法相比，该方法具有更高的性能.在[14]中，提出了多能量谱感测检测。拟议的工作分为两个阶段。在初级阶段，实现了具有恒定阈值的单天线能量检测器。在第二阶段，实现了具有双阈值的能量检测器与循环平稳和自适应技术相比，所提出的工作在8 dB SNR下分别提高了12.3%和14.4%的频谱感知。在[15]中，针对不同的传输方案，分析了循环平稳协作检测的性能。仿真结果表明，认知中继的加入，提高了系统的在这项工作中，OFDM系统有和没有CP，与一个滤波器，只有在发送端，并与一个滤波器在发送端和接收端，与双方集成与循环平稳检测实现和分析。本文主要研究了基于循环平稳检测的OFDM系统的设计与实现分析和提出了有CP和无CP的 OFDM框架通过分析系统的总误码率、BER与SNR、检测概率与虚警概率、Pd与Pfa以及Pd与Pfa的关系，研究了系统的性能叶老2. 正交频分复用OFDM模型的框图在图中给出。1.一、数据符号被等同地表示：b（n）= b（0），b（1），b（2）. . . b（N − 1）0≤n≤N− 1符号的串行形式被转换为并行形式，并且应用于每个符号的逆快速傅里叶变换IFFT被给出为B（n）=B（0）B（1）B（2）。. . B（N−1）0≤n≤N− 1因此，复合OFDM调制信号由以下数学表达式给出：N−1Q（ t）= B（ t） ke<$0≤t≤Tq （1）K=0哪里Q⑴ =复合OFDM调制信号。B（t）=信息信号的IFFT。* *T q=符号时间。如果信号满足条件Tq，则它们是正交的。1.在符号之间添加CP以避免符号间干扰。因此，具有CP的OFDM调制信号可以写为：N−1Qcp（t）=B（ t） ken+CP（2）K=0其中，Q_cp（t）是发送的OFDM信号。接收的信号写为：S（ t）=h（ t） Qcp（t）+N（ t），（3）其中S（t）是第t个子载波上的接收信号，h（t）是第t个子载波的信道系数，N（ t）是第t个子载波上的噪声信道的脉冲响应如下所示：L−1h（t）=eiδ（ t−τi）（4）i=0其中ei是衰减因子，τi是延迟，L是路径数。3. 循环平稳OFDM模型在这项工作中，随机二进制信号串行产生。为了在时域中分析信号，将IFFT应用于信号，并将其从并行转换为串行以添加CP，并通过加性高斯白噪声（AWGN）信道发送。在接收机处，将串行形式的信号转换为并行形式，并且将FFT应用于每个符号以分析信号，频域。将FFT的结果应用于自相关器，使信号具有循环平稳特性，并将并行信号转换为串行信号。为了检测循环平稳信号，将接收信号相乘。对每个信号应用窗口化和FFT并相乘。A. Kumar和NandhaKumar P./ICT Express 5（2019）2123{XX随机数据生成器s/p转换器数字调制滤波器p/s转换器AWCN信道串行数据输p/s转换器数字解调滤波器s/p转换器Fig. 1. OFDM系统框图。图二. 提出的循环平稳检测的框图。将接收到的信号与用于检测频谱的阈值进行比较。提出了一个假设，如果接收信号x（t）的最终SCF然后可以通过下式计算：如果接收信号大于阈值，则检测S∞（f）=limLimS∞（f）（T）（8）否则，不考虑检测。块xT→∞ T→∞XT所提出的循环平稳模型的示意图如图所示。 二、3.1. 循环平稳检测为了通过感知频谱来检测认知无线电中的频谱空洞，每个次级用户在两个随后的假设之间进行选择，这两个假设象征着授权频带中主用户信号的存在（H1）和不存在（H0时变自相关函数在数学上表示为H0：xi（t）=ni（t）H1：xi（t）= hi s（t）+ni（t）i =1，. . . ，N u（九）Rxx （ t ， τ ） =E{x （ t ） x （ t+τ ） }（5）其中x（t）表示零均值连续信号。循环平稳特性利用采集信号的周期性来排除主用户，计算谱相关函数（SCF）。S（f）=<$∞R（τ）e−j2πftdτ（6）−∞其中xi（t）表示第i个次用户4. 结果结果是彻底测试使用数学谱相关的主要优点是它不像谱相关那样，从所发送的信号能量中去除噪声能量信号的循环平稳特性在功率谱密度（PSD）中并不重复，但在循环自相关函数（SCF）中被复制，SCF是通过对循环自相关函数进行傅立叶变换得到的。它是基于两个分离的光谱分量的光谱通过对传统相关法进行傅立叶变换测量循环谱密度，∞模型的认知OFDM系统，并通过实现一个Matlab-2017中的代码。在这两种情况下，BER随着SNR的增加而降低，如图3所示。对于0-3 dB SNR，BER的性能相似。前一种系统由于CP的插入而受到ISI的影响最小，而没有CP的OFDM由于OFDM符号之间的干扰而受到ISI的 影响 。 因此 ， 与没 有 CP 的 OFDM 相 比， 具 有CP 的OFDM以最小的ISI和BER给出更好的性能。然而，OFDM24A. Kumar和NandhaKumar P./ICT Express 5（2019）21与CP也导致带宽的浪费。Sx∞（ f）=τ=∑−∞ Rx∞（τ）e−j2πfτ（7）所提出的系统的BER与SNR的性能如图所示。 四、这里，CP被滤波器代替A. Kumar和NandhaKumar P./ICT Express 5（2019）2125图三. 有CP和无CP的OFDM的BER与SNR。见图4。在发送器和接收器处具有滤波器的OFDM的BER与SNR。因此，由于CP造成的带宽浪费被抵消。因此，所提出的系统的性能在带宽方面得到增强。通过在OFDM的发送侧利用滤波器，针对较高的SNR值降低了BER。通过在OFDM的发送侧和接收侧利用滤波器进一步分析了系统，其中我们观察到BER的特性对于所有SNR值都是恒定的，这表明在发送端具有滤波器的OFDM优于在两个终端都具有滤波器。频谱检测能力进行了分析，利用CP与OFDM和没有。频谱感测的概率对于SNR的低值是最小的，并且对于SNR的较高值是最大的。相比之下，具有CP的OFDM给出了与没有CP的OFDM相比具有更好的性能。此外，通过在OFDM系统的发送和解调侧应用该滤波器来研究频谱检测。分析表明，在低信噪比时，采用滤波器的OFDM系统的检测概率最大，图五. 具有和不具有CP的OFDM的Pd与SNR。见图6。Pd与SNR（发射机和接收机处有滤波器）的关系。发送器和接收器，优于在发送侧具有滤波器的OFDM因此，具有CP的OFDM给出了更好的Pd对SNR性能，如图1A和1B所示。5和6.如果接收信号超过预定阈值，则考虑频谱检测判决当噪声与超过阈值的原始信号相结合时，有可能出现斑点，该阈值通常被称为Pfa。Pfa值越高，检测值越大对于Pfa的整个范围，与没有CP的OFDM相比，具有CP的OFDM的检测概率是最小的。PFA是通过在发送端使用滤波器实现OFDM和在ODM的发送端和接收端使用滤波器实现OFDM来研究的在这种情况下，对于PFA的整个范围，与在发送器和接收器处具有滤波器的OFDM相比，在发送器处具有滤波器的OFDM的检测因此，在发送和接收侧具有滤波器的OFDM与噪声环境中的其他提出的方法相比给出了最佳性能，如图1A和1B所示。7和8所提出的系统的总错误概率的性能在图9中给出。与传统系统[8]相比，在11 dB SNR时实现了0.0001的最小误差，这表明了改进。26A. Kumar和NandhaKumar P./ICT Express 5（2019）21见图7。有CP和无CP的OFDM循环平稳检测。见图8。在发射机和接收机处使用滤波器的循环平稳检测。见图9。总错误概率与SNR。5. 结论实现并分析了循环平稳检测与OFDM系统的集成。主要目的是实现认知无线电，以利用带宽和提高频谱效率和服务质量QoS。在4G长期演进LTE系统中，CP起主要作用。信息符号中的主要功能。然而，全世界的研究人员正在研究在不使用CP的情况下增强OFDM系统的操作的方法，以利用在具有CP的OFDM中发生的频谱效率的损失。在这项工作中，循环平稳特征检测集成到OFDM。BER与SNR和Pd与Pfa的结果表明，与没有CP的OFDM相比，具有CP的OFDM的功能和效率更好，在OFDM系统的发送器处进行滤波，以及在发送器和接收器处进行只有Pd与SNR的结果表明，与其他技术相比，在发送器和接收器处具有滤波器的OFDM的性能利益冲突作者声明，本文中不存在利益冲突引用[1] A. 库马尔，M。Gupta，针对不同传输技术的MB-MIMO- UWB 3的设计和性能评估，Proc.Natl. Acad. Sci. 印度，A组物理科学。（2017年）。http://dx.doi.org/10.1007/s40010-017-0400-7网站。[2] A. 库 马 尔 ， M 。 Gupta ， A review on OFDM and PAPRreductiontechniques，Am.应用科学杂志8（2015）202-209。[3] K.德维河，巴西-地Talwar，MIMO-OFDM的性能增强：综述，Int. J.Comput. Sci. Commun. Eng.2（2014）11-14。[4] L.杨，Z. Chen，F.尹，用于认知无线电频谱感知的循环能量检测器，国际电子通讯杂志。66（2012）89-92。[5] I. Mohammed，J. Alfaqawi Chebil，循环平稳特征检测的无线分布式计算，Digit。Commun. 网络2（2016）47[6] C.杜华成，曾文景.卢，H. Thomas，Oncyclostationaryanalysis of Wi-Fi signal for direction estimation ， IEEE Mob. 无 线 网 络 Symp. 1（2015）3557-3561。[7] P. 萨 顿 湾 乌 兹 居 尔 湖 Doyle ， Cyclostationary signature for LTEadvancedand beyond，Phys.Commun. 10（2013）179-189。[8] P. Nandhak，A.李文，李晓波，等.基于能量检测的OFDM系统频谱感知分析.北京：科学出版社，2000，24（1）：117 - 118. Technol.9（2016）1-6.[9] S. Srinu，S. Sabat，基于多个恶意用户消除的循环平稳特征的合作宽带感测，Int. J. 电子学。Commun. 68（2013）702-709。[10] A.巴格瓦里湾Singh，认知无线电网络频谱感知技术的比较性能评估，第四届国际计算智能和通信网络会议。2012年，第页98比105[11] J. Kanti，K.托马尔A. Bagwari，一种基于多天线的集中式频谱感知技术，Trans.Comput。Sci. LNCS 10220（2017）64-85。[12] J. Kanti，K.托马尔A. Bagwari，用于IEEE 802.22 wran的改进的两阶段检测技术，Optik 140（2017）695-708。[13] A. 巴格瓦里湾Tomar，S.Verma，认知无线电网络中基于多能量检测器 和 自 适 应 双 阈 值 的 两 级 检 测 器 的 协 作 频 谱 感 知 ， IEEECanad.J.Electr.Comput. Eng.36（2014）172-180。[14] A. 巴格瓦里湾陈文，认知无线电网络中的自适应双门限多能量检测器，北京大学学报，2001。分布量传感器网络1（2013）1-8。[15] P.S. Aparna，M.Jayasheela，使用不同调制方案的认知无线电中的循环平稳特征检测，Int。J. Comput. Appl. 47（2012）12-16。