基于PN序列自相关的双门限自适应DTMB频谱感知



基于PN序列自相关的双门限自适应DTMB频谱感知

罗子威1**,，王军1，潘长勇1，朱景晖2，李薰春2

(1. 清华大学 电子工程系，北京 100084；2. 国家新闻出版广电总局 广播科学研究院，北京 100866)

摘要：对于地面电视的模数转换产生宝贵的广播电视“白频谱”资源，频谱感知与检测技术是高效有序地利用频谱资源的基础。在数字电视地面多媒体广播(DTMB)传输系统中，针对传统的基于信号特征的感知算法在检测性能、计算复杂度与灵活性上的不足，提出了一种自适应的DTMB频谱感知算法。该算法以双门限感知检测为基础，在双门限之外采用基于伪随机(PN)序列自相关的算法，在双门限之内采用不等间隔PN序列累积自相关的算法，同时自适应地调整双门限的取值，平衡算法复杂度、感知性能与信道环境的需求。仿真结果表明，该算法在不同的信道条件下能自适应且快速地调整参数，有效提高频谱检测性能，降低算法复杂度。

关键词：数字电视地面多媒体广播传输系统；频谱感知；伪随机序列自相关；双门限；自适应算法

1引言

无线电频谱是有限的极其宝贵的资源，它的稀缺性在于同一时间同一区域只能有一个通信系统使用同一段频谱，而其他通信系统则无法使用这段频谱，否则会带来严重的干扰。现在通信频谱紧缺的趋势也让人们思考在通过技术进步降低现有通信系统所占频谱带宽的同时，如何开发新的频谱和复用已有的频谱[1]。

在主要频谱都已经划分殆尽时，地面电视的模数转换产生广播电视“白频谱”的空闲频谱资源，则显得更加珍贵。广播电视“白频谱”主要包括被分配广播电视使用但实际没有被使用的无线电频段以及由于模拟发射台停播时的频段和由于保护率要求而空闲的频段[2]。数字电视地面多媒体广播(Digital Television Terrestrial Multimedia Broadcasting，DTMB)是中国制定的有关数字电视和数字广播的制式，同时也是国际电信联盟的数字电视地面广播国际标准。它采用中国自主研发的时域同步正交频分复用调制方式，于2007年8月1日起执行[3]。多数发达国家已经完成模拟电视到数字电视的转换，当前中国也正处于模拟电视到数字电视转换的关键时期，由此将释放出大量的频段资源。广播电视白频谱位于甚高频(Very High Frequency，VHF)和特高频(Ultra High Frequency，UHF)频段，其优越的信号传播以及室内渗透特性能够提供良好的大面积覆盖，具有极高的实用价值。

通过频谱感知与检测技术在指定频段感知信号主用户的存在，就成为高效利用频谱的关键所在。频谱感知技术主要包括能量检测法、匹配滤波器检测与特征检测法等[4]。能量检测法对信号类型不作限制，根据检测频段的信号能量来判断主用户是否存在，是一种“盲检测”的算法，算法简单但受噪声影响大且检测性能有限；匹配滤波器检测是在信号波形已知情况下的最优检测，通过设计匹配滤波器来获得接收端的最大信噪比输出，需要已知精确的导频信号、调制方式、同步码等先验信息，对接收端同步的要求也很高；特征检测利用数字调制信号的循环平稳特性获得对主用户的感知，计算复杂度高且依赖较高的抽样速率和时钟同步。

目前，针对DTMB信号的频谱感知技术已有不少的研究。文献[5-6]基于帧头伪随机(Pseudo-Noise，PN)序列自相关提出的频谱感知算法(PNAC算法)，利用固定间隔的接收信号自相关的峰值作为判决统计量，算法相对简单，但频谱感知性能有限。文献[7]利用帧头PN序列互相关作为判决统计量，检测性能有了一定的提升，但其对抗载波频偏与多径干扰的能力较差，互相关量计算复杂度也明显比自相关量要高，因此实际应用范围相当有限。文献[8]提出的基于帧头PN序列不同间隔累积自相关的频谱感知算法(DIPNAC算法)，利用不同间隔的接收信号的自相关值进行累加，充分利用了感知时间内的接收信号数据，感知性能有了较大改进，但该算法具有较高的计算复杂度。

在通常的认知无线电系统中，感知终端面临的环境是复杂而多变的，而现有的DTMB频谱感知算法在算法复杂度与检测性能上不能兼顾，无法自适应地根据环境需求利用最小的代价获得预期的检测性能，因此，本文提出基于双门限判决的DTMB自适应频谱感知的新算法，算法能够在预设的期望检测率下自适应感知和调节判决门限，以较小的运算复杂度的代价保证单节点感知性能。

2DTMB帧结构与系统模型

DTMB采用了分级帧结构，与自然时间保持同步[9]。数据帧的基本单元为信号帧，信号帧由帧头与帧体两部分组成。超帧由一组信号帧组成，帧长为125 ms，分帧由一组超帧组成，帧长为1 min，帧结构的顶层为日帧。

信号帧是系统帧结构的基本单元，一个信号帧由帧头和帧体两部分时域信号组成，帧头和帧体信号的基本符号率相同，均为7.56 Msymbol/s[9]。帧头部分由PN序列构成，帧头长度有420、595、945个符号这三种情况，对应PN420、PN595、PN945这三种帧头模式。帧体部分包含3780个符号，时长固定为500 μs。对于三种帧头模式，分别由225、216和200个信号帧构成一个超帧。

PN420帧头采用循环扩展的8阶m序列，由82个循环前同步符号、PN255序列和83个循环后同步符号组成。PN595帧头采用10阶m序列PN1023的前595个符号。PN945帧头采用循环扩展的9阶m序列，由217个循环前同步符号、PN511序列和217个循环后同步符号组成。其中,PN420与PN945模式有固定相位与旋转相位两种模式，PN545只有固定相位模式。

定义Li(i=1,2,3)为三种模式下的帧头长度，Mi(i=1,2,3)为三种帧头模式下信号帧的长度,x(n)表示信号帧中的第n个时域符号。当发送信号为x(n)时，经过高斯白噪声w(n)的信道，假设信道载波频偏为fΔ，则定义接收信号为

(1)

式中，H1表示存在DTMB信号的假设，H0表示不存在DTMB信号的假设。

3算法介绍

本节提出一种基于PN序列自相关的双门限自适应频谱感知算法。与现有的频谱感知算法最大的不同之处在于，所提算法能在不同信道环境下自适应地调整参数，以较小的开销获得预设的检测性能。DTMB系统包括了多种帧头模式，本节根据不同的帧头模式介绍检测算法，并对自适应调整的算法进行介绍。

3.1基于PN序列自相关的DTMB频谱感知算法(PNAC)[5-6]

PNAC算法利用相邻两帧帧头的PN序列的自相关结果来获得判决统计量。对于固定感知时间内的接收信号y(n)，进行相关间隔为信号帧长Mi、相关长度为帧头长度Li的自相关，并把感知时间内共C个自相关结果累加平均：

y*(m+n+(c+1)Mi)。

(2)

判决统计量为

(3)

对于指定的虚警概率PFA，判决门限为

(4)

3.2基于不等间隔PN序列累积自相关的DTMB频谱感知算法[8]

PNAC算法只计算了相邻帧的自相关，没有充分利用感知时间内的全部信息。文献[8]提出了基于不等间隔PN自相关的单节点频谱感知算法(DIPNAC)，累积了不同间隔信号的自相关值作为判决统计量。

对于固定相位模式下感知时间内的接收信号y(n)，进行相关间隔为d个信号帧长度dMi、相关长度为帧头长度Li的自相关，并把感知时间内共Cd个自相关结果累加平均：

y*(m+n+(c+d)Mi)。

(5)

PNAC算法中的tPNAC实质上就是d=1时的A(m,1)。文献[10]指出不同间隔d的自相关结果A(m,d)存在和d相关的相位旋转，因此不能直接相加来获得累积相关峰值，于是通过两个变量共轭相乘构造新的统计量

(6)

来消除相位旋转的影响。判决统计量为

(7)

对于指定的虚警概率PFA，判决门限为

(8)

对于PN420与PN595的旋转相位模式，需要对相邻帧的自相关作一定的处理，d个信号帧长度的自相关量为

y*(m+n+cMi+2d(Mi+(-1)a))。

(9)

则

(10)

判决门限为

(11)

3.3自适应双门限频谱感知算法

为了结合PNAC与DIPNAC算法的优点，本文提出了双门限自适应的频谱感知算法。双门限的基本思路见图1，在获得感知时间内接收序列后，首先对接收信号进行复杂度较低、精度也较低的PNAC检测，判决统计量为T=TPNAC。设置双门限γ1≤γPNAC≤γ2，如果T<γ1则认为频谱空闲，主用户不存在，并判决H0；如果T>γ2，则认为主用户存在，判决H1；如果γ1≤T≤γ2，则认为处于检测不确定区，于是将利用之前的计算结果A(m,1)=tPNAC，使用DIPNAC进行进一步的精确检测，并根据DIPNAC的检测结果作为最终的判定结果。

3.4自适应门限的设置

自适应双门限算法的核心是如何设定判决门限，并根据信道环境与检测结果自适应地调整门限值。这里我们将[γPNAC/k,kγPNAC]作为双门限的检测不确定区，即γ1=γPNAC/k,γ2=kγPNAC，k为门限调整系数，在不同环境下进行自适应地调整以获得最佳性能。

判决门限系数是在给定期望检测概率PD0的基础上进行调整，当检测概率PD小于期望检测概率PD0时，增加判决门限系数k,扩大检测不确定区域的大小以进行更精确的检测；当检测概率大于期望检测概率时，减小判决门限系数k，减小检测不确定区域的大小。

(12)

PD=P(TPNAC>γ1|H1)+P(γ1≤TPNAC≤γ2|H1)。

(13)

通常,为了避免在期望检测概率PD0附近过于频繁的调整门限系数，设置滞回因子a，只有当检测概率PD>PD0(1+a)或PD

Δ1=PD0Δ0,Δ2=(1-PD0)Δ0。

(14)

式中，Δ0为每一次感知判决对门限系数k调整的基准，当Δ0设置过小时，系统将无法及时、迅速地跟踪感知环境的变化；当Δ0设置过大时，在稳定状态下自适应算法的参数将波动较大而频繁，因此，实际应用中通常设置为一个合适的大小以平衡两者需求。

如果期望检测到主用户，设置PD0≈1，则Δ1≫Δ2，当判决H0时k值将以较大的步长迅速增大，当判决H1时k值将以较小的步长减小。如果期望检测不到主用户，设置PD0≈0，则Δ1≪Δ2，k值将以较小的步长增大而以较大的步长减小，这样在迅速收敛的过程中，每进行一次感知检测时k值的期望变化为E(Δk)=(1-PD)Δ1+PD(-Δ2)=(PD0-PD)Δ0，直到判决门限系数k调整到实际检测概率与期望检测概率相等。

4仿真结果分析

本文的仿真验证中，参照文献[5,7-8]中的仿真参数：DTMB的帧头模式为PN595，仿真次数为5000次，载波频偏值以数字电视典型UHF频段800 MHz的载波频率为基准。感知时间为52 ms(对应90个DTMB信号帧)，在自相关算法中，使用20个累积自相关结果来得到检测统计量。在仿真中，我们以虚警概率PFA=0.01、漏检概率PMD=0.02作为工作点，设置自适应算法中期望检测概率为PD0=0.98，Δ0=0.050，对应的调整步长Δ1=0.049,Δ2=0.001。本节针对其他算法的仿真也都是在同等仿真条件下进行的。

图2是在固定载波频偏为1.5×10-5和加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道环境下进行的仿真,显示了不同的固定门限系数k下漏检概率PMD与信噪比之间的关系曲线，并与PNAC和DIPNAC算法性能曲线进行了对比。横轴为信噪比，纵轴为固定虚警概率PFA=0.01下的漏检概率PMD。可以看出，当固定门限系数k越大时，检测统计量有更大的概率落在双门限之间，因此系统有更大的概率对其进行DIPNAC算法的累积检测，漏检概率则更低；而当固定门限k越小时，系统则更多地用简单的PNAC算法进行检测。当k=1时，双门限重合，本文算法则完全等效为PNAC算法；当k=2.5时，本文算法已经相当接近DIPNAC算法。固定门限k分别为1.0、1.2、1.5、2.0、2.5时，达到PMD=0.01的漏检概率所需要的信噪比分别为-17.2、-17.6、-18.5、-20.7、-21.6 dB。

图2不同固定门限值对应的检测性能曲线

Fig.2 Spectrum sensing performances under

different fixed thresholds

本文提出的算法能自适应地调整判决门限，在双门限检测下达到期望的检测概率与良好的检测性能。图3显示了门限系数最大值kmax分别设为1.0、1.2、1.5、2.0、2.5时自适应门限下的系统检测性能曲线。由图3可知，在不同信噪比环境下，检测性能将自适应地尽量维持在所需要的检测概率指标下。同时，门限系数最大值kmax主要影响低信噪比下系统检测性能：当kmax=1时，自适应算法退化为PNAC算法；当kmax=2.5时，自适应算法在低信噪比下将取得接近DIPNAC算法的效果。

图3　自适应门限下的检测性能曲线

图4和图5对比了本文算法与PNAC、DIPNAC算法在不同信道与不同载波频偏下的检测性能。在图4中，固定载波频偏为1.5×10-5，分别在AWGN信道与GD8多径信道下进行了仿真，其中GD8信道包含一个0 dB的强回波，是一个典型的数字电视地面广播单频网的多径信道模型。在图5中，分别对AWGN信道下载波频偏为1.0×10-5和2.0×10-5的情况，测试了PNAC、DIPNAC与本文算法的漏检概率。可以看出，本文算法对载波频偏不敏感，对强多径干扰具有较好的抵抗能力。

图4三种算法在不同信道下的检测性能

Fig.4 Spectrum sensing performances under different

channel conditions

图5　三种算法在不同载波频偏下的检测性能

在固定载波频偏为1.5×10-5和AWGN信道环境下，图6对比了不同感知时间下本文算法与PNAC的检测性能。自适应算法在检测接收端信号帧数为90帧、30帧(分别对应于感知时间52 ms、17 ms)时，检测性能均明显优于检测90个信号帧(52 ms)的PNAC算法,其中,检测30帧的自适应算法与检测90帧的PNAC算法性能相当，这说明在信道条件较好时、信噪比较高时，自适应算法可以在更短的感知时间(1/3不到的感知时间)内获得相同的检测性能。

图6　不同感知时长下的性能曲线

5结束语

频谱感知与检测是高效有序利用频谱资源的关键，本文基于传统的基于PN序列自相关的检测算法(PNAC)与基于PN序列累积自相关的检测算法(DIPNAC)，提出了一种单节点自适应双门限DTMB频谱检测算法。该算法能根据感知检测结果在不同环境下，不依赖于信道参数的估计，自适应、实时地调节判决双门限。仿真测试表明，本文提出的算法保留了自相关算法抵抗载波频偏和多径干扰的优点，在相当大的信道信噪比范围内，能自适应地调整参数，以较小的开销获得预设的检测性能，在实际感知环境中，面临不同而多变的信道环境，具有重要的实际意义。但是，本文提出的频谱感知算法是基于单个感知终端的，在同一个地理区域内结合多个感知终端的判决结果，将大大提高感知性能，未来计划对于DTMB协调频谱感知进行更深入的研究。

参考文献：

[1]Chen H S,Gao W. Spectrum sensing for TV white space in North America[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2011,29(2):316-326.

[2]李雷雷,李熠星,何剑辉,等. 广播电视 “白频谱” 跟踪研究与探索[J]. 广播与电视技术,2013,39(B12):123-128.

LI Leilei,LI Yixing,HE Jianhui,et al. Tracking research and exploration of Broadcast television “White frequency spectrum” [J]. Radio & TV Broadcast Engineering,2013,39(B12):123-128.(in Chinese)

[3]GB 20600-2006,数字电视地面广播传输系统帧结构、信道编码和调制[S].

GB 20600-2006,Frame Structure,Channel Coding and Modulation for Digital Television Terrestrial Broadcasting System[S].(in Chinese)

[4]Cabric D,Mishra S M,Brodersen R W. Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios[C]//Proceedings of the Thirty-eighth Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers.Pacific Grove,CA:IEEE,2004:772-776.

[5]Chen H S,Gao W,Daut D G. Spectrum sensing for DTMB systems using PN frame headers[C]// Proceedings of 2008 IEEE International Conference on Communications.Beijing:IEEE,2008:4889-4893.

[6]Chen L,Qiu J,Viessmann A,et al. A spectrum sensing prototype for TV white space in China[C]// Proceedings of 2011 IEEE Global Telecommunications Conference.Houston,Texas,USA:IEEE,2011:1-6.

[7]Xu A,Shi Q,Yang Z,et al. Spectrum sensing for DTMB system based on PN cross-correlation[C]// Proceedings of 2010 IEEE International Conference on Communications.Cape Town,South Africa:IEEE,2010:1-5.

[8]梁林峰,王军,宋健. 一种基于 PN 累积自相关的 DTMB 频谱感知新算法[J]. 电讯技术,2014,54(1):17-22.

LIANG Linfeng,WANG Jun,SONG Jian.A novel spectrum sensing algorithm for DTMB systems based on PN accumulated autocorrelation[J].Telecommunication Engineering,2014(1)：17-22.(in Chinese)

[9]Song J,Yang Z,Yang L,et al. Technical review on Chinese digital terrestrial television broadcasting standard and measurements on some working modes[J].IEEE Transactions on Broadcasting,2007,53(1):1-7.

[10]Chen H S,Gao W,Daut D G. Spectrum sensing for OFDM systems employing pilot tones[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications,2009,8(12):5862-5870.

罗子威(1990—)，男，湖南湘潭人，2012年于清华大学获学士学位，现为硕士研究生，主要研究方向为认知无线电技术；

LUO Ziwei was born in Xiangtan,Hunan Province,in 1990. He received the B.S. degree from Tsinghua University in 2012. He is now a graduate student. His research concerns cognitive radio technology.

Email:lzw201@gmail.com

王军(1975—)，男，河南开封人，分别于1999 年和2003年获清华大学学士学位和博士学位，现为副教授、博士生导师，主要研究方向为宽带无线传输技术；

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.

潘长勇(1975—)，男，安徽六安人，教授、博士生导师，主要研究方向为宽带无线传输技术；

PAN Changyong was born in Lu′an,Anhui Province,in 1975.He is now a professor and also the Ph.D. supervisor. His research concerns broadband wireless transmission techniques.

朱景晖(1983—)，女，安徽桐城人，2010年于西安电子科技大学获硕士学位，现为工程师，主要研究方向为广播电视频率规划；

ZHU Jinghui was born in Tongcheng,Anhui Province,in 1983. She received the M.S. degree from Xidian University in 2010. She is now an engineer. Her research concerns broadcasting and TV frequency planning.

李薰春(1977—)，男，江西南康人，2010年于中国传媒大学获博士学位，现为高级工程师，主要研究方向为广播电视频率规划。

LI Xunchun was born in Nankang,Jiangxi Province,in 1977. He received the Ph.D. degree from Communication University of China in 2010. He is now a senior engineer. His research concerns broadcasting and TV frequency planning.

引用格式：罗子威，王军，潘长勇,等.基于PN序列自相关的双门限自适应DTMB频谱感知[J].电讯技术，2015,55(6):645-650.[LUO Ziwei,WANG Jun,PAN Changyong,et al.Adaptive Double-Threshold Spectrum Sensing Based on PN Sequence Autocorrelation for DTMB Systems[J].Telecommunication Engineering,2015,55(6):645-650.]

Adaptive Double-Threshold Spectrum Sensing

Based on PN Sequence Autocorrelation for DTMB Systems

LUO Ziwei1,WANG Jun1,PAN Changyong1,ZHU Jinghui2,LI Xunchun2

(1.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China;2.Academy of Broadcasting Science,

State Administration of Press,Publication,Radio,Film and Television,Beijing 100866,China)

Abstract：TV white space spectrum from A/D conversion is a kind of valuable resource,and spectrum sensing and detecting technology is the key point to the usage of TV white space. Considering conventional algorithms’ shortages of detection performance,high complexity or flexibility of Digital Television Terrestrial Multimedia Broadcasting(DTMB) systems,this paper presents an adaptive detection algorithm for DTMB systems.The algorithm is based on double-threshold detection:the pseudo-noise(PN) sequence autocorrelation algorithm is used beyond the two thresholds and the different-interval PN autocorrelation algorithm is used within the two thresholds. Besides,the thresholds can be adjusted adaptively according to channel states to balance the computing complexity,detection performance and channel condition. The simulation results prove that the novel algorithm is able to adjust parameters adaptively and rapidly under different channel conditions,thus improving detection performance obviously and reducing the computation complexity.

Key words：digital television terrestrial multimedia broadcasting;spectrum sensing;pseudo-noise sequence autocorrelation;double-threshold;adaptive algorithm

作者简介：

中图分类号：TN911.23

文献标志码：A

文章编号：1001-893X(2015)06-0645-06

通讯作者：**lzw201@gmail.comCorresponding author：lzw201@gmail.com

收稿日期：*2014-09-30；修回日期：2015-04-24Received date:2014-09-30；Revised date：2015-04-24基金项目：ITU-R 1206标准提案研制项目Foundation Item:ITU-R 1206 Standard Proposal Research Project

doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2015.06.011