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1、认知无线电中对干扰信号源的定位第34卷第6期2010年l1月燕山大学VO1.34NO.6文章编号:1007—791X(2010)06-0542—04认知无线电中对干扰信号源的定位靳平,许成谦(燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004)摘要:当认知用户接入主用户系统时将对主用户产生干扰.确定产生干扰的认知用户的位置能更好地进行基站布署,从而最大限度地避免这种干扰,使频谱得到有效利用.本文主要给出了一种改进的MUSIC算法对相干的干扰认知用户进行定位,即利用前后向空间平滑的修正矩阵进行矩阵的重构,再分解其重构矩阵,最后利用波束空间的MUSIC算法减少谱
2、峰搜索中的计算量.通过计算机仿真证明了此方法的有效性.关键词:认知无线电;改进MUSIC算法;相干信号中图分类号:TN972文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.1007-791X.2010.06.0110引言无线通信频谱是一种有限的宝贵资源,如何充分利用空闲的频谱,提高频谱利用率成为人们非常关注的问题,为了解决这个问题,人们提出了认知无线电(CognitiveRadio,CR).在认知无线电中人们主要进行了对频谱空洞的感知和干扰抑制等方面的研究,但对于干扰信号源的定位也是人们亟待解决的问题,研究干扰信号源位置的主要目的是以便在没有其它系统干扰
3、的情况下部署基站,从而更好地利用频谱资源.根据文献[1]中对智能天线技术应用于认知无线电的可行性分析可知,智能天线中对波达方向估计的算法也可用于认知无线电中对信号源波达方向的估计,对于干扰信号的定位可应用波达方向估计算法中的一些定位算法.关于信号源的定位系统可以分为两类,定向(DirectionFinding,DF)系统和定距(Range—Based)系统.这两种可单独使用也可结合使用.定向系统通过测量信号的波达方向(DirectionofArriva1)或者波达角度(AngleofArriva1)来估计目标的位置.对波达方向估计的算法主要有MU-SIC口(
4、MultipleSignalClassification,多重信号分类)算法和ESPRIT(EstimationofSignalFarame—tersviaRotationalInvarianceTechnique,旋转不变子空间)算法.对于相干的干扰信号源波达方向的求解本文采用了改进的MUSIC算法,并且本文采用波束空间的MUSIC算法来减少计算量.1信号模型假设多波束天线阵的阵元数是m个,存在价窄带远场干扰信号(砌)从0,02,…,向以频率∞入射到馈源阵,假设进行n次快拍,包括俯仰角和方位角,表示为"=[,砌,(1)使用复包络表示,第i个馈源在t时接收的
5、信号可以表示为dX(=∑(+(,),(2)扣1式中,(是第价馈源接收到的合成信号,ai(是第i个馈源对来自方向信号的响应,(是第个干扰信号源产生的信号,(,)是第价阵元的噪声.使用矢量表示,阵列在t时刻接收到的复信号矢量为=().f)十,)(3)其中,f)=[(f)x2(t)…(f)]为阵列快拍数据收稿日期:2010—05—31作者简介:靳平(1983一),女,河南新乡人,硕士,主要研究方向为认知无线电;通信作者:许成谦(1961一),男,陕西城固人,教授,博士生导师,主要研究方向为编码理论,密码学,号设计等,Email:cqxu@ysu.edu.cn.第6
6、期靳平等认知无线电中对干扰信号源的定位543矢量;=.(f)s2(t)…]为空间信号矢量;Ⅳ(f)=[.(Dn2(t)…(]为阵列噪声矢量;(=[()a(O2)…(]为阵列流型矩阵(导向矢量矩阵).(的列矢量厦()即导向矢量表示多波束天线对蚧辐射信号的响应特性,即a(O3=[a.(:(…%(],k=-I,2,…,d,(4)DOA(波达方向)估计技术的目的就是从接收到的d维信号矢量矩阵搜索由表示的o=-[o.,02,…,表示的骱来波方向.的那些特征值对应的特征矢量最接近正交的阵列方向导引矢量,由此估计出与接收信号相关的方向导引矢量,从而得到信号的DOA估计值.
7、包含噪声特征矢量的矩阵为(鼽,…,qm-I).因为对应于信号矢量的方向导引矢量与噪声子空间特征矢量相互正交,多个入射信号的DOA估计值就可以通过确定MUSIC空间谱的峰值而作出估计,这些峰值由下式给出UNU"~a(O).2经典MusIc算法3对认知无线电中的干扰信号进行定位MUSIC算法H由Schmidt提出,是一种基于特征结构的高分辨率DOA算法,此方法是基于接收信号相关矩阵的以下两个特性:①相关矩阵的特征向量张成的矢量空间可以分为两个部分,信号子空间和噪声子空间;②不同方向信号源对应的阵列流型矢量与噪声子空间正交.由于噪声子空间与信号子空间互相正交,所以
8、这些阵列流型矢量就包含在信号子空间中.需要指出,噪声