認知車聯網頻譜感知相關技術發展綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u2259認知車聯網相關技術發展綜述 171421.1車聯網概念 1168861.2認知無線電的頻譜感知 2136001.2.1單用戶頻譜感知技術 2250911.2.2合作頻譜感知技術 3258341.2.3融合準則 5106061.3認知車聯網相關技術 6303061.4認知車聯網面臨的問題 71.1車聯網概念在中華民族偉大復興的道路上，互聯網行業的發展歷程，也從側面體現出中國經濟飛速發展。從基礎設施建設到軟件技術的支持，再到第五代移動通信技術的普及，物聯網帶著“萬物互聯”的美好愿景逐漸進入我們的生活。通俗來講，物聯網（InternetofThings,IoT）技術可以將生活中的各種物品通過互聯網進行連接，并將其上各種傳感器所采集到的環境信息互相交換，以實現對環境的整體檢測，并對識別出的各種情況做出不同判斷，給予一定的反應，從而實現對生活中的一些瑣碎事情完全自動化，極大地方便了我們的生活。物聯網不斷發展，并在交通領域的廣泛滲透，在物聯網中萬物互聯的概念之上，車輛也可以作為終端，自然而然地產生了車聯網的概念。車聯網會將道路交通的管控水平和道路安全系數提高到一個新的臺階，會以它強大地科技手段為交通信息的大數據處理提供堅實基礎，也為提升居民幸福指數提供了雄厚的技術支撐。尤其是近年來我國車輛的數量激增，以及新能源車輛的普及，因為車聯網智能與互聯的優勢，在解決道路擁堵、減少道路事故上有著顯著成效，被大眾付以期望。1.2認知無線電的頻譜感知近年來，認知無線電技術引起國內外越來越多學者、機構的關注，不管是商業公司，像華為、中興這樣的巨頭，還是像各大高校都相繼開始了對認知無線電技術的相關研究。2015年，認知無線電技術也被確定為5G通信的關鍵技術。頻譜感知技術是認知無線電技術中，實現機會式的接入授權用戶頻譜的基礎。頻譜感知是認知用戶經過各種檢測方法對頻段內信號進行感知和信息處理，以獲得無線網絡中信號頻譜占用情況的技術。通常頻譜感知技術分為單用戶頻譜感知技術和合作頻譜感知技術兩種。1.2.1單用戶頻譜感知技術單用戶頻譜感知技術又叫本地頻譜感知，這種感知技術的性能非常容易受到環境中復雜電信號的影響，尤其是在信噪比較低的環境下，還有多徑效應、陰影效應引起的衰落。單用戶頻譜感知技術大致分為匹配濾波器檢測法、能量檢測法、循環平穩檢測法三種。匹配濾波器檢測法匹配濾波頻譜檢測算法是性能最好的頻譜感知方法，主要有解調和導頻兩種方式檢測授權用戶信號。解調是指通過使用匹配濾波器來解調授權信號，但是認知用戶需要為每一類授權用戶配置十分復雜的專用接收解碼設備。導頻檢測實現就比較簡單，這種方法的接收和解碼不需要專門配置設備，而且目前大部分無線通信系統都具有大量的確知信息，這樣可以檢測變得非常簡單，而且還具有處理速度快的優點，可以滿足車聯網實時處理的要求。但它受到授權用戶信號的先驗知識限制，若得不到可靠的數據則感知性能也會很差，同時計算量也很大，對于車聯網設備要求較高ADDINCNKISM.Ref.{3E584DE6F67145308CE78DBF0D5FF930}[12]。能量檢測法能量檢測法相對更為簡單。這種方法是對信號的時間域或頻域進行采樣后求模然后平方得到。這種方法不需要知道檢測信號的先驗知識，也不限制信號類型ADDINCNKISM.Ref.{DAB8127E69D84fe6A83E4303CA95397E}[13]。能量檢測法其實是通過在一定頻帶范圍內進行能量積累然后來進行判斷的。只有積累的能量超過某門限值，才可以判斷有信號的存在，表示信道正在被占用。這種方法對信號不作任何假設，適合不知道授權用戶信號的先驗知識的情況下。能量檢測法的優點是原理和實現起來并不復雜，但是在不同的檢測環境中，用于判斷的閾值難以確定。同時當環境中信噪比不斷下降，能量檢測法的頻譜感知性能將急劇惡化，非常容易產生誤判。圖2-1能量檢測原理圖循環平穩檢測法循環平穩檢測法是利用調制信號的周期循環特性來完成信號感知的。維納辛欽定理指出，通過對信號的自相關函數進行離散傅里葉變換，每個信號都可以計算得到其獨特的周期性功率譜，而噪聲并不具備這種性質，所以即使是在信噪比很低的場景中仍有很好的檢測性能，但是在實際車聯網應用場景中，這種方法的判決計算復雜，時間可能較長，從而難以獲得理想的檢測效果。1.2.2合作頻譜感知技術 在現實生活中，實際應用的環境未知且復雜，單用戶頻譜感知技術可能會出現多徑效應等問題，嚴重影響感知效果，在車輛密集場景下尤為突出，無法滿足實際應用需求，所以提出合作頻譜感知技術。 根據認知用戶共享頻譜感知信息的方式大致可以分為集中式合作頻譜感知和分布式頻譜感知技術ADDINCNKISM.Ref.{CEBA62E35774433998CA44DC4E618FE6}[14]。 集中式合作頻譜感知法是在認知用戶在本地進行頻譜感知之后，將感知信息集中到一個融合中心，統一進行檢測和判決，最后得出感知結果ADDINCNKISM.Ref.{E2ED494DEE9E4989A3F1FC1BBE1D2B0A}[15]。圖2-2集中式合作檢測示意圖分布式與集中式合作頻譜感知法的差別在于，分布式布局中沒有融合中心，每個用戶本身都相當于是一個融合中心，認知用戶可以本地判決，并且通過用戶之間不斷通信，交換感知到的信息，經過多次迭代擬合，最終得到判決結果ADDINCNKISM.Ref.{FC532EC5DF924bf1979DA9BDCC366E3C}[16]。圖2-3分布式合作檢測示意圖分布式合作頻譜感知技術相較于集中式合作頻譜感知技術，由于是經過多次迭代得到的判決結果，具有較高的準確性，但同時需要的時間也更多；分布式不需要融合中心，但是分布式運算更加復雜，要求車輛本身硬件性能較強，且車輛之間的位置信息等不斷變化，也給感知和判決帶來巨大挑戰。結合實際，集中式合作頻譜感知應該更好實現，所以本文后續研究將采用集中式合作頻譜感知法。1.2.3融合準則 在集中式合作頻譜感知法中，各個認知用戶將本地感知結果統一匯總到融合中心，再通過融合準則最終判定授權用戶是否存在ADDINCNKISM.Ref.{BF002B20730941e0BCA0888733D8ADF0}[17]。其中，融合中心使用合適的算法來融合認知車輛匯總過來的感知信息并最終得出判決結果的過程叫做信息的融合。根據匯總判決用到的數據類型不同，數據融合方式可以分為軟判決（數據融合）和硬判決（決策融合）兩種。 所謂軟判決，是指在認知用戶把本地感知的數據信息全部傳輸到融合中心去，然后融合中心遵從一定的融合準則對數據進行融合，最終判定出結果的一種判決方式。雖然軟判決的方式可以充分利用認知用戶感知到的信息，可能會有更好的感知性能，但是所有的認知用戶都實時傳輸數據，對于傳輸帶寬造成巨大壓力，顯然這種方法不適用于實際車輛密集的場景。 硬判決是指認知網絡系統中認知用戶在對頻譜資源完成頻譜感知后，直接對感知結果進行本地判決，得出“0”或“1”的判決結果。其中“0”可以代表所檢測頻段為空閑，沒有授權用戶占用，“1”可以表示所檢測頻段內存在信號，即頻段被授權用戶占用。之后再將本地判決結果“0”或“1”發送到融合中心進行最終融合判決。這種只傳輸判決結果的硬判決方式相比軟判決可以大幅節省傳輸帶寬，更加適合在車輛密集的場景下應用。因此本文后續將采用硬判決的方式對認知用戶的本地判決結果進行融合判決。 在硬判決決策融合中，認知用戶在本地感知并判決后，常見的硬判決方式有三種：“AND”融合、”OR”融合和”K秩”融合。 1.“AND”融合 “AND”融合是指將匯總到融合中心的眾多本地感知結果進行“與”邏輯合并，只有所有的合作用戶對同一頻段判定為信號存在時，才最終判定頻段被占用，否則將判定為頻段空閑。由此可知，“AND”融合準則容易將頻段被占用檢測為沒有被占用，造成“漏檢”，從而判決失誤，對授權用戶造成影響。但是虛警概率高，提高了頻譜利用率。 “AND”融合的檢測概率Qd和虛警概率Q Qd= Qf=上式中n表示合作用戶數目，Pd,i和Pf,i分別表示認知用戶 1.“OR”融合 “OR”融合是指融合中心以“或”的邏輯將匯總的所有本地感知結果進行融合判定。所以只有當所有合作用戶都判定當前頻段為無用戶占用時，才會認定頻段為空。由此可見，“OR”融合可以保證授權用戶通信盡可能不被影響。“OR”融合的檢測概率Qd和虛警概率Q Qd=1? Qf=1? 3.“K秩”融合 “K秩”融合準則表示，只有當n個認知用戶中有超過K個判定有授權頻段被占用時，融合中心才會判定有信道被占用。 Qd= Qf=式中，Cni表示從n個不同元素中隨機取出1.3認知車聯網相關技術 認知車聯網技術的主要技術除了頻譜感知以外，還包括頻譜分配、頻譜接入與共享和頻譜移動性管理等方面。其中頻譜感知技術的作用是如何快速而準確地監控，并發現頻譜資源中地空缺，其他信道分配等技術的作用是如何對可用頻譜資源進行合理分配和使用。各種技術之間相輔相成，共同確保認知車聯網的實際性能。頻譜分配技術頻譜分配技術主要是基于各用戶不同的認證身份、業務類型等因素，對于可用頻譜資源進行分配的相關算法研究。因為在認知無線電網絡中，可用的頻譜資源也是會隨時間等因素而改變，靜態的頻譜分配方法已經不再適用，常用的動態分配方法大多基于頻譜池，頻譜池會被劃分成多個子信道，然后將子信道動態分配給需要的認知用戶。頻譜接入與共享技術認知無線電技術中機會地使認知用戶接入到授權頻段，為減少用戶接入頻段的碰撞概率，頻譜接入與共享技術必不可少。它可以在可用頻譜經過合理分配后，實現控制動態頻譜的接入，同時可以有效降低信息傳輸延遲、丟包率等。頻譜移動性管理在認知車聯網的應用中，由于用戶大多具有移動性，所以會存在用戶在不同網絡間切換的場景，而為了保證認知用戶的通信質量，切換的過程必須盡可能做到無縫、連續，頻譜移動性管理中對于快速頻譜選擇算法以及快速頻譜切換算法的研究，剛好解決了這類問題。1.4認知車聯網面臨的問題 認知車聯網中的關鍵一環頻譜感知性能如何，將直接系統關系到中各用戶之間的通信質量，認知車聯網中頻譜感知技術的算法以及性能也都依賴于頻譜感知的結果。但是目前對于認知車聯網的研究仍然較為理想，對于真實道路情況的具體分析還比較匱乏，所以在實際道路中車輛密集場景下仍存在一些問題。時間-空間頻譜機會在認知無限電技術中，認知用戶在授權用戶不占用頻譜的情況下，動態地接入授權頻段與其他終端進行信息交換ADDINCNKISM.Ref.{7629E177C09343beA8BEFCD1F88D7A11}[18]。在傳統的車輛靜止場景下，認知用戶與授權用戶的空間位置關系是確定不變的，所以可以認定為此頻段內的認知用戶的空間頻譜機會是不變的。但是在本文研究場景下，認知用戶在道路上不斷行駛，位置信息與速度信息都在實時變化，所以這種場景下的認知用戶與授權用戶之間的空間關系也是實時變化的，因此要結合考慮時間和空間頻譜機會對于實際感知性能產生的影響。空間頻譜機會考慮理想場景下，認知車聯網將完全覆蓋車輛行駛道路，且當認知用戶處于授權用戶保護范圍R之外時ADDINCNKISM.Ref.{378DA049FE3D418080141E20A010E801}[19]，認知用戶不會對于當前授權用戶產生較大影響ADDINCNKISM.Ref.{33FD6ED6C3D744a49757C4E8D11B71F4}[20-21]，假設事件“I“為某認知用戶位于當前授權用戶保護范圍R之內，則P(I)就表示其概率。同樣，事件“O“為某認知用戶位于當前授權用戶保護范圍R之外，則P(O)就表示其概率，且有PI+PO=1。圖2-4空間頻譜機會示意圖時間頻譜機會時間頻譜機會是指，當認知用戶進入到授權用戶的保護范圍內時，可以實時檢測到授權用戶是否在占用的頻段，然后在有需要的時候接入該授權信道。占用信道的同時檢測授權用戶動態，以便隨時切換頻譜，以免影響授權用戶的通信質量。圖2-5時間頻譜機會示意圖移動性對于頻譜感知性能的影響在當前考慮的認知車聯網中，用戶具有一定的移動性，這帶來的位置變化、信道環境變化將對于頻譜感知以及通信質量產生巨大影響。然而車輛較少時的車流為自由流，當車流密度逐漸增加時，車流就將由自由流轉化為限制流ADDINCNKISM.Ref.{6644E45CA0FF45fe8FD33938E2006F6B}[22]。現有研究對于限制流車輛場景下的頻譜感知性能分析不足，所以要建立車輛密集場景下的車輛移動速度模型。用戶相關性在傳統車輛靜止場景下，認知用戶數量較少，密度較低，用戶之間的相關性較低。但是在車輛密集的認