认知无线电协作频谱感知

认知无线电协作频谱感知（Cooperative Spectrum Sensing, CSS）的总体技术方针可以概括为 “感知-融合-优化-安全”四个闭环环节。

---

一、总体技术路线（一张图看懂）

┌── 场景定义 ──┐   ┌── 感知阶段 ──┐   ┌── 融合阶段 ──┐   ┌── 优化阶段 ──┐
│  PU/SU 拓扑  │→│ 本地能量检测 │→│ 软/硬判决融合 │→│ 参数-结构联合优化│
│  信道衰落    │  │ SNR 估计     │  │ 贝叶斯/ML    │  │ AI/博弈/分簇  │
└--------------┘   └--------------┘   └--------------┘   └--------------┘

---

二、关键指标与约束条件

指标	符号	工程阈值	备注
检测概率	Pd	≥ 90 %	避免对主用户造成有害干扰
虚警概率	Pf	≤ 10 %	提高频谱利用率
感知时延	Ts	≤ 2 ms	满足 5G NR 微时隙要求
报告开销	Roh	≤ 2 kbit	控制信道容量受限

---

三、协作策略选型（2024 共识）

策略	适用场景	融合规则	优势	典型文献
集中式 CSS	蜂窝网、卫星网	K/N 投票、LLR、贝叶斯	性能最优，易同步
分簇 CSS	大规模 IoT	簇头-成员双层融合	节省能量，降低报告量
智能 CSS	非高斯/低 SNR	XGBoost + 贝叶斯优化	抗噪声、自适应阈值
审查 CSS	报告信道受限	双阈值 + censoring	带宽利用率高，低开销

---

四、实施步骤（含 MATLAB 伪代码）

1. 场景初始化

   M   = 10;          % 协作 SU 数
   SNR = -15:5:-5;    % dB 范围
   Pf  = 0.1;         % 目标虚警
   

2. 本地能量检测

   E   = sum(abs(x).^2,2);                    % 能量统计
   th  = qfuncinv(Pf)*sqrt(2*N0^2)+N*N0;      % 理论阈值
   

3. 权重计算（SNR 筛选）

   w   = max(0, SNR - SNR_min).^2;            % 线性权重
   

4. 融合判决（软融合 LLR）

   LLR = w' .* log(E/th);                     % 对数似然比
   u   = sum(LLR) > 0;                        % 全局决策
   

5. 超参数优化（贝叶斯 + XGBoost）

   % 使用 MATLAB Statistics & ML Toolbox
   mdl = fitcensemble(X, y, 'Method','XGBoost', ...
          'OptimizeHyperparameters','auto');
   

---

五、性能调优“三板斧”

1. 节点数量优化
   在满足 P_d≥90 %、P_f≤10 % 约束下，使用 黄金分割搜索 求解最优 M*：

   M* = argmax_M  (R(M))  s.t.  Pd(M)≥0.9, Pf(M)≤0.1
   

   其中 R(M) 为频谱效率，参考 。

2. 双阈值审查

   • 低阈值 λ₁：低于则不上传
   • 高阈值 λ₂：高于直接判决
     中间区间仅上传 1 bit「可疑」标志，显著降低信道负载。

3. 机器学习增强

   • 特征：协方差矩阵、能量、循环谱
   • 模型：XGBoost / Transformer
   • 优化：贝叶斯超参搜索，验证集准确率提升 5–8 %。

六、仿真代码框架（GitHub 一键运行）

仓库：https://github.com/yourname/CSS-Matlab
文件结构：

CSS/
├─ main.m                    % 主脚本
├─ css_model.m               % 场景 & 信道生成
├─ energy_detector.m         % 本地检测
├─ fusion_rules.m            % 投票/LLR/ML
├─ optimize_nodes.m          % 节点数优化
├─ ml_css.m                  % XGBoost 智能融合
└─ README.md

运行：

>> addpath(genpath('CSS'));
>> main          % 自动生成 ROC、Pd-Pf 曲线

参考代码 认知无线电协作频谱感知方针 www.youwenfan.com/contentcnl/22662.html

七、部署建议

• 蜂窝网络：采用集中式 CSS + 分簇，基站作为融合中心；报告链路复用 PUCCH。
• IoT/Ad-hoc：分布式 CSS，节点间利用 D2D 链路交换软信息；引入博弈机制抑制自私节点。
• 卫星/高空平台：利用星间链路或机载融合节点，支持大尺度协作（>100 km）。