OFDM混合調制信號在認知網絡中的應用

摘要：對OFDM混合調制信號進行了譜相關分析，并將其應用到認知網絡中。在采用OFDM混合調制信號傳輸的認知網絡中，利用信號的循環平穩特性可以快速識別出信道空閑、認知信號傳輸、主用戶信號傳輸和兩種信號混疊這四種狀態，為認知網絡中認知信號的快速可靠接入和退出提供了保障。進一步利用混合調制的位置來標記不同的認知網絡，認知節點可以區分不同認知網絡信號。在提出的認知網絡應用模型中，傳輸和接收設備較簡單，而且不需專門的信道來傳輸控制命令，節約了帶寬。仿真結果顯示，在認知網絡中，該模型可以提高頻譜利用率，使通信系統的性能得到改善。
關鍵詞：OFDM混合調制信號；認知網絡；循環譜；二階循環平穩特性；認知節點；循環平穩信號

0 引言
認識網絡可以提供動態頻譜的接入，充分利用頻譜資源，對頻譜進行有效的管理。認知網絡通過調整自身信號的調制參數來充分利用空閑的頻譜資源，借用主用戶的授權頻段進行通信。通常在一個認知網絡中，一個主用戶和多個認知用戶共用一個頻段，通過網絡的認知節點來建立起網絡用戶間的通信。認知用戶利用空閑頻段進行通信，而這一空閑頻段是無法預測的，受到主用戶通信的影響。
在主用戶和認知用戶頻譜動態接人中，普遍存在兩大困難：一是快速發現空白信道，進而建立起認知用戶通信；二是維持認知用戶通信的連貫性，同時避免對主用戶信號通信產生影響。文獻通過指定一個共用的控制信道達到網絡的協調，但是這一方式需要占用一段頻譜資源，而且需要與主用戶網絡協商進行通信，影響到了主用戶的傳輸。文獻提出增加信號報頭內容的方法，但是這一個方式增加了通信設備的復雜度，并且降低了信息的傳輸速率。文獻利用信號的循環平穩特性對認知信號進行區分，利用頻譜的對稱性設計出一種新的循環平穩特性，但是信號識別的可靠性較差，更無法可靠地識別出兩信號混疊的現象，而且子信道進行二次調制(形成對稱調制)，產生了帶寬的浪費。文獻中分別在特定通信環境下利用信號的四階平穩循環特性進行信號的識別，但是算法復雜。
本文提出的在認知網絡中利用OFDM混合調制信號傳輸模型可以可靠快速地區分信道中的四種不同狀態；該模型僅改變一路或多路子信道的調制方式，對現有的發送和接收設備不會有太大的改變，設備較簡單；利用信號的二階循環平穩特性來區分信道中的四種狀態，算法快速收斂，避免了利用高階循環平穩特性算法復雜的問題。

1 循環平穩信號的分析
一般情況下，要調制的信息通常為平穩隨機過程，信息經過周期調制(如三角載波。脈沖序列等)以后，調制信號變為循環平穩信號。一個復信號的自相關函數定義如下：

如果函數在時域t上，相對于時移τ存在一個周期或者多個周期，則稱信號為循環平穩信號。對于循環平穩或者多周期循環平穩信號，信號自相關函數的傅里葉級數表達形式為：

為信號的循環自相關函數，其中Z為時間總長度，信號自相關函數Rxx(t，τ)的傅里葉級數α包含了一切循環自相關函數*****不為零的情況。對應地給出信號共軛自相關函數與共軛循環自相關函數的定義：

循環平穩信號譜的相關函數與共軛譜的相關函數分別是信號循環自相關函數與共軛循環自相關函數的傅里葉變換，即：

對于一個二階循環平穩的信號，譜相關是信號最為重要的特征。如果信號存在循環平穩特性，那么在頻域上頻譜平移相應位置后也會存在相關性。

2 OFDM信號的譜相關分析
OFDM信號可以看作是由N路數字調制的子信道組成，信號可以表達為：

式中：fc為載波頻率；w(t)為N路子信號復合后的復包絡。w(t)可以表示為：

式中：γn，k為獨立同分布的信息碼元序列(γn，k是第k個OFDM碼元中第n個子信道的調制碼元)；N為子信道數量；q(t)是脈寬為T的矩形脈沖；Ts為OFDM信息碼元周期；Tg為碼元保護間隔，即循環前綴；T=Ts+T0。