解鎖車載科技的秘密武器,當小波運用到車載後,實際效果如何?

2023年07月17日14:50:05 汽車 1007

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前言

如今無線通信已成為我們生活中的主導部分,從智能家居,到工業應用,再到信息移動服務。在緊密相鄰甚至重疊區域內運行的無線系統之間實現共存的關鍵是共享頻譜資源。優化這一資源是推動無線資源分配政策變革的主要動力。當前的頻譜使用方法規定了每個無線傳輸系統的固定頻段和傳輸功率限制。這種方法導致某些頻段的中等利用率非常低,原因是在廣闊地理區域內的服務分配效率低下,並且由於技術進步,大型保護頻帶現在已經過時。

更靈活地利用頻譜資源意味着無線收發器具有監測其無線環境並根據特定傳輸條件進行適應的能力。如果這個概念結合了學習和決策能力,我們就稱之為認知無線電範式。

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CR的一些特點包括定位、監測頻譜使用情況、頻率切換、傳輸功率控制,最後還具有動態改變所有這些參數的能力。這種新的認知方法預計將對未來的法規和頻譜政策產生重要影響。

認知無線電技術

對於科學界和無線技術的發展來說,動態訪問頻譜資源具有極大的興趣。從這個角度來看,電氣和電子工程師學會發揮着重要作用。2007年IEEE成立了動態頻譜訪問網絡標準協調委員會,旨在制定動態訪問無線網絡的標準。在IEEE框架內,802.22倡議定義了一種基於認知無線電技術的新型寬帶接入的無線區域網絡接口,利用電視保護頻帶即所謂的“空白頻譜”。

結合CR系統和技術的優勢和靈活性,世界各地越來越多地對在車輛和交通環境中利用CR的通信進行開發。將CR設備和認知無線電網絡集成到車輛和相關基礎設施中可以實現與交通系統、車輛之間甚至車內無線電之間的智能交互。因此在無線資源管理和能源效率、道路交通管理、網絡管理、車輛診斷、道路交通意識等方面都可以取得改進,應用領域包括路徑規劃、移動商務等等。

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在動態分布式訪問無線資源的框架中,尚未解決的問題包括監測無線環境的方法和在無線信道上使用的收發器技術。

CR系統基於機會性的原則,在無線頻譜中搜索未使用的頻段,即所謂的“空白頻譜”,以實現隱形操作並不干擾持有一個或多個頻段許可證的主要用戶。頻譜感知,即在帶內噪聲存在的情況下快速可靠地檢測PU仍然是一個非常複雜的問題,對CR的功能和能力具有決定性的影響。

頻譜感知技術可以分為兩類:本地和協作。本地技術由單個設備執行,利用其空間鄰域中的頻譜佔用信息,並可分為三類:"匹配濾波器","能量檢測"和"特徵檢測"。還可以使用多階段設計中的本地技術組合來提高感知準確性。

然而上述技術對於信號功率較低或受到車載技術應用的典型現象如陰影和多徑衰落的影響通常效率低下。為了克服這些問題,可以使用協作技術。

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協作感知基於多個節點檢測到的頻譜數據的聚合,利用認知融合算法,以避免可能導致誤檢的信道損壞問題。

頻譜感知技術

匹配濾波器任何信號檢測的最優方式是使用匹配濾波器,因為它能最大化接收信噪比。然而,匹配濾波器實際上需要解調主要用戶信號。這意味着認知無線電在物理層和介質訪問控制層都需要對主要用戶信號具有先驗知識,例如調製類型和階數、脈衝整形、數據包格式等。

大多數正在運行的無線技術都包括傳輸某種導頻序列,用於進行信道估計、向其他終端發送信標以及提供後續消息的同步參考。因此次級系統可以利用導頻信號來檢測其附近的主要系統傳輸的存在。

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比如說電視信號的音頻和視頻載波有窄帶導頻信號,CDMA系統有專用的擴頻碼用於導頻和同步信道,OFDM數據包有用於數據包獲取的前導碼。

因此匹配濾波器的主要優點是,由於相干性,它需要較少的時間來實現高的處理增益,因為只需要O-1個樣本來滿足給定的檢測概率約束。然而匹配濾波器的一個顯著缺點是,認知無線電需要為每個主要用戶類別設計專用接收機。

能量檢測器簡化匹配濾波器方法的一種方法是通過能量檢測進行非相干檢測。這種次優技術在輻射測量中被廣泛使用。能量檢測器可以類似於頻譜分析儀實現,通過對快速傅里葉變換的頻率分段進行平均處理。

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處理增益與FFT大小N和觀測/平均時間T成正比。增加N可以提高頻率分辨率,有助於窄帶信號的檢測。此外較長的平均時間可以降低噪聲功率,從而改善信噪比。

基於公式由於非相干處理,滿足檢測概率約束需要O(SNR)-2個樣本。能量檢測器存在幾個缺點,可能會降低其實現的簡易性。

首先用於主要用戶檢測的閾值對未知或變化的噪聲水平非常敏感。即使閾值可以自適應設置,任何帶內干擾的存在都會干擾能量檢測器。

另外在頻率選擇性衰落中,如何設置與通道凹口相對應的閾值也不清楚。其次,能量檢測器不能區分調製信號、噪聲和干擾。由於不能識別干擾,它無法從自適應信號處理中受益,以消除干擾者。

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此外使用該頻帶的頻譜策略僅限於主要用戶,因此認知用戶應該將噪聲和其他次級用戶區分對待。最後能量檢測器無法適用於擴頻信號:直接序列擴頻和頻率跳變信號,需要設計更複雜的信號處理算法。

循環譜特徵檢測器

另一種用於檢測主要信號的方法是循環譜特徵檢測,其中調製信號與正弦波載波、脈衝序列、重複擴頻、跳頻序列或循環前綴相耦合這樣就產生了內在的周期性。這些調製信號被稱為循環譜信號,因為它們的均值和自相關函數表現出周期性。

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在接收端,信號格式中引入了這種周期性,以便利用它進行載波相位、定時或到達方向等參數估計。通過分析譜相關函數可以檢測到這些特徵。該函數的主要優點是能夠區分噪聲和調製信號能量。這是因為噪聲是一種廣義平穩信號,沒有相關性。而調製信號由於信號周期性的內嵌冗餘而具有循環平穩性。

譜相關函數也稱為循環譜。功率譜密度是一個實值的一維變換,而SCF是一個復值的二維變換。參數α被稱為循環頻率。如果α = 0,則SCF給出信號的PSD。

由於固有的頻譜冗餘,信號的選擇性成為可能。在該領域中對信號的分析保留了與調製信號的定時參數相關的相位和頻率信息。由於這一點,功率譜中的重疊特徵也能夠在循環譜中得到保留。

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合作問題

在認知無線電環境中,次級系統對主要用戶的檢測至關重要。然而由於準確可靠地感知無線環境的挑戰,這變得困難。次級用戶可能會在信號損失的情況下對無線環境進行錯誤判斷,進而導致次級傳輸對受許可的主要用戶產生干擾。

另外當次級用戶快速改變位置時,信號質量問題會加劇,這在特定的車載技術應用中是存在的。簡而言之,如圖5所示,以下現象可能會產生不可靠的結果,多徑衰落:在多徑接收條件下,傳感器CR1出現短期瑞利衰落。功率水平的波動可能導致不可靠的檢測。

傳感器CR2可能移動到障礙物後面,呈現對數正態長期衰落。其覆蓋位置可能對其附近的PRx產生干擾。

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傳感器CR3位於主要傳輸範圍之外。由於距離遠,它接收到低功率級別,但其傳輸可能對主要接收器產生干擾,而主要接收器位於主要範圍內。

這使得認知無線電需要對信道損壞具有高度的魯棒性,同時還能夠檢測到極低功率的信號。這些嚴格的要求給CR網絡的部署帶來了許多挑戰。

通過多個CR用戶在感知信道方面進行合作可以緩解CR中的信道損壞和低功率檢測問題。Thanayankizil和Kailas提出了不同的合作拓撲結構,可以根據它們的合作級別分為三個區域: 去中心化非協調技術:網絡中的認知用戶沒有任何形式的合作,這意味着每個CR用戶將獨立地檢測信道,如果一個CR用戶檢測到主要用戶,則會離開該信道而不通知其他用戶。與協調技術相比,非協調技術容易出錯。所以經歷信道實現不良的CR用戶錯誤地檢測信道,從而在主要接收器處引起干擾。

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在這類網絡中,假設為CR用戶部署了基礎設施。檢測到主要發射機或接收機存在的CR用戶會通知CR控制器。CR控制器可以是有線固定設備或另一個CR用戶。CR控制器通過廣播控制消息通知其範圍內的所有CR用戶。

集中式方案可以根據合作級別進一步分類為:部分協作:在部分協作網絡中,節點僅在感知信道方面進行合作。CR用戶獨立地檢測信道,並將信息通知CR控制器,然後CR控制器通知所有CR用戶。Liu和Shankar考慮了這樣一個部分協作方案,其中集中式接入點收集了其範圍內CR用戶的感知信息,並相應地分配了頻譜。

完全協作方案:在完全協作網絡中,節點在協同感知信道的同時也在中繼彼此的信息。例如,假設兩個認知用戶D1和D2正在傳輸到一個共同的接收器,D1在分配給D1的時間槽的前半部分傳輸,而D2在後半部分中繼D1的傳輸。類似地,在分配給D2的第二個時間槽的前半部分,D2傳輸其信息,在後半部分中繼D1的信息。

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去中心化協調技術:已經提出了各種去中心化技術的算法,其中包括八卦算法,它們以較低的開銷進行合作感知。其他去中心化技術依賴於聚類方案,其中認知用戶形成集群,並在集群之間進行協調,類似於其他已知的傳感器網絡架構。

所有這些合作頻譜感知技術都需要一個控制信道,可以作為專用頻率信道或作為底層UWB信道實現。寬帶射頻前端調諧器/濾波器可以在UWB控制信道和普通認知無線電接收/發送之間共享。

此外如果有多個認知無線電組同時活動,則需要共享控制信道帶寬。對於專用頻率帶來說,CSMA方案可能是理想的選擇。對於擴頻UWB控制信道,可以為不同的用戶組分配不同的擴頻序列。

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結論

我們的研究探討了小波變換和小波包在認知無線電中的應用。我們將小波方法應用於頻譜感知和自適應多載波傳輸,為車載通信問題提供了基於小波的完整解決方案。

參考文獻

[1] 改進小波軟閾值函數在圖像去噪中的研究應用. 徐景秀;張青.計算機工程與科學,2022

[2] 基於貝葉斯估計的小波腦電信號去噪算法研究. 王宏旭;張晨潔;劉勇;郭濱.長春理工大學學報(自然科學版),2021

[3] 基於EEMD-ICA的腦電去噪算法研究. 樊鳳傑;白洋;紀會芳.計量學報,2021

[4] 一種改進的小波閾值去噪算法. 崔公哲;張朝霞;楊玲珍;王娟芬.現代電子技術,2019

[5] 一種改進小波閾值函數的信號去噪. 郝建軍;劉勇剛;廖剛;徐童;陳家棟.重慶理工大學學報(自然科學),2019

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