【数据融合】集中式数据融合协同频谱感知附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-09 11:18:14 发布

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🔥 内容介绍

在无线通信领域，频谱资源的有效利用至关重要。随着无线设备数量的迅猛增长，传统固定分配的频谱使用方式导致频谱利用率低下，部分频段拥挤不堪，而部分频段却长期闲置。认知无线电技术应运而生，旨在动态感知和利用空闲频谱资源，以提升频谱利用率。其中，协同频谱感知作为认知无线电的关键技术，能够有效克服单个感知节点的局限性，如阴影效应、多径衰落等对频谱检测的影响。集中式数据融合协同频谱感知作为协同频谱感知的重要方式，通过将多个感知节点的数据集中处理，进一步提高频谱感知的准确性和可靠性，成为当前无线通信领域的研究热点之一。

二、集中式数据融合协同频谱感知原理

2.1 系统架构

集中式数据融合协同频谱感知系统主要由多个感知节点、一个融合中心（FC，Fusion Center）以及数据传输链路组成。感知节点分布在不同地理位置，负责对周围的无线频谱环境进行检测，采集接收信号强度、信号特征等相关数据。这些感知节点将检测数据通过无线或有线链路实时传输至融合中心。融合中心作为系统的核心，承担着数据接收、处理和决策的重要任务，它对收集到的多个感知节点数据进行融合分析，最终判断目标频段是否存在主用户信号，从而为认知用户（次用户）提供可用频谱信息。

2.2 数据收集与处理

感知节点通常采用能量检测、匹配滤波检测、循环平稳特征检测等方法对频谱进行检测。能量检测方法通过计算接收信号的能量，并与预设的阈值进行比较来判断是否存在主用户信号，该方法实现简单，但对噪声不确定性较为敏感；匹配滤波检测需要已知主用户信号的先验信息，通过与接收信号进行匹配来检测信号，具有较高的检测性能，但适用范围受限于信号先验信息的获取；循环平稳特征检测利用信号的循环平稳特性进行检测，对噪声具有较好的鲁棒性，但计算复杂度相对较高。感知节点完成检测后，将检测结果（如二进制判决结果：存在主用户信号记为 1，不存在记为 0；或者检测统计量等）发送至融合中心。

2.3 数据融合过程

在融合中心，常用的数据融合方法包括硬判决融合和软判决融合。硬判决融合是指感知节点直接将本地检测的二进制判决结果发送给融合中心，融合中心根据预设的融合规则进行决策。常见的融合规则有 “与” 规则、“或” 规则和 “多数表决” 规则。“与” 规则要求所有感知节点都判决为主用户信号不存在时，融合中心才判决该频段空闲，这种规则检测概率较低，但虚警概率也低，适用于对干扰要求严格的场景；“或” 规则只要有一个感知节点判决为主用户信号存在，融合中心就判决该频段被占用，其检测概率高，但虚警概率也高；“多数表决” 规则根据多数感知节点的判决结果进行决策，在检测概率和虚警概率之间取得一定平衡。

软判决融合则是感知节点将检测得到的统计量（如能量检测的能量值、循环平稳检测的特征值等）发送至融合中心，融合中心利用这些原始检测数据进行更复杂的融合处理。例如，可以采用最大似然融合算法，根据接收到的多个感知节点的检测统计量，计算出主用户信号存在和不存在的似然函数，通过比较似然函数大小进行判决；也可以使用贝叶斯融合算法，结合先验概率和感知节点的检测数据，计算后验概率，以确定目标频段的占用情况。相较于硬判决融合，软判决融合能够保留更多的原始信息，通常具有更高的检测性能，但计算复杂度和数据传输量也相对较大。

三、常用的集中式数据融合算法

3.2 基于压缩感知的数据融合算法

随着感知节点数量的增加，数据传输量和融合中心的计算负担也随之增大。基于压缩感知的数据融合算法旨在解决这一问题。该算法利用信号的稀疏性，感知节点无需传输完整的检测数据，只需对检测数据进行压缩采样后发送至融合中心。融合中心再利用重构算法（如正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法等）从少量的压缩数据中恢复出原始信号的关键信息，进而进行频谱感知决策。这种算法能够显著减少数据传输量，降低通信开销和融合中心的计算复杂度，同时在保证一定检测性能的前提下，提高系统的效率和可扩展性，尤其适用于大规模感知节点的场景。

3.3 基于深度学习的数据融合算法

近年来，深度学习在信号处理领域展现出强大的性能，也逐渐应用于集中式数据融合协同频谱感知。可以构建多层神经网络，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU 等）。感知节点将检测数据进行预处理后输入网络，网络通过自动学习数据中的特征和模式，实现对频谱状态的准确判断。基于深度学习的数据融合算法能够自动提取复杂的信号特征，无需手动设计特征提取器，对复杂无线环境具有较好的适应性。例如，利用 CNN 可以有效提取信号的空间和频率特征，通过对多个感知节点数据的联合学习，提高频谱感知的准确性和鲁棒性。但该算法需要大量的训练数据来优化网络参数，且训练过程计算复杂度高，对硬件设备要求较高。

四、应用场景与案例分析

4.1 认知无线电网络

在认知无线电网络中，集中式数据融合协同频谱感知为认知用户提供准确的频谱空洞信息。例如，在城市密集的无线通信环境中，大量的无线设备同时工作，频谱资源紧张且使用情况复杂。通过部署多个感知节点，采用集中式数据融合的方式进行频谱感知，认知用户能够及时发现空闲频段，在不干扰主用户通信的前提下接入使用，有效提高了频谱利用率，缓解了频谱资源短缺的问题。

应急通信场景

在自然灾害、突发事件等应急通信场景下，传统的通信网络可能遭到破坏，需要快速建立临时通信系统。集中式数据融合协同频谱感知可以帮助应急通信设备快速检测可用频谱。多个分布在不同位置的感知节点将检测数据发送至应急指挥中心（充当融合中心），通过数据融合分析确定安全可用的频段，为应急通信设备提供通信频段选择，保障应急救援工作的顺利开展。

智能电网通信

在智能电网中，电力通信网络对频谱的可靠性和稳定性要求较高。集中式数据融合协同频谱感知可用于检测电力通信频段的使用情况，及时发现干扰和异常。通过部署在电网不同位置的感知节点，收集电力通信信号数据，融合中心对数据进行处理分析，确保电力通信网络的频谱资源得到合理利用，保障电网控制信号、计量数据等信息的可靠传输。

五、面临的挑战与未来展望

5.1 面临的挑战

数据传输可靠性与延迟问题：感知节点与融合中心之间的数据传输链路可能受到无线信道衰落、干扰等影响，导致数据丢失、错误或传输延迟。数据传输的不可靠性会影响融合中心的决策准确性，而较大的传输延迟可能使检测结果无法及时反映频谱的实际状态，降低系统的实时性。

融合中心的计算与存储压力：随着感知节点数量的增加和数据量的增大，融合中心需要处理和存储大量的数据，对其计算能力和存储资源提出了很高的要求。若融合中心的性能不足，可能导致数据处理速度慢、决策延迟，甚至出现系统崩溃的情况。

节点间的同步问题：多个感知节点需要在同一时间对目标频段进行检测，以保证数据的有效性和一致性。然而，由于时钟偏差、传播延迟等因素的影响，感知节点之间可能存在不同步的情况，这会严重影响数据融合的准确性，导致频谱感知性能下降。

安全与隐私问题：在数据传输和融合过程中，感知节点和融合中心面临着安全威胁，如数据被窃取、篡改，恶意节点发送虚假检测数据干扰融合决策等。此外，感知节点采集的数据可能包含一些敏感信息，需要解决数据隐私保护问题，防止信息泄露。

5.2 未来展望

与 5G/6G 等新技术融合：随着 5G、6G 等新一代通信技术的发展，对频谱感知的准确性、实时性和灵活性提出了更高的要求。集中式数据融合协同频谱感知技术可以与 5G/6G 的网络架构、通信协议等相结合，例如利用 5G 的边缘计算能力，在边缘节点进行部分数据处理和融合，减少数据传输量和融合中心的负担，提高系统的响应速度；结合 6G 的太赫兹频段通信，研究适用于高频段的频谱感知算法和数据融合方法。

智能化与自适应发展：进一步研究基于人工智能技术（如深度学习、强化学习等）的智能化集中式数据融合算法，使系统能够根据无线环境的变化自动调整感知策略和融合规则。例如，利用强化学习算法，让融合中心根据频谱检测结果和系统性能指标（如检测概率、虚警概率等），动态学习最优的融合策略，以适应复杂多变的无线环境。

分布式与集中式结合的混合架构：考虑到集中式架构在大规模节点场景下存在的计算和通信瓶颈问题，未来可能会出现分布式与集中式相结合的混合频谱感知架构。在该架构中，部分感知节点先进行分布式的数据处理和融合，然后将融合结果发送至融合中心进行二次融合，这样既能够减少数据传输量，又能发挥集中式融合的优势，提高系统的整体性能和可扩展性。