0　引言

在能源和用電需求增長的驅動下，全球電網智能化和信息化水平不斷提高，形成了新一代電力通信系統——智能電網。目前國內電力無線通信使用較多的通信方式有通用無線分組(General Packet Radio Service，GPRS)、碼分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)和230 MHz無線專網通信和窄帶微功率通信等。其中GPRS和CDMA屬于公網，雖不需專門搭建網絡，但其安全性，可靠性不高，且往往需要高額的租賃費用。而230 MHz無線專網與窄帶微功率通信也由于其技術落后、傳輸效率低下等問題，無法滿足智能電網的需求。為了滿足智能配用電系統的發展建設需要，國家電網公司在470 MHz~510 MHz頻段研究開發了一種新型寬帶微功率（Broadband Micro-Power, BMP）無線通信技術，該技術可快速自主組網，采用chrip擴頻調制、自定義幀結構、干擾抑制等關鍵技術，實現對電網業務的定制開發。經現場掛樁測試，與傳統技術相比該技術具有通信容量大、時延低、傳輸距離遠等特點。但近年來隨著智能電網的大力推廣使用場景的增多，使得BMP網絡中大量設備共存，進而導致頻譜資源短缺。然而針對這一問題，傳統的靜態頻譜分配策略已無法有效地應對。因此，需通過動態頻譜資源來尋找新的解決方法。認知無線電(Cognitive Radio, CR)的提出為解決這些問題提供了一個突破口。該技術核心是頻譜感知技術，要求在不影響主用戶(Primary User, PU)的情況下快速獲取頻譜使用情況判斷PU是否存在，進而發現頻譜空穴讓次用戶(Second User, SU)動態接入。當PU再次始于該頻段時，SU要及時撤出，保證PU的優先使用權。BMP網絡中頻譜稀缺問題同樣可以通過訪問可用空閑頻段來解決，即寬帶微功率認知網絡(Cognitive BMP Networks, CBMPNs)。CBMPNs的核心任務是尋找頻譜空白區域，通過頻譜感知獲取可用頻譜信息。

近年來頻譜感知的研究主要分為單用戶感知和多用戶感知。單用戶感知中較為經典的算法有能量檢測法、循環平穩特征檢測法、匹配濾波檢測法，但這些算法各有優缺點。能量檢測法算法復雜度小，但卻不能有效地區分噪聲和信號樣本，具有較大的不確定性，且在低信噪比條件下的信號檢測性能不高；循環平穩特征檢測法不易受到噪聲不確定性的影響，在低信噪比下的誤檢概率較低，但隨著接受信號長度的增加，計算量亦增大；匹配濾波檢測法則需要了解發送信號的先驗信息，對場景的依賴性較大。多用戶感知是指多個次用戶進行合作，共同對頻譜資源進行檢測，在判決之前也需要每個次用戶完成各自的頻譜感知。

最小均方誤差(Least Mean Square, LMS)自適應算法是一種結構簡單、復雜度低的算法，被廣泛應用于信號處理領域。近幾年國內外也有不少學者將LMS算法應用于頻譜感知領域。其中,文獻[13]-[15]將LMS算法與能量檢測算法相結合，引入一個新的代價函數來改變檢驗統計量，從而提高能量檢測法的檢測能力，但該方法計算復雜度較大且針對單用戶感知提升有限。文獻[16]、[17]提出一種基于LMS頻譜感知算法，該算法將LMS算法與頻譜感知模型直接結合，對發送信號的幅度進行多次迭代估計，并將該估計值作為檢驗統計量來進行判決檢測，以此來提高低信噪比條件下的檢測概率。但是該算法中的固定步長不能打破高收斂速度與小穩態誤差同時共存這一悖論。

本文將基于智能電網的CBMPNs場景，在LMS頻譜感知算法模型中引入變步長的概念，提出一種基于變步長的最小均方(Variable Step Size Least Mean Square, VSS-LMS)頻譜感知算法，以此來更好地平衡收斂速度和穩態誤差。

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作者信息：

陳卓，文淳，呂志恒

（重慶郵電大學 通信與信息工程學院，重慶 400065）