[發明專利]認知無線電系統中基于隱馬爾可夫模型的頻譜接入方法

有效

• 申請號: 201210007671.1
• 申請日: 2012-01-11
• 公開（公告）號: CN102595570A
• 公開（公告）日: 2012-07-18
• 發明（設計）人: 魏翼飛;宋梅;于非;馬躍;王莉;張勇;滿毅;劉寧寧;滕穎蕾;劉洋;劉建玲
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04W52/02
• 分類號: H04W52/02;H04W74/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

1.一種認知無線電系統中基于隱馬爾可夫模型的頻譜接入方法，其特征在于，包括步驟：

A：建立隱馬爾可夫模型；

B：根據頻譜感知獲得的信道觀測值，對所述隱馬爾可夫模型的參數進行訓練更新；

C：根據馬爾可夫決策原理建立頻譜接入的長期累積報償方程；

D：根據所述隱馬爾可夫模型的參數求解所述長期累積報償方程，得到索引值最小的接入動作，按照所述索引值最小的接入動作接入相應的頻譜。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A具體包括步驟：

A1：定義N個可用無線信道{C₁，C₂，...，C_N}，將全部傳輸時間分為T個時隙，t∈{1，2，...T}表示需要做出頻譜接入決策的時刻；N和T均為非0自然數；

A2：定義所述無線信道具有的K個狀態構成狀態空間S，s(t)表示所述無線信道在t時刻的狀態，p_ij表示所述無線信道從t時刻的狀態i轉移到(t+1)時刻的狀態j的概率，構造K×K階信道狀態轉移概率矩陣如下：

P＝[p_ij]_K×K

其中，0≤p_ij≤1，并且i，j∈S，K為非0自然數；

A3：定義Θ＝{θ₁，θ₂，...，θ_L}表示所有時刻的L個觀測值，b_j(l)表示所述無線信道的狀態為j而觀測值為θ_l的概率，構造K×L階觀測概率矩陣如下：

B＝[b_j(l)]_K×L

其中，0≤b_j(l)≤1，1≤l≤L，L為非0自然數；

A4：所述K×K階信道狀態轉移概率矩陣P，所述K×L階觀測概率矩陣B，以及K維初始狀態空間概率分布π，共同構成用于描述隱馬爾可夫模型的參數ζ＝{P，B，π}。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟B具體包括步驟：

B1：定義在t_N∈{1，2，...，T}時刻得到所述無線信道的狀態序列為S_N＝{s(t₁)，s(t₂)，...，s(t_N)}，觀測值序列為Θ_N＝{θ(t₁)，θ(t₂)，...，θ(t_N)}；

B2：定義前向變量表示得到終止狀態為j的觀測值序列的概率，并且t_n∈{1，2，...，T}，1≤t_n≤t_N≤T則

αtn(j)=Pr{θ(t1),θ(t2),...,θ(tn),s(tn)=j|ζ};]]>

B3：定義后向變量表示得到當前狀態為j的觀測值序列的概率，則

βtn(j)=Pr{θ(tn+1),θ(tn+2),...,θ(tN),s(tn)=j|ζ};]]>

B4：利用前后向算法計算出在給定參數ζ的條件下，產生所述觀測值序列Θ_N＝{θ(t₁)，θ(t₂)，...，θ(t_N)}的后驗概率Pr{Θ_N|ζ}的公式如下：

Pr{ΘN|ζ}=Σj=1KPr{ΘN,s(tn)=j|ζ}=Σj=1Kαtn(j)βtn(j);]]>

B5：通過計算確定所述隱馬爾可夫模型參數ζ＝{P，B，π}，所述隱馬爾可夫模型參數ζ＝{P，B，π}使得所述后驗概率Pr{Θ_N|ζ}的數值最大；

B6：根據所述隱馬爾可夫模型參數ζ＝{P，B，π}，定義時刻t＝t_n時處于狀態i且時刻t＝t_n+1時處于狀態j的概率公式如下：

ρtn(i,j)=Pr{s(tn)=i,s(tn+1)=j|ΘN,ζ}=Pr{s(tn)=i,s(tn+1)=j,ΘN|ζ}Pr{ΘN|ζ}]]>

=αtn(j)pijβtn+1(j)bj(θ(tn+1))Σi=1KΣj=1Kαtn(j)pijβtn+1(j)bj(θ(tn+1))]]>

B7：根據所述觀測值序列Θ_N＝{θ(t₁)，θ(t₂)，...，θ(t_N)}和所述隱馬爾可夫模型參數ζ＝{P，B，π}，定義在時刻t＝t_n時處于狀態i的后驗概率公式如下：

σtn(i)=Pr{s(tn)=i|ΘN,ζ}=Σj=1Kρtn(i,j);]]>

B8：利用下面的公式計算得到所述無線信道的信道狀態轉移概率矩陣中各元素的數值：

pij=Σn=1N-1ρtn(i,j)Σn=1N-1σtn(i).]]>