[發明專利]一種基于稀疏去噪的認知無線電頻譜感知方法

有效

• 申請號: 201410255554.6
• 申請日: 2014-06-10
• 公開（公告）號: CN103986539A
• 公開（公告）日: 2014-08-13
• 發明（設計）人: 高玉龍;朱尤祥;張蔚;馬永奎;陳肖敏;李想
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: H04B17/00
• 分類號: H04B17/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 楊立超

1.一種基于稀疏去噪的認知無線電頻譜感知方法，其特征在于：一種基于稀疏去噪的認知無線電頻譜感知方法具體是按照以下步驟進行的：

步驟一、將接收到的信號x在已知稀疏分解的變換域Ψ下進行稀疏分解，得到稀疏分解后的稀疏表示θ，即x＝Ψθ，其中θ的稀疏度為K；

步驟二、從稀疏表示θ中取出絕對值由大到小的順序取前K個值，得到去除噪聲的變換域向量系數θ'；

步驟三、利用正交變換矩陣Ψ和變換域向量θ'得到去除噪聲的時域信號x'，即x'＝Ψθ'；

步驟四、將去除噪聲的信號x'用于頻譜檢測得到檢驗統計量Z，若檢驗統計量Z>判決門限λ，則判斷頻段被主用戶占用；即完成了一種基于稀疏去噪的認知無線電頻譜感知方法。

2.根據權利要求1所述一種基于稀疏去噪的認知無線電頻譜感知方法，其特征在于：步驟一中將接收到的信號x在已知稀疏分解的變換域Ψ下進行稀疏分解，得到稀疏分解后的稀疏表示θ具體過程：

將接收到的帶噪聲的時域信號x，在正交基Ψ下進行分解，得到分解后的稀疏表示θ，假設無噪信號s在Ψ下完全稀疏表示：

x＝s+n＝Ψθ＝Ψ(θ_s+θ_n),||θ||₀≤K,即θ＝Ψ^-1x

其中s，n，x和θ都是N維列向量，s是沒有噪聲的信號，n是疊加在信號上的噪聲，x是有噪聲的信號，即是接收到的信號；θ是x在變換域的稀疏表示，其稀疏度為K。

3.根據權利要求1所述一種基于稀疏去噪的認知無線電頻譜感知方法，其特征在于：步驟四中將去除噪聲的信號x'用于頻譜檢測得到檢驗統計量Z為：

主用戶占用頻段記為H₁和主用戶沒有占用頻段記為H₀：

H0:x′(t)=n′(t)H1:x′(t)=s(t)+n′(t)]]>

其中，s(t)表示認知用戶已知的導頻信號，s是s(t)的向量形式，信號長度為N，能量為x'(t)是x(t)去除噪聲的信號，n’(t)為獨立同分布的信道加性高斯白噪聲，均值為0，方差為檢驗統計量Z的定義為

Z=ΣN=x′(t)s(t)=x′Ts]]>

在H₀條件下，n’(t)為高斯分布，檢驗統計量Z為高斯隨機變量的線性組合，且Z服從均值為0，方差為在H₁條件下，Z服從均值為ε，方差為的高斯分布；檢驗統計量Z服從如下的高斯分布：

Z~N(0,σn′2ϵ),H0N(ϵ,σn′2ϵ),H1.]]>

4.根據權利要求1所述一種基于稀疏去噪的認知無線電頻譜感知方法，其特征在于：步驟四中若檢驗統計量Z>判決門限λ，則判斷頻段被主用戶占用過程為：

在頻譜檢測中，根據選定的門限λ確定檢測概率P_d和誤警概率P_f：

Pd=P(Z>λ|H1)=Q(λ-ϵσn2ϵ)]]>

Pf=P(Z>λ|H0)=Q(λ-ϵσn2ϵ)]]>

P為概率；

其中：

Q(z)=12π∫z∞exp(-u22)du]]>

信噪比定義為SNR=Psσ2,]]>其中Ps=||s||22N=ϵN.]]>