[發明專利]多頻段協作認知頻譜感知方法

有效

• 申請號: 201510595891.4
• 申請日: 2015-09-17
• 公開（公告）號: CN105141385B
• 公開（公告）日: 2017-07-11
• 發明（設計）人: 鄭紫微;胡峰
• 申請（專利權）人: 寧波大學
• 主分類號: H04B17/382
• 分類號: H04B17/382
• 代理公司: 寧波誠源專利事務所有限公司33102
• 代理人: 劉鳳欽

1.多頻段協作認知頻譜感知方法，其特征在于，依次包括如下步驟：

(1)設定在認知網絡中，主用戶的數量為N₁，次用戶的數量為N₂，頻譜感知融合中心的數量為1，主用戶分別獨立地占用頻譜中的各自頻段；N₂個次用戶分別獨立地獲取自身信噪比SNR_j以及對N₁個主用戶占用頻段的頻譜檢測結果，并分別將獲取的信噪比SNR_j、頻譜檢測結果、檢測置信度P_j和業務需求R_j發送至頻譜感知融合中心，其中，

主用戶記為PU_i，次用戶記為CR_j，頻譜感知融合中心記為FC，業務需求R_j∈[0,N₁]，P_j∈[0,1]，檢測置信度P_d,ji為次用戶CR_j對主用戶PU_i的檢測概率；1≤i≤N₁，1≤j≤N₂，N₁≥2，N₂≥2；

(2)頻譜感知融合中心FC接收各次用戶CR_j發送來的信噪比SNR_j、頻譜檢測結果、檢測置信度P_j和業務需求R_j，并判斷次用戶的信噪比SNR_j大于預設的信噪比篩選值SNR_chose時，選擇此信噪比對應的次用戶為參與協作檢測的初選次用戶，并記初選次用戶為CR'_t，并執行步驟(3)，否則，選擇具有最高信噪比的次用戶所對應的頻譜檢測結果為頻譜感知融合中心FC的最終檢測結果；其中，

初選次用戶數量為N'₂，初選次用戶CR'_t對應的信噪比為SNR'_t、檢測置信度為P'_t、業務需求為R'_t，1≤t≤N'₂≤N₂；頻譜感知融合中心FC接收到的頻譜檢測結果數量為N₁×N₂個；

(3)頻譜感知融合中心FC根據初選次用戶CR'_t的置信度P'_t、業務需求R'_t，對初選次用戶CR'_t分配需要檢測的頻段數量C_t：

(3-1)根據各初選次用戶CR'_t的置信度P'_t，分別對每一個初選次用戶CR'_t的置信度P'_t進行歸一化，得到每個初選次用戶CR'_t的歸一化置信度值

$\begin{array}{cc}\stackrel{\‾}{{P^{\′}}_t}=\frac{{P^{\′}}_t}{\underset{t=1}{\overset{{N^{\′}}_2}{\Σ}}{P^{\′}}_t},& 1\≤t\≤{N^{\′}}_2;\end{array}$

(3-2)根據步驟(3-1)所得每個初選次用戶CR'_t對應的歸一化置信度值計算頻譜感知融合中心FC分配初選次用戶CR'_t需要檢測的頻段數量C_t：

$\begin{array}{cc}{C}_t=\stackrel{\‾}{{P^{\′}}_t}\·{N^{\′}}_2,& 1\≤t\≤{N^{\′}}_2;\end{array}$

(4)頻譜感知融合中心FC根據參與協作檢測的初選次用戶CR'_t的信噪比SNR'_t，計算所有初選次用戶的信噪比均方根值并令信噪比SNR'_t＝γ_t，其中，信噪比均方根值的計算如下：

$\begin{array}{cc}\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}=\sqrt{\frac{1}{{N^{\′}}_2}\underset{t=1}{\overset{{N^{\′}}_2}{\Σ}}{\left({{\mathrm{SNR}}^{\′}}_t\right)}^2},& {N^{\′}}_2\≤N_2;\end{array}$

(5)頻譜感知融合中心FC分別依次計算所有初選次用戶的信噪比均方根值與各初選次用戶CR'_t的信噪比SNR'_t之間的商值η_t，其中，

$\begin{array}{ccc}{\mathrm{\η}}_t=|\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}/{\mathrm{\γ}}_t|,& t=1,2,...,{N^{\′}}_2,& {N^{\′}}_2\≤N_2;\end{array}$

(6)頻譜感知融合中心FC計算、獲取信噪比預設閾值λ和信噪比最佳閾值λ_optimal，并分別根據各信噪比商值η_t與信噪比預設閾值λ之間的大小關系，選定參與協作的復選次用戶CR”_k，復選次用戶CR”_k的信噪比為SNR”_k，其中，

(6-1)頻譜感知融合中心FC根據接收的N'₂個初選從用戶對應的信噪比集合{SNR'_t}，獲取初選從用戶信噪比集合{SNR'_t}中的信噪比最大值，記該信噪比最大值為SNR'max；

(6-2)以獲取的信噪比最大值SNR'max為參考，并將N'₂個初選從用戶CR'_t的信噪比SNR'_t分別與信噪比最大值SNR'max作商處理，計算得到各初選從用戶信噪比SNR'_t所對應的初始閾值λ_t，其中，

λ_t＝|SNR'_t/SNR'_max|，t＝1,2,…,N'₂，N'₂≤N₂；

(6-3)根據各初選從用戶CR'_t的歸一化置信度值和信噪比商值η_t，計算各初選從用戶CR'_t的聯合篩選參數值ξ_t，并根據聯合篩選參數值ξ_t，選取參與協作的復選從用戶CR”_k，其中，復選從用戶CR”_k的數量為M，t＝1，2，…，N′₂，k＝1，2，…，M，M≤N'₂：

若聯合篩選參數值ξ_t位于預設數值區間范圍[ξ_a,ξ_b]內，即ξ_a≤ξ_t≤ξ_b時，則選取該聯合篩選參數值ξ_t對應的初選從用戶為復選從用戶，并參與協作檢測；否則，該初選從用戶不予選取；

(6-4)根據步驟(6-3)中的信噪比預設閾值λ，獲取M個復選從用戶CR”_k分別在OR準則和AND準則下的協作檢測性能曲線，其中，

OR準則：

AND準則：

$\begin{array}{cc}{P}_{d,k}=\frac{\underset{k}{\overset{{N^{\′}}_2}{\Σ}}\underset{s=1}{\overset{C_t}{\Σ}}{P}_{d,ks}}{{N^{\′}}_2\·C_t},& P_{fa,k}=\frac{\underset{k}{\overset{{N^{\′}}_2}{\Σ}}\underset{s=1}{\overset{C_t}{\Σ}}{P}_{fa,ks}}{{N^{\′}}_2\·C_t};\end{array}$

其中，P_d,k為第k個復選從用戶CR”_k的平均檢測概率，P_fa,k為第k個復選從用戶CR”_k的平均虛警概率；P_d,ks為復選從用戶CR”_k對其所分配第s個頻段的檢測概率，P_fa,ks為復選從用戶CR”_k對其所分配第s個頻段的虛警概率；Q_d為協作檢測后的全局檢測概率，Q_fa為協作檢測后的全局虛警概率；ω_k表示信噪比CR”_k的權重系數，SNR”_k是第k個復選從用戶CR”_k的信噪比，SNR”_max表示M個復選從用戶的信噪比最大值，SNR”_min表示M個復選從用戶的信噪比最小值；

(6-5)根據OR準則和AND準則下的協作檢測性能曲線，分別得到在OR準則和AND準則下的最大檢測概率Q_(OR，d)-max、Q_{(AND，d)-max}，得到Q_(OR，d)-max和Q_{(AND，d)-max}的最大值Q_d-max，并以該最佳檢測性能值Q_d-max所對應的信噪比預設閾值為信噪比最佳閾值，記信噪比最佳閾值為λ_optimal；其中，Q_d-max＝max(Q_(OR，d)-max，Q_{(AND，d)-max})；

(7)根據獲取的信噪比最佳閾值λ_optimal，得到該信噪比最佳閾值λ_optimal對應的復選從用戶CR”，獲取該復選從用戶CR”的調整因子α以及其他M-1個復選從用戶CR”_k的調整因子α_k，并分別根據調整因子α、α_k對應調整復選從用戶CR”、CR”_k的平均虛警概率，復選從用戶CR”調整后的平均虛警概率記為P_fa，復選從用戶CR”_k調整后的平均虛警概率記為P_fa,k；其中，

P_fa,k＝α_k·P_fa,k＝1,2,…,M-1；

$\begin{array}{cc}{\mathrm{\α}}_k=1+\frac{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′}}-{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_k}{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}},& k=1,2,...,M-1;\end{array}$

$\begin{array}{cc}\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}\frac{{\left({{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_k\right)}^2}{M}},& M\≤{N^{\′}}_2;\end{array}$

其中，α_k為復選從用戶CR”_k的調整因子，用來根據復選從用戶CR”_k自身的信噪比SNR”_k實現對其平均虛警概率大小的調整；SNR”_k為第k個復選從用戶CR”_k的信噪比；

(8)根據步驟(7)中獲取的M個復選從用戶的調整因子α_k以及對應調整后的平均虛警概率P_fa,k，計算復選從用戶CR”_k調整后的判決閥值λ”_k和平均檢測概率P_d,k，其中，

$\begin{array}{c}\mathrm{\λ}={\mathrm{\σ}}_w^2\[\sqrt{2n}{Q}^{-1}\left(P_{fa,k}\right)+n\]\\ ={\mathrm{\σ}}_w^2\[\sqrt{2n}{Q}^{-1}(\mathrm{\δ}\·P_{fa})+n\]\\ ={\mathrm{\σ}}_w^2\[\sqrt{2n}{Q}^{-1}\left(\right(1+\frac{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}-{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_k}{\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}})\·P_{fa})+n\]\end{array};$

$P_{d,k}=Q\[Q^{-1}\left(P_{fa,k}\right)-\sqrt{n\·{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_k}\];$

$n=2{\[Q^{-1}\left(P_{fa,k}\right)-Q^{-1}\left(P_{fa}\right)\sqrt{1+2{{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_k}\]}^2\·{\left({{\mathrm{SNR}}^{\′\′}}_k\right)}^{-2};$

其中，n為采樣點數；

(9)根據步驟(8)中M個復選從用戶的信噪比SNR”_k以及得到的調整后的平均檢測概率P_d,k，返回步驟(6)，重新在M個復選從用戶中選擇，得到參與協作的T個終選從用戶CR”'_t，并以加權的OR準則協作后的全局檢測概率為頻譜感知融合中心FC的最終檢測結果，其中1≤t≤T≤M≤N'₂；其中：

所述加權的OR準則如下：

$\begin{array}{cc}{Q^{\′}}_d=1-\underset{t=1}{\overset{M^{\′}}{\Π}}{{\mathrm{\ω}}^{\′}}_t(1-{P^{\′}}_{d,t}),& {Q^{\′}}_{fa}=1-\underset{t=1}{\overset{M^{\′}}{\Π}}{{\mathrm{\ω}}^{\′}}_t(1-{P^{\′}}_{f,t});\end{array}$

$\begin{array}{ccccc}{{\mathrm{\ω}}^{\′}}_t=\frac{{P^{\′}}_{d,t}}{\underset{t=1}{\overset{M^{\′}}{\Σ}}{P^{\′}}_{d,t}},& {P^{\′}}_{d,t}=\frac{\underset{t}{\overset{M^{\′}}{\Σ}}\underset{s=1}{\overset{C_t}{\Σ}}{P^{\′}}_{d,ts}}{M^{\′}\·C_t},& {P^{\′}}_{fa,t}=\frac{\underset{t}{\overset{M^{\′}}{\Σ}}\underset{s=1}{\overset{C_t}{\Σ}}{P^{\′}}_{fa,ts}}{M^{\′}\·C_t},& t=1,2,\mathrm{...},M^{\′},& M^{\′}\≤M;\end{array}$

其中，P'_d,ts為終選從用戶CR”'_t對其所分配第s個頻段的檢測概率，P'_fa,ts為終選從用戶CR”'_t對其所分配第s個頻段的虛警概率；P'_d,t為第t個重新選擇的終選從用戶CR”'_t的平均檢測概率，P'_fa,t為第t個重新選擇的終選從用戶CR”'_t的平均虛警概率；Q'_d為協作檢測后的全局檢測概率，Q'_fa為協作檢測后的全局虛警概率；M'為重新選擇的終選從用戶的數目；ω'_t為重新選擇的終選從用戶CR”'_t的加權系數。