[發明專利]基于集成學習的全雙工認知無線電網絡合作頻譜感知方法

有效

• 申請號: 201711474793.0
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108242961B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 姚其楨;朱琨;王然;鄧海
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: H04B17/382
• 分類號: H04B17/382;H04B17/391
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 楊曉玲

1.一種基于集成學習的全雙工認知無線電網絡合作頻譜感知方法，其特征是，所述全雙工認知無線電網絡中次用戶具備同時進行頻譜感知和數據傳輸的工作模式；所述合作頻譜感知指網絡中所有的次用戶將本地的感知數據傳輸給數據融合中心統一做決策；

包括如下步驟：

步驟1：根據次用戶的泊松點過程的分布，隨機產生區域內各次用戶的位置；

步驟2：根據全雙工認知無線電網絡中合作頻譜感知的工作特點，構建系統架構；

所述步驟2中具體內容為：

系統架構包括可獨立運作的訓練模塊和分類模塊：

當次用戶網絡需要掌握信道可用性時，將次用戶通過能量檢測得到的能量級向量放入分類模塊中，分類模塊通過使用分類器來確定信道可用性；

訓練模塊利用作為訓練集的能量級向量來訓練分類器，并向分類模塊提供已訓練完成的分類器；訓練模塊可以在認知無線電網絡首次部署時和無線電環境改變時被激活；

步驟3：基于全雙工模式下出現的自干擾和多信號源問題，建立與網絡模型相適配的次用戶能量檢測模型；

步驟4：分析訓練集中能量級向量的統計屬性；

所述步驟3中具體內容為：

將次用戶SU₁設為目標信道被判斷可用后進行數據傳輸的唯一次用戶；

u_i是次用戶SU_i所處環境的復高斯噪聲，h_is是主用戶PU和次用戶SU_i感知天線Ant_i1之間的瑞利信道增益參數，s_p是主用戶的信號功率，d_i表示主用戶和次用戶SU_i之間的距離，ξ是路損參數，h_1i是次用戶SU₁和次用戶SU_i感知天線Ant_i1之間的瑞利信道增益參數，i≠1，s₁是次用戶SU₁數據傳輸的功率，D_i表示次用戶SU_i和次用戶SU₁之間的距離，i≠1；

對于其他次用戶SU_i，i≠1，來說，網絡中是否存在信號源有如下四種情況：

H_xy中的左下標x表示次用戶SU₁是否處于數據傳輸的狀態，x＝1時說明次用戶SU₁的傳輸天線Ant₁₂在工作，而x＝0則表示天線Ant₁₂處于空閑狀態；右下標y表示主用戶是否處于工作狀態，y＝1時說明主用戶在工作，而y＝0則表示主用戶處于空閑狀態；

對于次用戶SU₁，網絡中是否存在信號源為其中表示天線Ant₁₂進行數據傳輸而給感知天線Ant₁₁造成的自干擾，χ²是自干擾消除參數，是天線Ant₁₂的傳輸功率；

y_i表示次用戶在某一時刻通過能量檢測得到的能量級數據，在一個完整的時隙內采用多次采樣取平均的方法得到最終的能量級數據：其中，N_S＝f_sT表示時隙T內采樣數，f_s為采樣頻率，y_i(n)表示次用戶在某一時刻通過第n次能量檢測得到的能量級數據；

當認知無線電網絡中所有次用戶都將相同時隙內的能量級數據Y_i傳送給數據融合中心后，得到最終的能量級向量Y＝(Y₁,...,Y_N)^T，N是該全雙工認知無線電網絡中次用戶的數量；

步驟5：選擇單層決策樹為弱分類器，通過計算每個訓練數據權值系數和每個弱分類器系數建立強分類器；

所述步驟1中具體內容為：

構建一個具有多主用戶、多次用戶的全雙工認知無線電網絡模型，并根據次用戶遵循的泊松點過程在網絡模型中隨機產生區域內各次用戶的位置：

網絡模型中有M個主用戶，用CPU_m表示每個主用戶PU_m在二維平面內的坐標，其中m＝1,...,M；用S_m表示主用戶PU_m的工作狀態，其中S_m＝1表示主用戶處于工作狀態，S_m＝0則表示主用戶處于空閑狀態，S＝(S₁,...,S_M)^T表示網絡模型中所有主用戶狀態的向量，其中T表示轉置；

主用戶的數據傳輸以每個時隙來進行，對授權頻段的占用不受任何外界因素的影響，將其視為一個交替的開/關過程；

具備全雙工工作模式的次用戶配備了兩根天線Ant_i1和Ant_i2，其中天線Ant_i1用作頻譜感知，天線Ant_i2用作數據傳輸，在任意時隙T內，如果檢測到目標信道被占用，則所有的次用戶僅保持感知動作；而一旦主用戶的狀態被判斷為空閑，則調度某一個次用戶進行數據傳輸，此時天線Ant_i2則由休眠轉為工作狀態，而其他次用戶仍僅保持感知動作。