[發(fā)明專利]一種基于序貫檢測的特征值頻譜感知方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011010992.8
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112260777B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜利平;王曉建;陳月云
• 申請（專利權(quán)）人: 北京科技大學(xué);北京科技大學(xué)順德研究生院
• 主分類號: H04B17/336
• 分類號: H04B17/336;H04B17/318;H04B17/382
• 代理公司: 北京市廣友專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 11237
• 代理人: 張仲波

本發(fā)明提供一種基于序貫檢測的特征值頻譜感知方法，屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：S101，將參與合作頻譜感知的次級用戶所采集到的接收信號組成接收矩陣，并利用該接收矩陣的采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值，構(gòu)造檢測統(tǒng)計量；S102，通過設(shè)置的目標(biāo)虛警概率與目標(biāo)漏警概率，確定序貫檢測的雙理論閾值，所述雙理論閾值包括：高閾值和低閾值；S103，通過檢測統(tǒng)計量與高、低閾值之間的大小關(guān)系，判定授權(quán)用戶是否存在；S104，若無法判定時，則增加每個次級用戶的采樣樣本數(shù)后繼續(xù)采樣，并返回繼續(xù)執(zhí)行S101?S103，直到確定授權(quán)用戶是否存在為止。采用本發(fā)明，能夠在低樣本時進(jìn)行采樣并判決，實現(xiàn)了邊采樣邊感知，大大降低了采樣樣本數(shù)和系統(tǒng)開銷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無線通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及是指一種基于序貫檢測的特征值頻譜感知方法。

背景技術(shù)

隨著無線通信技術(shù)的不斷發(fā)展，無線頻譜資源匱乏問題越來越突出。認(rèn)知無線電技術(shù)作為一種動態(tài)的頻譜分配策略，能夠通過感知周圍工作環(huán)境中的頻譜使用狀況，動態(tài)地調(diào)整發(fā)射機(jī)的參數(shù)，從而在保證授權(quán)用戶通信需求的前提下，充分利用空閑頻譜，提高頻譜資源利用率。在認(rèn)知無線電系統(tǒng)中，次級用戶在不對授權(quán)用戶產(chǎn)生影響的前提下，可以使用授權(quán)用戶的空閑頻譜。為了避免對授權(quán)用戶產(chǎn)生影響，需要次級用戶及時的感知授權(quán)用戶頻譜使用的狀況。傳統(tǒng)的基于特征值的頻譜感知方法在保持較高的檢測概率條件下，往往需要很大的樣本數(shù)量，增加了系統(tǒng)開銷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了基于序貫檢測的特征值頻譜感知方法，能夠在低樣本時進(jìn)行采樣并判決，實現(xiàn)了邊采樣邊感知，大大降低了采樣樣本數(shù)和系統(tǒng)開銷。所述技術(shù)方案如下：

本發(fā)明實施例提供了一種基于序貫檢測的特征值頻譜感知方法，該方法包括：

S101，將參與合作頻譜感知的次級用戶所采集到的接收信號組成接收矩陣，并利用該接收矩陣的采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值，構(gòu)造檢測統(tǒng)計量；

S102，通過設(shè)置的目標(biāo)虛警概率與目標(biāo)漏警概率，確定序貫檢測的雙理論閾值，所述雙理論閾值包括：高閾值和低閾值；

S103，通過檢測統(tǒng)計量與高、低閾值之間的大小關(guān)系，判定授權(quán)用戶是否存在；

S104，若無法判定時，則增加每個次級用戶的采樣樣本數(shù)后繼續(xù)采樣，并返回繼續(xù)執(zhí)行S101-S103，直到確定授權(quán)用戶是否存在為止。

進(jìn)一步地，所述將參與合作頻譜感知的次級用戶所采集到的接收信號組成接收矩陣，并利用該接收矩陣的采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值，構(gòu)造檢測統(tǒng)計量包括：

在采樣時刻n，將參與合作頻譜感知的K個次級用戶所采集到的接收信號組成接收矩陣：

Y(n)＝[y₁(n)，y₂(n)，…，y_K(n)]

其中，Y(n)為在采樣時刻n時的接收矩陣，y_k(n)為第k個次級用戶在采樣時刻n所采集到的接收信號，K為次級用戶數(shù)目，k＝1，2，...，K；

確定接收矩陣Y(n)的采樣協(xié)方差矩陣R_Y：

其中，Y＝Y(jié)(n)，N表示采樣樣本數(shù)，H表示共軛矩陣；

確定采樣協(xié)方差矩陣R_Y的最大特征值λ_max(n)，其中，λ_max(n)表示在采樣時刻n時的接收矩陣Y(n)的最大特征值；

利用采樣協(xié)方差矩陣R_Y的最大特征值λ_max(n)，構(gòu)造檢測統(tǒng)計量：

其中，T表示檢測統(tǒng)計量，σ²表示Y(n)的噪聲方差。