[發(fā)明專利]一種北極海上無(wú)線通信頻譜感知方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210533254.4
• 申請(qǐng)日: 2022-05-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115038091A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-09-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 耿丹陽(yáng);孫雨萌;臧鈺;蘇飛;艾云飛;鄧?yán)?/a>;劉文
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中交信息技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室有限公司;赤灣通信衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)（深圳）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04W16/14
• 分類(lèi)號(hào): H04W16/14;G06N20/10
• 代理公司: 北京鼎真知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11815
• 代理人: 張濯非

本發(fā)明公開(kāi)了一種北極海上無(wú)線通信頻譜感知方法及系統(tǒng)，該方法獲取待感知的北極海上通信信號(hào)；根據(jù)線性判斷分析LDA對(duì)所述待感知的北極海上通信信號(hào)構(gòu)建北極海上通信頻譜感知數(shù)據(jù)集；將所述極地海上通信頻譜感知數(shù)據(jù)集輸入非線性支持向量機(jī)SVM，訓(xùn)練適用于北極海上通信頻譜感知的頻譜分類(lèi)器；根據(jù)所述頻譜分類(lèi)器進(jìn)行頻譜判斷并輸出分類(lèi)結(jié)果。本發(fā)明提出的方案中，通過(guò)循環(huán)譜構(gòu)建與噪聲、衰減相關(guān)的特征向量表示信號(hào)，完成數(shù)據(jù)的提取、降維和模型訓(xùn)練過(guò)程，進(jìn)而判斷頻譜的占用情況，在低信噪比的環(huán)境中依然保持較好的頻譜識(shí)別效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種北極海上無(wú)線通信頻譜感知方法系統(tǒng)。

背景技術(shù)

近年來(lái)，由于全球變暖導(dǎo)致北極水域海冰面積大幅度減小，為船舶在北極海上運(yùn)輸創(chuàng)造有利條件。為了保障極地水域船舶的安全運(yùn)營(yíng)，研究極地航道通信技術(shù)已經(jīng)成為必然發(fā)展趨勢(shì)。頻譜是無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)中最寶貴的資源，通過(guò)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，任意時(shí)間、任意地點(diǎn)的頻譜平均利用率低于5％。

通常情況下，在主用戶(Primary Users，PU)使用某一段頻譜時(shí)，次用戶(Secondary User，SU)不具備接入該頻段的能力，這一固定的頻譜分配方式已經(jīng)無(wú)法滿足目前及將來(lái)的無(wú)線業(yè)務(wù)需求。頻譜感知技術(shù)可以解決這一問(wèn)題，通過(guò)檢測(cè)主用戶未占用的空閑頻段，次用戶就可利用該頻段。因此，研究可靠的頻譜感知技術(shù)能夠提高頻譜資源利用率，對(duì)于保障北極海上穩(wěn)定、可靠的通信至關(guān)重要。

現(xiàn)有技術(shù)中，北極航線無(wú)線電通信環(huán)境較差，信噪比較低，信道環(huán)境具有不確定性，基于傳統(tǒng)頻譜感知技術(shù)的固定閾值判別方法會(huì)使得檢測(cè)結(jié)果不夠準(zhǔn)確，從而影響整個(gè)系統(tǒng)的頻譜利用率。

深度學(xué)習(xí)方法是一種基于大量數(shù)據(jù)的表征學(xué)習(xí)算法，其深層結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的特征提取能力，可以從大量有標(biāo)注信息的樣本中自動(dòng)提取有用信息。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，將其與頻譜感知技術(shù)相結(jié)合可以識(shí)別空閑頻譜。對(duì)于還未進(jìn)行較多通信測(cè)試的北極環(huán)境而言，沒(méi)有大量的樣本數(shù)據(jù)作為支撐。用于訓(xùn)練的樣本不足，會(huì)直接導(dǎo)致模型泛化能力差，從而影響頻譜感知結(jié)果。

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，針對(duì)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中各低信噪比環(huán)境下主用戶信號(hào)檢測(cè)率偏低的問(wèn)題，提出一種基于主成分分析和主動(dòng)學(xué)習(xí)AdaBoost的主用戶信號(hào)頻譜感知算法。該算法首先采用主成分分析算法對(duì)信號(hào)特征參數(shù)進(jìn)行提取，獲得信號(hào)的主成分，之后利用主動(dòng)學(xué)習(xí)算法通過(guò)多次迭代抽樣，獲取有利于提高分類(lèi)性能的樣本，并對(duì)AdaBoost分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，最后利用訓(xùn)練完成的AdaBoost分類(lèi)器對(duì)待測(cè)信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提算法具有較高的分類(lèi)感知性能，有效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)主用戶信號(hào)的頻譜感知。基于集成模型的AdaBoost算法容易對(duì)異常樣本敏感，異常樣本在迭代中可能會(huì)獲得較高的權(quán)重，造成過(guò)擬合，從而影響最終模型效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種北極海上無(wú)線通信頻譜感知方法及系統(tǒng)，能夠提高頻譜檢測(cè)性能，有效提升極地海上通信頻譜利用率，保障極地海上通信的可靠性和穩(wěn)定性。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種北極海上無(wú)線通信頻譜感知方法，包括以下步驟：

獲取待感知的北極海上通信信號(hào)；

根據(jù)線性判斷分析LDA對(duì)所述待感知的北極海上通信信號(hào)構(gòu)建北極海上通信頻譜感知數(shù)據(jù)集；

將所述極地海上通信頻譜感知數(shù)據(jù)集輸入非線性支持向量機(jī)SVM，訓(xùn)練適用于北極海上通信頻譜感知的頻譜分類(lèi)器；

根據(jù)所述頻譜分類(lèi)器進(jìn)行頻譜判斷并輸出分類(lèi)結(jié)果。

所述根據(jù)線性判斷分析LDA對(duì)所述待感知的北極海上通信信號(hào)構(gòu)建北極海上通信頻譜感知數(shù)據(jù)集，包括：

使用循環(huán)譜提取所述待感知的北極海上通信信號(hào)的譜線數(shù)量、衰減系數(shù)和譜相關(guān)系數(shù)最大值三個(gè)特征。

所述循環(huán)譜根據(jù)如下方式獲取：