CN102377494A - 频谱感知方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种本利用信道间相关性进行频谱感知的方法，实现在满足感知精度要求的条件下，减少感知时间提高吞吐量。本发明实施例的方法，包括：获得目标信道间的相关性信息；获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果；根据所述至少一条目标信道的频谱感知结果及所述目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果。本发明实施例，只需要对部分信道进行频谱感知，减少了感知期的时间，利用信道间的相关性预测获得其他未感知新到的感知结果，这样降低了频谱感知的开销，提高了系统的吞吐量。

Description

频谱感知方法、装置及系统

技术领域

本发明实施例涉及无线通信技术，特别是涉及一种感知无线电的技术。

背景技术

随着无线通信业务需求的高速增长，目前可用的频谱资源正在变得越来越稀缺，由此出现了感知无线电(Cognitive Radio，CR)。感知无线电是一种无线电系统，次用户(非授权用户)在不对主用户(授权用户)造成干扰的情况下从空间、频率及时间等多维的利用空闲频谱资源进行通信。在感知无线电系统中，空闲频谱检测技术是决定感知无线电技术能否实现的关键技术之一。因此频谱感知成为感知无线电一项重要技术。

频谱感知的目的是监视和检测特定频段上的主用户信号的活动情况，当检测到空闲频谱存在时，感知无线电系统可以使用该频谱；而当检测到主用户信号出现时，感知无线电系统必须在规定的时间推出该频段。为了能够对主用户信号进行有效的检测，要求次用户的频谱感知的频谱感知和数据传输不能同时进行。为了增加感知准确度，需要尽可能长的感知时间，相应的次用户数据传输的时间则减少，使得吞吐量降低；而如果减小感知时间，则会造成次用户的数据传输与主用户产生冲突，同样造成吞吐量的降低。目前的做法大多对每一条目标信道进行频谱感知，因此，如何在满足感知精度要求的条件下，减少感知时间提高吞吐量成为感知无线电领域的重要问题。

发明内容

本发明实施例提供一种利用信道间相关性进行频谱感知的方法，实现在满足感知精度要求的条件下，减少感知时间提高吞吐量。

本发明实施例给出一种频谱感知方法，包括：

获得目标信道间的相关性信息；

获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果；

根据所述至少一条目标信道的频谱感知结果及所述目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果。

进一步，本发明实施例还提供一种频谱感知节点，包括：

测量融合模块，用于获得目标信道间的相关性信息；

谱感知模块，用于获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果；

测量分析模块，用于根据所述至少一条目标信道的频谱感知结果及所述目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果。

本发明实施例还给出一种频谱感知系统，包括：

测量融合节点，用于获得目标信道间的相关性；

感知节点，用于从所述测量融合节点获得目标信道间的相关性信息，对至少一条目标信道进行信道感知，并根据感知结果和信道的相关性信息，预测其它未感知信道的状态，确定其他目标信道的感知结果。

本发明实施例，只需要对部分信道进行频谱感知，减少了感知期的时间，利用信道间的相关性预测获得其他未感知新到的感知结果，这样降低了频谱感知的开销，提高了系统的吞吐量。

附图说明

图1所示为所示为本发明实施例的方法流程图；

图2所示为本发明施实例知时隙配置图；

图3所示为本发明施实例一种基于频谱预测的频谱感知系统图；

图4所示为本实施例中基于频谱预测的动态频谱接入系统节点结构框图。

具体实施方式

在现有技术中次用户需要对每一个目标频谱进行感知确定目标频谱是否处于空闲状态。本发明实施例给出一种基于频谱预测的频谱感知系统，通过信道间的相关性根据部分感知结果预测其他频谱的感知结果。

在一个基于频谱预测的动态接入系统中，可以包括感知测量融合节点及感知节点。实践中，可以也可以将感知测量融合的功能放置在一个感知节点上。如图1所示为本发明实施例的方法流程图。

S101，获得目标信道间的相关性信息。

目标信道间的相关性信息用来表征信道间频谱使用情况的相似程度。在本发明实施例的研究中发现，每个信道下一时隙的信道状态与该信道的历史状态有较强的相关性。因此可以对部分信道进行频谱感知的基础上，利用获得的信道相关性信息预测其他未感知的信道的状态。

S102，获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果。

对部分目标信道进行频谱感知，这里的部分信道可以是至少一条待进行频谱感知的目标信道。

如果在系统中包括有感知测量融合节点则在感知测量融合节点计算目标信道间的相关性信息，由感知节点进行感知，将感知结果发送给感知测量融合节点。另一种实现可以为，某一特定的感知节点，称为中心感知节点，其计算获得目标信道间的相关性信息，该中心感知节点对部分目标信道进行感知，直接获得目标信道的频谱感知结果。

S103，根据所述至少一条目标信道的频谱感知结果及所述目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果。

由于信道间具有相关性，在对部分信道进行感知后，根据感知的结果和信道间的相关性，可以预测获得其他未感知的信道的状态。

作为一种实现方式，可以设定一个相关性阈值，如果两条信道间的相关性大于该阈值，如果感知到其中第一条信道的感知结果，则第二条信道通过预测认为与第一条信道有同样的感知结果，从而不用实际感知第二条信道而是通过两条信道间的相关性进行预测确定。而未进行实际感知的信道，都可以根据与其相似性大于阈值的信道的感知结果预测确定。所以进行实际感知的信道至少为一条，可能为多条。因此确定其他目标信道的感知结果可以为当其他信道与所述至少一条目标信道的相似性大于一阈值时，所述其他目标信道的感知结果与所述至少一条目标信道的感知结果相同。

例如，我们认为信道相关性大于95％时，两条信道有同样的感知结果。在某一时刻，感知到信道c的状态为空闲，由于信道d与信道c的信道相关性为96％，则认为此刻信道d的状态也为空闲。

本发明实施例，只需要对部分信道进行频谱感知，减少了感知期的时间，利用信道间的相关性预测获得其他未感知新到的感知结果，这样降低了频谱感知的开销，提高了系统的吞吐量。

进一步，本发明频谱预测的又一方法实施例。

S201，根据频谱测量结果，计算信道之间的相关性。

频谱测量结果可以是其它频谱测量节点的动态输入，或预先获得的静态历史频谱测量信息。目标信道间的相关性信息可以包括：两个信道上主用户出现次数和出现时间的概率；或两个信道上业务相似度；或两个信道上的信干噪比的相似度等。总之，信道间的相关性信息用来表征信道间频谱使用情况的相似程度。

下面举例说明信道相关性的一种计算方法，在本例中用出现次数和出现时间的概率表征信道间的相关性信息，即出现次数和出现时间的概率作为测量信息，具体可以理解为指主用户在信道c上是否出现过。

信道c的历史测量信息可以表示为一个状态序列，例如信道的空闲信息，即信道上主用户出现的次数和时间情况：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{CSI}}\left(c\right)=\{\mathrm{CSI}(c,t_1),\mathrm{CSI}(c,t_2),...\mathrm{CSI}(c,t_n)\}$

其中，t为不同时隙CSI为信道状态信息，

信道c1和c2之间的相关性ρ(c₁，c₂)可以表示为，

$\mathrm{\ρ}(c_1,c_2)=\frac{A-D}{A+D}---\left(1\right)$

其中

中0的个数，表示两个序列中相同元素的个数

中1的个数，表示两个序列中不同元素的个数

S202，感知节点对部分目标信道进行信道感知获得部分目标信道的感知结果。

在本实施例中，感知节点的一种感知时隙配置方式如图2所示，一个完整的感知周期由至少一个感知期和数据传输期组成.在一个感知期内，进行多个信道的感知。感知期内被感知信道的数量以及顺序取决于频谱感知策略。在本实施例中，可以根据信道间的相关性才决定频谱感知策略。首先感知节点或者是测量融合节点根据感知策略确定每次感知的信道(即感知哪个信道)。感知节点进行信道感知获得感知结果。

实践中，可以先确定感知策略，确定对所述选择出的目标信道的感知顺序，按所述感知顺序对所述选择出的目标信道进行感知。感知节点对部分目标信道进行信道感知获得部分目标信道的感知结果时，感知策略的确定基于感知节点的特定目标，可基于特定的优化目标以及约束条件。优化目标可以包括：单节点平均吞吐量最大化，或系统平均吞吐量最大化等，约束条件可以包括：与主用户的冲突概率、次用户的最大接入能力等。比如根据次用户与主用户的冲突概率或次用户的最大接入能力确定所述目标信道的感知顺序，所述感知顺序尽量使单节点平均吞吐量最大化，或系统平均吞吐量最大化。实践中可能是接近最大即可。

下面举例说明一种基于单节点平均吞吐量最大化的频谱感知策略。

用R(CAV)表示感知节点平均吞吐量，

$R\left(\mathrm{CAV}\right)=\underset{n\∈N}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{CAV}\left(n\right)B(T-\mathrm{it})/T---\left(2\right)$

其中，N为被感知信道的集合，B是单个信道带宽，T是一个感知周期，t是感知一个信道的时间。(2)式表示感知了i个信道后进行接入，单节点的平均吞吐量。被感知信道的集合N，是指实际需要感知的信道，不包括通过预测确定感知结果的信道。全部的目标信道包括实际进行感知的目标信道和通过预测的获得感知结果的信道。

下一次采取感知行为，感知信道a后，节点获得的吞吐量增益为

r(CAV，a)＝E[R(CAV_Next)-R(CAV_Current)]          (3)

节点的优化目标可以定义为每个感知周期内的平均吞吐量增量最大化，即：

$V_{{\mathrm{\π}}^{*}}\left(\mathrm{CAV}\right)=\underset{a\∈\mathrm{\π}}{\max }E\left[r(\mathrm{CAV},a)\right]---\left(4\right)$

感知节点的最佳频谱感知策略π^*是指满足(4)式的最佳信道感知顺序。

在确定感知顺序后，频谱感知可以通过单个节点实现，也可以通过多个节点协作实现。如果采用单点感知，则可能单节点感知灵敏度有限，并且单节点感知只能反映本节点周围的频谱可用情况，而不能反映整个通信范围的频谱可用情况。如果采用多节点协同频谱感知可以解决这两个方面的问题，协同频谱感知利用CR网络内不同地理位置的感知节点构成的空间分集，大大提高了全局检测性能，并且可以获得全局的频谱可用情况。如果采用多点感知的模式，则可以将感知节点给感知测量融合节点或者中心感知节点。在感知测量融合节点或者中心感知节点上有信道间相关性信息。

S203，根据对部分目标信道的感知结果和目标信道间的相关性信息预测确定其他为进行实际感知信道的频谱感知结果。

利用信道的可用度(CA，Channel Availability)表示信道在某个时刻空闲的概率。这个信道的可用度可以根据信道上主用户出现次数和出现时间的概率，或者主用户的业务情况或者该信道的信干燥比确定。当主用户出现时间次数越少出现时间越短则其可用度越高，主用户的业务越少则其可用度也越高，或者信道的信干燥比越大其可用度越大。

信道c的可用度表示为：

CA(c，t)＝P{CSI(c，t)＝0}

CAV(Channel Availability Vector)表示一组信道的可用度。

CAV(c，t)＝CA(c，t)＝P{CSI(c，t)＝0}

$\mathrm{CAV}(c,t)=\left\{\begin{array}{cc}1& \mathrm{ifCSI}(c,t)=0\\ 0& \mathrm{ifCSI}(c,t)=1\end{array}\right.$

当对信道s进行感知后，其它未感知信道c的可用度可以通过下式获得：

$\mathrm{CAV}(c,t)=\left\{\begin{array}{cc}P\{\mathrm{CSI}(c,t)=\mathrm{CSI}(s,t)\}& \mathrm{ifCSI}(s,t)=0\\ P\{\mathrm{CSI}(c,t)\≠\mathrm{CSI}(s,t)\}& \mathrm{ifCSI}(s,t)=1\end{array}\right.$

根据统计理论，当信道的历史测量信息足够多时，

$\mathrm{CAV}(c,t)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{A}{A+D}& \mathrm{ifCSI}(s,t)=0\\ \frac{D}{A+D}& \mathrm{ifCSI}(s,t)=1\end{array}\right.$

根据(1)式，

$\mathrm{CAV}(c,t)=\left\{\begin{array}{cc}(1+\mathrm{\ρ}(s,c))/2& \mathrm{ifCSI}(s,t)=0\\ (1-\mathrm{\ρ}(s,c))/2& \mathrm{ifCSI}(s,t)=1\end{array}\right.---\left(5\right)$

上式(5)中，信道相关性ρ(s，c)可根据感知结果进行动态更新，因此隐含了时间的变化维度。

在上述的实施例中，计算信道之间的相关性可以是感知节点给感知测量融合节点或者中心感知节点。因此整个方法可以有两种实施模式，一是感知测量融合节点计算并存有信道间相关性信息，其接收或获取其他感知节点对部分目标信道的感知结果，然后再根据对部分目标信道的感知结果和目标信道间的相关性确定其他信道的频谱感知结果。另一种模式，感知测量节点的功能放置在中心感知节点上，中心感知节点计算并存有信道间相关性信息，然后该节点对选择出的部分目标信道进行感知活动感知结果，如果采用多点感知，其接收或者获取其他感知节点对选择出的部分目标信道的感知结果，然后再根据对部分目标信道的感知结果和目标信道间的相关性确定其他信道的频谱感知结果。

进一步，采用信道预测方法，可能会出现两个不同信道(s1，s2)的感知结果对同一个信道(c)产生不同的预测。因此，需要进一步增加其他目标信道的感知结果的更新准则。用ETP表示信道状态的熵，用信道的熵来表示信道的不确定程度，则对于信道c其ETP的计算如下：

ETP(c)＝-CAV(c)log₂(CAV(c))-(1-CAV(c))log₂(1-CAV(c))熵越小说明信道的不确定性越小，即更容易判断信道当前的状态(0或1)。本实施例通过低不确定性更新准则更新对信道的预测感知结果，低不确定性更新准则可以描述为：当采用(5)式对信道c进行预测时，若预测后的信道状态熵小于预测前的信道状态熵，则按照(5)式的预测结果更新信道c的当前状态。

本发明实施例，只需要对部分信道进行频谱感知，减少了感知期的时间，利用信道间的相关性预测获得其他未感知新到的感知结果，这样降低了频谱感知的开销，提高了系统的吞吐量。同时利用信道间的相关性来确定需要感知的目标信道的顺序及策略，根据感知的结果预测其他目标信道活动感知结果，提高了系统的准确性，能够进一步满足感知精度要求的条件下，减少感知时间提高吞吐量。

从上述方法实施的角度，给出又一个实施例。先确定目标频谱直接的相关性，把确定有相关性的频谱组成绑定关系。绑定关系的信息可以存在感知节点上，也可在测量融合节点或者系统其他的节点。感知节点在进行目标信道的感知过程中，可以获得该绑定关系，即获得目标信道间的相关性信息。感知节点逐个进行感知之前，先查找绑定关系，先感知绑定关系中涉及的部分目标信道，如果存在绑定关系并且已有频谱已感知完成，那么其他目标信道不需要感知而是根据绑定关系预测确定。

本发明实施例进一步提供实现上述方法的系统，包括测量融合节点及感知节点，上述测量融合节点及感知节点可以位于网关、基站、中继站以及终端等节点。下面以蜂窝网络中基站和移动终端参与的合作频谱感知为例，说明上述方法的应用。在蜂窝网络的合作频谱感知中，由基站对小区内参与协作频谱感知的终端进行统一管理，包括感知节点选择、感知任务分配以及感知和接入策略决策等。基站将频谱感知策略的决策结果下发给所有参与协作频谱感知的终端，终端进行本地感知，将感知结果上报基站，由基站对所有协作感知节点的感知结果进行融合，并基于信道的相关性信息进行感知和接入决策。

如图3所示的一种基于频谱预测的频谱感知系统30。系统30包括频谱测量融合节点301及至少一个感知节点302，在具体的系统中，可以有多个感知节点302。测量融合节点301可以获得目标信道间的相关性。首先根据已有的频谱测量结果，计算目标信道间的相关性。已有的频谱测量结果可以是其它频谱测量节点的动态输入，或事先获得的静态历史频谱测量信息。目标信道间的相关性信息用来表征信道间频谱使用情况的相似程度。可以为两个信道上主用户出现次数和出现时间的概率；或两个信道上业务相似度；或两个信道上的信干噪比的相似度。感知节点302从测量融合节点301获得目标信道间的相关性，感知节点302对至少一条目标信道进行信道感知，并根据感知结果和信道的相关性信息，预测其它未感知信道的状态，确定其他目标信道的感知结果。感知节点302在当所述其他信道与所述至少一条目标信道的相似性大于一阈值时，确定所述其他目标信道的感知结果与所述至少一条目标信道的感知结果相同。

进一步，测量融合节点301根据目标信道间的相关性确定感知策略，选择出需要感知节点302进行感知的目标信道，并确定感知顺序。也可以由感知节点302获得目标信道间的相关性后确定该感知节点的感知策略选择出需要感知节点进行感知的目标信道，并确定感知顺序。无论是测量融合节点301或者是感知节点302其根据次用户与主用户的冲突概率或次用户的最大接入能力确定目标信道的感知顺序，感知顺序尽量使单节点平均吞吐量最大化，或系统平均吞吐量最大化。

进一步，感知节点302还可以计算通过预测获得感知结果的目标信道的熵，用熵来表示该信道的不确定程度，再根据低不确定性准则对所述其他目标信道的感知结果进行修正。

本发明实施例再给出一种基于频谱预测的频谱感知系统节点，该节点实现上述的方法。这里的节点可以位于网关、基站、中继站以及终端等节点。如图4所示为本实施例中基于频谱预测的动态频谱接入系统节点结构框图。节点400包括：测量融合模块402，频谱感知模块404，测量分析模块406。测量融合模块402用于获得目标信道间的相关性信息。目标信道间的相关性信息用来表征信道间频谱使用情况的相似程度，可以是两个信道上主用户出现次数和出现时间的概率，或两个信道上业务相似度，或两个信道上的信干噪比的相似度。频谱感知模块404用于获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果。频谱感知模块404获得目标信道的频谱感知结果有两种方式。其一可以为该节点对目标信道进行感知获得感知结果。其二为接收其他信道对目标信道进行感知后的结果，如果是该种方法在基于预测的于频谱预测的频谱感知系统中，当前的节点可以认为是测量融合节点或中心感知节点。其他感知节点完成对目标信道的感知后，将结果通知到当前节点。测量分析模块406用于根据已获知的至少一条目标信道的频谱感知结果及目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果。测量分析模块406在当所述其他信道与所述至少一条目标信道的相似性大于一阈值时，确定所述其他目标信道的感知结果与所述至少一条目标信道的感知结果相同。

本发明实施例，只需要对部分信道进行频谱感知，减少了感知期的时间，利用信道间的相关性预测获得其他未感知新到的感知结果，这样降低了频谱感知的开销，提高了系统的吞吐量。

进一步，在节点400中还包括频谱感知决策模块408，用于确定感知策略，根据目标信道间的相关性信息在目标信道中选择至少一条目标信道进行频谱感知，并确定对所述选择出的目标信道的感知顺序，按所述感知顺序对所述选择出的目标信道进行感知。实现中，频谱感知模块404根据频谱感知决策模块408确定的感知策略。还可以当前节点将频谱感知决策模块408确定的感知策略发送给其他感知节点，其他感知节点根据感知策略对目标信道进行感知，并将感知结果再发送给当前节点。所以说频谱感知模块404可以直接对所述目标信道中的至少一条目标信道进行频谱感知；或其他接收感知节点发送的所述至少一条目标信道频谱感知结果给频谱感知模块404，其中由其他感知节点对目标信道进行频谱感知。频谱感知决策模块408根据次用户与主用户的冲突概率或次用户的最大接入能力确定目标信道的感知顺序，感知顺序尽量使单节点平均吞吐量最大化，或系统平均吞吐量最大化。

又进一步，在在节点400中还包括修正模块410，修正模块410计算通过预测获得感知结果的目标信道的熵，用熵来表示该信道的不确定程度，再根据低不确定性准则对所述其他目标信道的感知结果进行修正。

本发明实施例，只需要对部分信道进行频谱感知，减少了感知期的时间，利用信道间的相关性预测获得其他未感知新到的感知结果，这样降低了频谱感知的开销，提高了系统的吞吐量。同时利用信道间的相关性来确定需要感知的目标信道的顺序及策略，根据感知的结果预测其他目标信道活动感知结果，提高了系统的准确性，能够进一步满足感知精度要求的条件下，减少感知时间提高吞吐量。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (22)

1.一种频谱感知方法，其特征在于，包括：

获得目标信道间的相关性信息；

获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果；

根据所述至少一条目标信道的频谱感知结果及所述目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标信道间的相关性信息表征信道间频谱使用情况的相似程度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果包括：

直接对所述目标信道中的至少一条目标信道进行频谱感知；或

接收感知节点发送的所述至少一条目标信道频谱感知结果，其中由所述感知节点对所述至少一条目标信道进行频谱感知。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述目标信道中的至少一条目标信道进行频谱感知包括；

根据所述目标信道间的相关性信息在所述目标信道中选择至少一条目标信道进行频谱感知，并确定对所述选择出的目标信道的感知顺序，按所述感知顺序对所述选择出的目标信道进行感知。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标信道间的相关性信息包括：

两个信道上主用户出现次数和出现时间的概率；或

两个信道上业务相似度；或

两个信道上的信干噪比的相似度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得目标信道间的相关性信息包括： 

根据其他频谱测量节点发送的频谱测量结果计算获得所述目标信道间的相关性信息；或

根据静态历史频谱测量统计信息计算获得所述目标信道间的相关性信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述其他目标信道的熵，用所述熵表示该信道的不确定程度；

根据低不确定性准则对所述其他目标信道的感知结果进行修正。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定对所述选择出的目标信道的感知顺序包括：

根据次用户与主用户的冲突概率或次用户的最大接入能力确定所述目标信道的感知顺序，所述感知顺序使单节点平均吞吐量最大化，或系统平均吞吐量最大化。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一条目标信道的频谱感知结果及所述目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果包括：

当所述其他信道与所述至少一条目标信道的相似性大于一阈值时，确定所述其他目标信道的感知结果与所述至少一条目标信道的感知结果相同。

10.一种频谱感知系统节点，其特征在于，该节点包括：

测量融合模块，用于获得目标信道间的相关性信息；

谱感知模块，用于获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果；

测量分析模块，用于根据所述至少一条目标信道的频谱感知结果及所述目标信道间的相关性信息确定其他目标信道的感知结果。

11.根据权利要求10所述的节点，其特征在于，所述测量融合模块获得的目标信道间的相关性信息表征信道间频谱使用情况的相似程度。

12.根据权利要求10所述的节点，其特征在于，所述谱感知模块获得至少一条所述目标信道的频谱感知结果包括： 

所述谱感知模块直接对所述目标信道中的至少一条目标信道进行频谱感知；或接收其他感知节点发送的所述至少一条目标信道频谱感知结果，其中由所述其他感知节点对目标信道进行频谱感知。

13.根据权利要求12所述的节点，其特征在于，还包括频谱感知决策模块，用于根据所述目标信道间的相关性信息在所述目标信道中选择至少一条目标信道进行频谱感知，并确定对所述选择出的目标信道的感知顺序，所述谱感知模块或所述其他节点按所述感知顺序对所述选择出的目标信道进行感知。

14.根据权利要求13所述的节点，其特征在于，所述频谱感知决策模块根据次用户与主用户的冲突概率或次用户的最大接入能力确定所述目标信道的感知顺序，所述感知顺序使单节点平均吞吐量最大化，或系统平均吞吐量最大化。

15.根据权利要求10所述的节点，其特征在于，所述节点还包括：

修正模块，用于计算所述其他目标信道的熵，用所述熵表示该信道的不确定程度；根据低不确定性准则对所述其他目标信道的感知结果进行修正。

16.根据权利要求10所述的节点，其特征在于，所述测量分析模块在当所述其他信道与所述至少一条目标信道的相似性大于一阈值时，确定所述其他目标信道的感知结果与所述至少一条目标信道的感知结果相同。

17.一种频谱感知系统，其特征在于，所述系统包括：

测量融合节点，用于获得目标信道间的相关性；

感知节点，用于从所述测量融合节点获得目标信道间的相关性信息，对至少一条目标信道进行信道感知，并根据感知结果和信道的相关性信息，预测其它未感知信道的状态，确定其他目标信道的感知结果。

18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述测量融合节点根据所述目标信道间的相关性信息选择出所述感知节点进行感知的目标信道，并确定感知顺序。 

19.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述感知节点从所述测量融合节点获得目标信道间的相关性信息后根据所述目标信道间的相关性信息选择出进行感知的目标信道，并确定感知顺序。

20.根据权利要求18或19所述的系统，其特征在于，所述测量融合节点或者感知节点根据次用户与主用户的冲突概率或次用户的最大接入能力确定所述目标信道的感知顺序，所述感知顺序使单节点平均吞吐量最大化，或系统平均吞吐量最大化。

21.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，感知节点计算所述其他目标信道的熵，根据低不确定性准则对所述其他目标信道的感知结果进行修正，其中所述熵表示该信道的不确定程度。

22.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述节点在当所述其他信道与所述至少一条目标信道的相似性大于一阈值时，确定所述其他目标信道的感知结果与所述至少一条目标信道的感知结果相同。 

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