CN104104459B - 基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,实现了节点设备和终端设备功率谱密度的多窗谱估计、节点设备和终端设备间感知结果的匹配、通信信道以及备用信道的选择。宽频段范围内的频谱感知由于受到感知精度和硬件资源的限制,难以通过单次采样实现功率谱密度估计。本发明通过设置射频前端谐波滤波器组,周期性切换谐波滤波器和本振频率,实现全频段的功率谱密度估计;通过多次采样与功率谱密度分析,可以还原逼近实际的频谱信息,并有效的检测周期性突发信号;通过节点设备的信息处理实现终端设备间、节点设备与终端设备间的信道匹配;通过信道估计后选择的通信信道以及信道匹配的结果,最终实现备用信道的选择。
Description
技术领域
本发明涉及基于认知无线电的通信设备中开机阶段的频谱感知、功率谱密度分析、信道匹配策略、信道估计以及通信信道和备用信道的选择,特别适用于复杂电磁环境与地理环境下战术通信设备的智能化,目的是实现通信设备开机后通信网络的自主、快速建立,各通信链路通信频率、传输速率等传输参数的确定。
背景技术
无线通信飞速发展,其显著特点可以描述为无线电新业务的高速增长和用户需求的不断增加。如何提升频谱利用率以满足用户的带宽需求;如何使无线电智能化以致能够灵活的使用无线资源获取信息服务;如何有效地从环境中获取信息、进行学习以及做出决策,所有这些都是无线通信技术面临的重大挑战。认知无线电技术由于能够充分、高效的利用有限的频谱资源,逐渐成为业界和各频谱管理机构的研究热点。基于认知无线电的无线通信设备可以完成认知无线电网络中的频谱感知与信道认知,实现通信信道与备用信道的智能选择,进而完成传输参数的初始化。
认知无线电得以实现的一个重要前提是具有无线环境感知能力,以及监控有用模型、用户需求和后续变化的能力,因此,必须在可使用的全频段范围内多维度进行频谱检测,从而发现可使用的频段。频谱感知过程不同于一般的通信接收机的信号接收过程,它不需要准确复原所收到的信号信息,只需检测某个频段在某一地理区域,某一时间段上是否有信号存在。所以它的信号处理过程应该要比普通的通信接收机简单,但从另一方面看,由于它不是针对具体的通信系统信号的感知,只是要求所检测授权频段的频谱占用信息,亦即频谱感知的通用性和适用性要强。
在传统的非参数频谱感知理论中,核心问题是估计偏差与方差之间的矛盾,这主要体现在以下两个方面:(1)时间序列的功率谱估计由于旁瓣泄露现象而导致了估计偏差的产生,这可以通过加窗来减轻;(2)加窗的代价是谱估计方差的增加,这是由于有效样本数目的减少而导致的信息的丢失。
为了解决由于加窗而导致的有效信息的丢失,可以采用多重正交窗。在这种方法中,记录的数据不需要分段,并且应用了一些不同的窗。每一个窗都应用于整个记录数据并采用快速傅立叶变换计算周期图,最后对周期图平均得到相应的谱估计。特别地,这种方法选用Slepian序列作为窗对在固定带宽(f-ω,f+ω)内的时间序列进行线性展开。Slepian序列的显著特性就是在有限样本数目下其傅立叶变换的最大能量密度集中于带宽(f-ω,f+ω)内,即Stepian序列在有限采样点时的傅氏变换具有极佳的能量集中特性。这种特性允许折中选取谱分辨率来改善谱特性,使得在降低谱估计的方差时不影响估计偏差。换言之,传统的估计偏差与方差之间的矛盾变为了估计偏差与频谱分辨率之间的矛盾。
发明内容
本发明公开了一种基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,实现了节点设备和终端设备开机阶段全频段频谱的多次采样与功率谱密度分析、节点设备和终端设备间的信道估计、通信信道以及备用信道的选取。宽频段范围内的频谱感知由于受到感知精度和硬件资源的限制,难以通过单次采样来实现功率谱密度的估计。通过设置射频前端谐波滤波器组,周期性的切换谐波滤波器和本振频率,实现全频段的功率谱密度估计;通过多次采样与功率谱密度分析,可以还原逼近实际的频谱信息,并有效的检测周期性突发信号;通过节点设备的信息处理实现终端设备间、节点设备与终端设备间的信道匹配;通过信道估计后选择的通信信道以及信道匹配的结果,最终实现备用信道的选择。本发明完成了通信设备开机后的精确频谱感知:节点设备和终端设备开机精确频谱感知阶段留有较长的感知时间,可以实现全频段频谱的多次采样与功率谱密度分析、节点设备和终端设备间的信道估计、通信信道以及备用信道的选取。
本发明的目的在于实现基于多窗谱估计的宽频段频谱感知,包括开机阶段的频谱感知、功率谱密度分析、信道匹配策略、信道估计以及通信信道和备用信道的选择。本发明完全解决了基于认知无线电的无线通信设备开机阶段的频谱感知与功率谱密度分析、通信信道以及备用信道的选择问题,为解决无线通信设备的高可靠性和高适应性提供了一种可行的途径。
本发明的目的是这样实现的:
基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,通过频谱感知获得无线频谱的环境噪声基底信息,通过功率谱密度分析对无线信道进行排序,通过信道匹配策略得到全网匹配的相对“干净”的信道,其特征在于包括步骤如下:
(1)通信设备开机,判断设备类型为节点设备,还是终端设备,如果是节点设备,则开始对所有终端设备进行轮询接入;如果是终端设备,则开始等待节点设备的轮询接入信息,收到轮询接入信息后进行回复完成接入,然后等待节点设备的开始感知信令;
(2)节点设备计时器计时结束后停止轮询,向完成接入的终端设备发送开始感知信令;
(3)当节点设备的开始感知信令发送完毕或终端设备接收到开始感知信令后,节点设备和终端设备开始分别通过多窗谱估计算法对全频段频谱依次进行功率谱密度感知;
(4)功率谱密度感知完成后,节点设备和终端设备分别对感知的功率谱密度进行分析;
(5)功率谱密度分析结束后,如果是节点设备,则开始对接入的所有终端设备的功率谱密度分析结果进行轮询;如果是终端设备,则等待节点设备的轮询信息,并在轮询到本终端设备后将功率谱密度分析结果上报至节点设备;
(6)节点设备轮询结束并收到终端设备的功率谱密度分析结果后,首先通过信道匹配策略对所有终端设备间的功率谱密度分析结果进行匹配,然后将匹配结果与节点设备的功率谱密度分析结果进行二次匹配,并根据信道带宽得到初步的通信信道;
(7)节点设备得到初步的通信信道后,将初步的通信信道发送至各终端设备;
(8)节点设备分别与各终端设备对初步的通信信道进行两两信道估计得到最终的通信信道;根据得到的最终通信信道,节点设备在初步通信信道结果中选择相应的信道作为备用通信信道;
(9)最终通信信道与备用通信信道确定后,节点设备将通信信道与相应的传输参数发给终端设备,然后经过必要的轮询注册后即开始通信。
其中,步骤(1)中节点设备对所有终端设备进行轮询接入,具体包括以下步骤:
(1.1)设备开机后,如果是节点设备则开始通过低速信令波形依次发送轮询接入信息,等待终端设备的回复与接入;如果是终端设备则等待节点设备的轮询接入信息;
(1.2)终端设备收到节点设备的轮询接入信息后,回复轮询完成接入,然后等待节点设备发送的开始感知信令;
(1.3)节点设备收到第1个终端设备的轮询回复后,标记该设备为接入状态,并启动计时器;
(1.4)节点设备在计时器结束之前继续对其它终端设备进行轮询接入;
(1.5)计时器计时结束后,节点设备完成轮询,对所有接入的终端设备在低速信令波形上广播发送开始感知信令。
其中,步骤(3)中通过多窗谱估计算法对全频段频谱依次进行功率谱密度感知,具体包括以下步骤:
(3.1)切换节点设备与终端设备的谐波滤波器;
(3.2)切换节点设备与终端设备的本振频率;
(3.3)对切换后的频谱进行多次时域采样;
(3.4)对时域采样信号分多路进行DPSS序列加窗;
(3.5)对加窗后的信号进行多窗估计,得到对应的功率谱密度,然后判断是否为最后一段频谱,如果是则转入步骤(3.6);如果不是最后一段频谱,则判断是否谐波滤波器,如果需要切换,则转至步骤(3.1),如果不需要切换,则转至步骤(3.2);
(3.6)对最后一段频谱感知结束后即可以得到全频段频谱的功率谱密度感知结果。
其中,步骤(4)中节点设备和终端设备分别对感知的功率谱密度进行分析具体包括以下步骤:
(4.1)将全频段频谱的功率谱密度感知结果分两路进行处理:一路最大保持,选出每个频点多次估计中的最大值作为最大保持值;另一路逐一相加后求均值;
(4.2)将得到的均值,乘以设定的系数作为信道门限值;
(4.3)将最大保持值根据波道间隔每若干个点为一段与信道门限值比较,如果这些点均低于门限值,此段设为A,反之设为B;
(4.4)如果连续多段均为A且这些段的带宽和等于信道带宽,则以这几段中第1段的标号作为信道标号并标记为1,并求得这几段的均值;反之则标记为0;
(4.5)将记录的信道标号按照均值由低到高排列,标号为0时自动排至序列末端,得到功率谱密度分析结果。
其中,步骤(6)中的信道匹配策略主要由节点设备完成,其流程包括以下步骤:
(6.1)在全频段范围内按频率由低到高生成信道列表;
(6.2)依次将各终端设备的功率谱密度分析结果填入表中;如果对应信道的标记为0,表示该信道在对应的终端处不可使用,表中填入0;
(6.3)首先比较各条信道中非0值的个数,按照个数由多到少排序,个数较多的信道优先选用;如果个数相同则将非0值相加后求均值,均值较小的优先选用;如果均值仍相同,则优先选用序号较小的信道;
(6.4)将步骤(6.3)中选择的信道按照优先等级排序,然后与节点设备的功率谱密度分析结果一起填入与步骤(6.2)相同的表中,并根据步骤(6.3)中的策略得出最终的信道排序结果。
其中,步骤(8)中节点设备在初步通信信道结果中选择相应的信道作为备用通信信道,其流程包括以下步骤:
(8.1)设定通信信道与备用信道以及备用信道间的最小频率间隔,节点设备根据最终的通信信道与最小频率间隔从剩余的初步通信信道中选择排序最前的第1条备用信道;
(8.2)节点设备根据最终的通信信道、第1条备用信道与最小频率间隔从剩余的初步通信信道中选择排序最前的第2条备用信道;
(8.3)节点设备根据最终的通信信道、第1条备用信道、第2条备用信道与最小频率间隔从剩余的初步通信信道中选择排序最前的第3条备用信道。
本发明与现有技术相比有如下有益效果:
(1)针对现有无线通信设备在复杂地理环境和电磁环境中智能性低,通信链路建立困难等问题,本发明提出了基于多窗谱估计的无线频谱感知功能,通过对整个通信频段频谱进行扫描,获得背景噪声和干扰较低的通信频点;通过功率谱密度分析,得出本地推荐的相信道。
(2)针对现有无线通信设备本地信道的差异性,基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法包含了节点设备和终端设备间的信道匹配策略,实现了节点设备和终端设备间无线信道参数的评估,可以完成通信网络频率、速率等传输参数的统一规划。
(3)针对无线通信设备地理环境和电磁环境多变性,基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法不仅选择了最优的通信信道,而且根据选择的通信信道确定了备用信道,为通信过程中环境变化时频率的调整提供了依据。
附图说明
图1是本发明频谱感知与处理的流程图。
图2是终端设备接入的流程图。
图3是本DPSS序列时域波形图。
图4是感知频率本振切换与点数选取示意图。
图5是多窗谱估计流程图。
图6是功率谱密度分析与信道选择流程图。
具体实施方式
下面,结合附图对本发明作进一步说明。
基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,通过频谱感知获得无线频谱的环境噪声基底信息,通过功率谱密度分析对无线信道进行排序,通过信道匹配策略得到全网匹配的相对“干净”的信道,如图1所示。其特征在于包括步骤如下:
(1)通信设备开机,判断设备类型为节点设备,还是终端设备,如果是节点设备,则开始对所有终端设备进行轮询接入;如果是终端设备,则开始等待节点设备的轮询接入信息,收到轮询接入信息后进行回复完成接入,然后等待节点设备的开始感知信令,如图2所示。
(2)节点设备计时器计时结束后停止轮询,向完成接入的终端设备发送开始感知信令。
(3)当节点设备的开始感知信令发送完毕或终端设备接收到开始感知信令后,节点设备和终端设备开始分别通过多窗谱估计算法对全频段频谱依次进行功率谱密度感知。
本设计中拟采用多窗谱估计算法来实现功率谱密度估计。传统的周期图法只用一个数据窗,而Thomson对同一数据序列用多个正交的数据窗分别求直接谱,然后求平均得到谱估计,因而可以得到较小的估计方差。这多个数据窗必须相互正交,以阻止频谱泄漏。
多窗谱定义如下:
其中,
其中,x(n)为信息序列,n为序列的长度,L为数据窗的个数,ai(n)为第i个数据窗并满足:
特别地,这种方法选用离散扁长球体(DPSS)序列作为窗对在固定带宽(f-ω,f+ω)内的时间序列进行线性展开。当时间带宽积为2时可以产生4个相互正交的DPSS序列,如图3所示,在对应的二倍带宽内的能量集中率分别为v1=0.99994,v2=0.99765,v3=0.95939,v4=0.72175。第4个序列的能量集中率偏低,故而舍去,取前三个序列,构成需要的三个窗函数。
本发明主要针对宽频段频谱感知,因此需要切换谐波滤波器和本振,进而分多次来完成全频段的频谱感知与功率谱密度分析。为提高感知精度,每次本振切换均舍去两端的部分点以保证全频段的不间断性,如图4所示。频谱感知的频率时间一般有三部分组成,本振切换时间、信道稳定时间和总线传输时延。为提高对周期性信号的检测准确性,对每段频谱需要连续采样多次,具体的采样次数与要求的信号检测周期有关。
采样完成后的信号分成多路,分别通过相应的DPSS序列进行加窗,然后即可以进行FFT处理,进而得到多窗谱估计后的平均功率谱密度。
(4)功率谱密度感知完成后,节点设备和终端设备分别对感知的功率谱密度进行分析,如图5所示。
初始接入阶段频谱信息统计的步进/波道间隔较小,统计精度较高。首先,当统计带宽上没有超过预设门限的幅值时,标记该段为“1”,否则标记该段为“0”,同时记录该段的平均幅值信息,如表1所示。
表1频谱统计结果
当连续若干段(其中,段数与信道带宽有关)频率的标号均为“1”时,取其中第一段的编号为信道标号,并计算出这条信道的幅度均值,以此类推,完成整个目标频段上频谱的统计;最后,对标记为可用的信道进行比较,并按照幅值由小到大的顺序排列如表2、表3所示。
表2信道统计信息
表3信道排序
序号 | 1 | 2 | 3 | …… | x |
原信道标号 | |||||
信道幅值 | …… |
(5)功率谱密度分析结束后,如果是节点设备,则开始对接入的所有终端设备的功率谱密度分析结果进行轮询;如果是终端设备,则等待节点设备的轮询信息,并在轮询到本终端设备后将功率谱密度分析结果上报至节点设备。
(6)节点设备轮询结束并收到终端设备的功率谱密度分析结果后,首先通过信道匹配策略对所有终端设备间的功率谱密度分析结果进行匹配,然后将匹配结果与节点设备的功率谱密度分析结果进行二次匹配,并根据信道带宽得到初步的通信信道。
节点设备收到终端设备报送的功率谱密度分析结果后,将这些结果存入表4所示的表格中。设置节点设备具有较高的优先级,否则匹配出的信道中可能为发起节点频谱列表中较差的信道,进而影响整个网络的性能,所以,第一步需要首先完成终端设备间信道的匹配,选出全部排序后的信道;然后再把第一步排序后的信道与节点设备的信道进行第二次匹配,进而得到初步的通信信道。
表4信道选择
在信道匹配策略中,首先分析每条信道上非零值的个数,取出非零值最多的信道;如果有一个以上的信道上的非零值相等时,比较这些信道上所有站点报送标号的和,从中取出和值最小的信道;如果和值还相同时,则选择频率较低的信道作为推荐的通信信道。以此规则,选择若干条信道进行信道估计与分析,进而得出最终的通信信道和备用信道。
(7)节点设备得到初步的通信信道后,将初步的通信信道发送至各终端设备;
(8)节点设备分别与各终端设备对初步的通信信道进行两两信道估计得到最终的通信信道;根据得到的最终通信信道,节点设备在初步通信信道结果中选择相应的信道作为备用通信信道;
(9)最终通信信道与备用通信信道确定后,节点设备将通信信道与相应的传输参数发给终端设备,然后经过必要的轮询注册后即开始通信,功率谱密度分析与信道选择完整的流程图如图6所示。
Claims (6)
1.一种基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,实现了节点设备和终端设备开机阶段全频段频谱的多次采样与功率谱密度分析、节点设备和终端设备间的信道估计、通信信道以及备用信道的选取,其特征在于包括如下步骤:
(1)通信设备开机,判断设备类型为节点设备,还是终端设备,如果是节点设备,则开始对所有终端设备进行轮询接入;如果是终端设备,则开始等待节点设备的轮询接入信息,收到轮询接入信息后进行回复完成接入,然后等待节点设备的开始感知信令;
(2)节点设备计时器计时结束后停止轮询,向完成接入的终端设备发送开始感知信令;
(3)当节点设备的开始感知信令发送完毕或终端设备接收到开始感知信令后,节点设备和终端设备开始分别通过多窗谱估计算法对全频段频谱依次进行功率谱密度感知;
(4)功率谱密度感知完成后,节点设备和终端设备分别对感知的功率谱密度进行分析;
(5)功率谱密度分析结束后,如果是节点设备,则开始对接入的所有终端设备的功率谱密度分析结果进行轮询;如果是终端设备,则等待节点设备的轮询信息,并在轮询到本终端设备后将功率谱密度分析结果上报至节点设备;
(6)节点设备轮询结束并收到终端设备的功率谱密度分析结果后,首先通过信道匹配策略对所有终端设备间的功率谱密度分析结果进行匹配,然后将匹配结果与节点设备的功率谱密度分析结果进行二次匹配,并根据信道带宽得到初步的通信信道;
(7)节点设备得到初步的通信信道后,将初步的通信信道发送至各终端设备;
(8)节点设备分别与各终端设备对初步的通信信道进行两两信道估计得到最终的通信信道;根据得到的最终通信信道,节点设备在初步通信信道结果中选择相应的信道作为备用通信信道;
(9)最终通信信道与备用通信信道确定后,节点设备将通信信道与相应的传输参数发给终端设备,然后经过必要的轮询注册后即开始通信。
2.根据权利要求1所述的基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,其特征在于:步骤(1)中节点设备对所有终端设备进行轮询接入,具体包括以下步骤:
(1.1)设备开机后,如果是节点设备则开始通过低速信令波形依次发送轮询接入信息,等待终端设备的回复与接入;如果是终端设备则等待节点设备的轮询接入信息;
(1.2)终端设备收到节点设备的轮询接入信息后,回复轮询完成接入,然后等待节点设备发送的开始感知信令;
(1.3)节点设备收到第1个终端设备的轮询回复后,标记该设备为接入状态,并启动计时器;
(1.4)节点设备在计时器结束之前继续对其它终端设备进行轮询接入;
(1.5)计时器计时结束后,节点设备完成轮询,对所有接入的终端设备在低速信令波形上广播发送开始感知信令。
3.根据权利要求1所述的基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,其特征在于:步骤(3)中通过多窗谱估计算法对全频段频谱依次进行功率谱密度感知,具体包括以下步骤:
(3.1)切换节点设备与终端设备的谐波滤波器;
(3.2)切换节点设备与终端设备的本振频率;
(3.3)对切换后的频谱进行多次时域采样;
(3.4)对时域采样信号分多路进行DPSS序列加窗;
(3.5)对加窗后的信号进行多窗估计,得到对应的功率谱密度,然后判断是否为最后一段频谱,如果是则转入步骤(3.6);如果不是最后一段频谱,则判断谐波滤波器是否需要切换,如果需要切换,则转至步骤(3.1),如果不需要切换,则转至步骤(3.2);
(3.6)对最后一段频谱感知结束后即可以得到全频段频谱的功率谱密度感知结果。
4.根据权利要求1所述的基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,其特征在于:步骤(4)中节点设备和终端设备分别对感知的功率谱密度进行分析具体包括以下步骤:
(4.1)将全频段频谱的功率谱密度感知结果分两路进行处理:一路最大保持,选出每个频点多次估计中的最大值作为最大保持值;另一路逐一相加后求均值;
(4.2)将得到的均值,乘以设定的系数作为信道门限值;
(4.3)将最大保持值根据波道间隔每若干个点为一段与信道门限值比较,如果这些点均低于门限值,此段设为A,反之设为B;
(4.4)如果连续多段均为A且这些段的带宽和等于信道带宽,则以这几段中第1段的标号作为信道标号并标记为1,并求得这几段的均值;反之则标记为0;
(4.5)将记录的信道标号按照均值由低到高排列,标号为0时自动排至序列末端,得到功率谱密度分析结果。
5.根据权利要求1所述的基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,其特征在于:步骤(6)中的信道匹配策略由节点设备完成,其流程包括以下步骤:
(6.1)在全频段范围内按频率由低到高生成信道列表;
(6.2)依次将各终端设备的功率谱密度分析结果填入表中;如果对应信道的标记为0,表示该信道在对应的终端处不可使用,表中填入0;
(6.3)首先比较各条信道中非0值的个数,按照个数由多到少排序,个数较多的信道优先选用;如果个数相同则将非0值相加后求均值,均值较小的优先选用;如果均值仍相同,则优先选用序号较小的信道;
(6.4)将步骤(6.3)中选择的信道按照优先等级排序,然后与节点设备的功率谱密度分析结果一起填入与步骤(6.2)相同的表中,并根据步骤(6.3)中的策略得出最终的信道排序结果。
6.根据权利要求1所述的基于多窗谱估计的宽频段频谱感知方法,其特征在于:步骤(8)中节点设备在初步通信信道结果中选择相应的信道作为备用通信信道,其流程包括以下步骤:
(8.1)设定通信信道与备用信道以及备用信道间的最小频率间隔,节点设备根据最终的通信信道与最小频率间隔从剩余的初步通信信道中选择排序最前的第1条备用信道;
(8.2)节点设备根据最终的通信信道、第1条备用信道与最小频率间隔从剩余的初步通信信道中选择排序最前的第2条备用信道;
(8.3)节点设备根据最终的通信信道、第1条备用信道、第2条备用信道与最小频率间隔从剩余的初步通信信道中选择排序最前的第3条备用信道。
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Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106162784B (zh) * | 2015-04-21 | 2019-07-12 | 普天信息技术有限公司 | 一种频谱共享情形下的频谱切换方法及系统 |
CN106970359A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-07-21 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于椭球基序列的线性调频信号的检测方法 |
CN109004996B (zh) * | 2018-08-13 | 2020-11-03 | 哈尔滨工业大学 | 基于多正弦窗功率谱峰值的信号检测方法 |
CN109633534A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-04-16 | 重庆邮电大学 | 一种用于无源目标运动跟踪的微多普勒估计方法 |
CN111970072B (zh) * | 2020-07-01 | 2023-05-26 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 基于深度强化学习的宽带抗干扰系统及抗干扰方法 |
CN116614887A (zh) * | 2022-02-15 | 2023-08-18 | 诺基亚通信公司 | 功率谱密度感知上行链路调度 |
CN114826541B (zh) * | 2022-04-08 | 2023-12-26 | 西南石油大学 | 一种低样本数信号中心频率估计方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101635937A (zh) * | 2009-08-19 | 2010-01-27 | 清华大学 | 一种应用于uhf频段的空闲频带检测器 |
CN101902251A (zh) * | 2010-08-06 | 2010-12-01 | 北京邮电大学 | 基于lte的协作频谱检测方法和系统 |
CN101977391A (zh) * | 2010-10-15 | 2011-02-16 | 北京邮电大学 | 认知无线网中多终端协作通信方法 |
CN102821478A (zh) * | 2012-09-04 | 2012-12-12 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于认知的宽带无线接入设备星状组网方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100955766B1 (ko) * | 2008-05-15 | 2010-04-30 | 포항공과대학교 산학협력단 | 기존 통신시스템과 주파수 대역을 공유하는 데이터 전송방법 |
-
2014
- 2014-08-07 CN CN201410386363.3A patent/CN104104459B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101635937A (zh) * | 2009-08-19 | 2010-01-27 | 清华大学 | 一种应用于uhf频段的空闲频带检测器 |
CN101902251A (zh) * | 2010-08-06 | 2010-12-01 | 北京邮电大学 | 基于lte的协作频谱检测方法和系统 |
CN101977391A (zh) * | 2010-10-15 | 2011-02-16 | 北京邮电大学 | 认知无线网中多终端协作通信方法 |
CN102821478A (zh) * | 2012-09-04 | 2012-12-12 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于认知的宽带无线接入设备星状组网方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
《一种基于多窗低复杂度的频谱检测算法》;李莉,黄立辉,王沛,张家凯;《电波科学学报》;20111231;第26卷(第6期);1083-1087 * |
《动态分配模式下的宽带频谱感知》;张鹏,赵知劲,尚俊娜;《计算机工程与应用》;20130228;109-112 * |
《认知无线电中基于多窗口谱估计-奇异值分解的频谱空穴检测方法研究》;张凡;《西安工业大学学报》;20130131;第33卷(第1期);24-29 * |
Also Published As
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