CN104821856B - 一种用于ofdm频谱感知的噪声功率估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于OFDM频谱感知的噪声功率估计方法，其利用天线接收时域连续的射频信号，然后对时域连续的射频信号进行下变频、时域采样处理得到时域离散的基带信号，最后根据时域离散的基带信号估计出噪声功率；优点是在不知道接收信号中是否含有OFDM信号的情况下，仍然能够有效估计出噪声功率。

Description

一种用于OFDM频谱感知的噪声功率估计方法
技术领域
本发明涉及一种认知无线电系统的频谱感知中的噪声功率估计技术，尤其是涉及一种用于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiple，正交频分复用)频谱感知的噪声功率估计方法。
背景技术
随着无线通信业务的快速增长，人们对频谱资源的需求量不断提高，频谱资源缺乏的现象变得越来越严重。一方面，无线通信业务的快速发展和各种系统、协议、网络的不断出现，使更多的人需要使用无线电频谱；另一方面，许多频段已经分配给了授权用户，非授权用户只能使用那些没有被授权的频段，而没有被授权的频段又是十分稀缺的，现有的固定的频谱资源分配策略的频谱资源利用率低下是造成这种现象的主要原因之一。认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术能够有效提高频谱资源利用率，是实现频谱资源动态分配的主要方案之一。频谱感知是认知无线电技术中的重要组成部分，其可以有效防止采用认知无线电技术的无线通信业务对在同一频段中的其它无线通信业务产生干扰，频谱感知的性能直接关系到无线通信业务的质量。
由于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiple，正交频分复用)调制方式被大量的通信标准所采用，因此研究人员提出了大量针对OFDM的频谱感知方法。但是在设置判决门限时，已有的大部分OFDM频谱感知方法需要知道噪声功率，然而实际环境中，精确的噪声功率是未知的，必须通过估计获得。现有文献中的噪声功率估计方法，要么利用已知仅含有噪声的接收信号(即不含OFDM信号)来估计噪声功率，或者利用已知同时含有噪声和OFDM信号的接收信号来估计噪声功率。然而，在OFDM频谱感知的过程中，接收信号中是否含有OFDM信号是未知的，因此现有文献中的噪声功率估计方法无法实际用于OFDM频谱感知。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种用于OFDM频谱感知的噪声功率估计方法，其在接收信号中是否含有OFDM信号未知情况下，能够快速、准确的估计出噪声功率。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种用于OFDM频谱感知的噪声功率估计方法，其特征在于包括以下步骤：
①假设认知无线电系统中有1根天线用于接收时域连续的射频信号，则将该天线接收到的时域连续的射频信号表示为时间t的函数，记为x(t)；
②利用现有的下变频处理技术对x(t)进行下变频处理，得到时域连续的基带信号，记为x'(t)；然后利用现有的时域采样处理技术对x'(t)进行采样周期固定的时域采样处理，得到x(t)对应的时域离散的基带信号，将x(t)对应的时域离散的基带信号表示为时域采样序号n的函数，记为x(n)，其中，n＝1,2,…,N，N表示时域采样处理的采样点数，N的取值由OFDM信号的子载波的总个数和OFDM信号的循环前缀的点数决定；
③根据x(n)估计噪声功率，记为σ2，其中， 符号“||”为取绝对值符号，表示x(n)中的第n个时域采样点的采样值，Nd表示OFDM信号的子载波的总个数，Nc表示OFDM信号的循环前缀的点数，K表示不小于2的整数，k表示整数，并且1≤k≤K-1，m表示整数，并且1≤m≤Nc，表示取的实部，表示的共轭，表示x(n)中的第(k-1)×(Nd+Nc)+m个时域采样点的采样值，表示x(n)中的第(k-1)×(Nd+Nc)+m+Nd个时域采样点的采样值。
所述的步骤②中N的取值满足N＝(Nd+Nc)×K，其中，Nd表示OFDM信号的子载波的总个数，Nc表示OFDM信号的循环前缀的点数，K表示不小于2的整数。
所述的步骤②中采样周期为OFDM信号中相邻两个子载波之间的频率间隔的倒数。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
现有技术需要知道接收信号中是否含有OFDM信号才能够估计得到噪声功率，而本发明方法先对接收信号进行下变频处理得到时域连续的基带信号，然后对时域连续的基带信号进行采样周期固定的时域采样处理，得到时域离散的基带信号，再根据时域离散的基带信号估计得到噪声功率，噪声功率估计过程中不需要知道接收信号中是否含有OFDM信号就能估计得到噪声功率，因此本发明方法有效地克服了现有技术需要知道接收信号中是否含有OFDM信号才能够估计得到噪声功率的缺点。
附图说明
图1为当接收信号含OFDM信号时的功率和本发明方法估计的噪声功率的示意图；
图2为当接收信号不含OFDM信号时的功率和本发明方法估计的噪声功率的示意图；
图3为本发明方法的总体实现框图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
本发明提出的一种用于OFDM频谱感知的噪声功率估计方法，其总体实现框图如图3所示，其包括以下步骤：
①假设认知无线电系统中有1根天线用于接收时域连续的射频信号，则将该天线接收到的时域连续的射频信号表示为时间t的函数，记为x(t)。
②对x(t)进行下变频处理，得到时域连续的基带信号，记为x'(t)；然后对x'(t)进行采样周期固定的时域采样处理，得到x(t)对应的时域离散的基带信号，将x(t)对应的时域离散的基带信号表示为时域采样序号n的函数，记为x(n)，其中，n＝1,2,…,N，N表示时域采样处理的采样点数，N的取值由OFDM信号的子载波的总个数和OFDM信号的循环前缀的点数决定。
在本实施例中，N的取值满足N＝(Nd+Nc)×K，其中，Nd表示OFDM信号的子载波的总个数，Nc表示OFDM信号的循环前缀的点数，K表示不小于2的整数，如具体操作时可取K＝12。
在本实施例中，采样周期为OFDM信号中相邻两个子载波之间的频率间隔的倒数。
③根据x(n)估计噪声功率，记为σ2，其中， 符号“||”为取绝对值符号，表示x(n)中的第n个时域采样点的采样值，Nd表示OFDM信号的子载波的总个数，Nc表示OFDM信号的循环前缀的点数，K表示不小于2的整数，如具体操作时可取K＝12，k表示整数，并且1≤k≤K-1，m表示整数，并且1≤m≤Nc，表示取的实部，表示的共轭，表示x(n)中的第(k-1)×(Nd+Nc)+m个时域采样点的采样值，表示x(n)中的第(k-1)×(Nd+Nc)+m+Nd个时域采样点的采样值。
以下通过计算机仿真，进一步说明本发明的噪声功率估计方法的可行性和有效性。
假设OFDM信号的子载波的总个数Nd＝1024，OFDM信号的循环前缀的点数Nc＝256，K＝12，则时域采样处理的采样点数N＝(Nd+Nc)×K＝15360。噪声服从均值为0且方差为1的复高斯分布，即噪声功率为1；OFDM信号的功率为10；共进行1000次独立的仿真。图1给出了当接收信号含OFDM信号时的功率和本发明方法估计的噪声功率，从图1中可以看出，虽然接收信号的功率较高，但是本发明方法能够有效估计出噪声功率。图2给出了当接收信号不含OFDM信号时的功率和本发明方法估计的噪声功率，从图2中可以看出，当接收信号不含OFDM信号时本发明方法仍然能够有效估计出噪声功率。

Claims (2)

1.一种用于OFDM频谱感知的噪声功率估计方法，其特征在于包括以下步骤：
①假设认知无线电系统中有1根天线用于接收时域连续的射频信号，则将该天线接收到的时域连续的射频信号表示为时间t的函数，记为x(t)；
②对x(t)进行下变频处理，得到时域连续的基带信号，记为x'(t)；然后对x'(t)进行采样周期固定的时域采样处理，得到x(t)对应的时域离散的基带信号，将x(t)对应的时域离散的基带信号表示为时域采样序号n的函数，记为x(n)，其中，n＝1,2,…,N，N表示时域采样处理的采样点数，N的取值由OFDM信号的子载波的总个数和OFDM信号的循环前缀的点数决定，N的取值满足N＝(Nd+Nc)×K，Nd表示OFDM信号的子载波的总个数，Nc表示OFDM信号的循环前缀的点数，K表示不小于2的整数；
③根据x(n)估计噪声功率，记为σ2，其中， 符号“||”为取绝对值符号，表示x(n)中的第n个时域采样点的采样值，Nd表示OFDM信号的子载波的总个数，Nc表示OFDM信号的循环前缀的点数，K表示不小于2的整数，k表示整数，并且1≤k≤K-1，m表示整数，并且1≤m≤Nc，表示取的实部，表示的共轭，表示x(n)中的第(k-1)×(Nd+Nc)+m个时域采样点的采样值，表示x(n)中的第(k-1)×(Nd+Nc)+m+Nd个时域采样点的采样值。
2.根据权利要求1所述的一种用于OFDM频谱感知的噪声功率估计方法，其特征在于所述的步骤②中采样周期为OFDM信号中相邻两个子载波之间的频率间隔的倒数。
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