CN104994046A - 一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法，其过程为：感知用户对在当前感知帧的感知时隙进行频谱感知时待频谱感知的授权信道进行采样处理，得到离散采样值序列；计算离散采样值序列的能量；对于第1帧感知帧，感知用户根据噪声幅值的均值和方差、授权用户信号幅值的均值和方差、离散采样值序列的能量，采用能量检测法判定授权用户是否存在；对于其余感知帧，感知用户根据在前一帧感知帧的感知信息确定判决门限，再比较离散采样值序列的能量和判决门限判定授权用户是否存在；优点是充分利用了授权用户的马尔可夫链和感知用户的感知机制来提高感知性能；另外，只需知道前一帧的感知信息，因此适应于动态感知帧长度情况下的频谱感知。

Description

一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法

技术领域

本发明涉及一种频谱感知技术，尤其是涉及一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法。

背景技术

无线通信技术迅猛发展，用户对频谱资源的竞争越来越激烈，然而，当前的静态频谱分配政策使得有许多频段没有得到充分的利用。总体上看，频谱资源匮乏与频谱利用率低下相互矛盾。在这个背景下，认知无线电技术被提出来，它允许感知用户动态接入授权用户暂时不占用的频带，从而提高频谱利用率。频谱感知技术是认知无线电系统中感知用户感知授权用户状态的技术。在认知无线电系统中，感知用户必须准确感知授权用户的状态(“存在”或者“不存在”，授权用户存在表示某一时刻授权用户占用授权信道，授权用户不存在表示某一时刻授权用户未占用授权信道)，从而既充分利用空闲频谱资源，又不会对授权用户产生过多干扰。因此，频谱感知技术是认知无线电系统中的首要关键技术。

通常，感知用户进行频谱感知时是以帧的方式进行的。传统的频谱感知算法，如能量检测法和特征检测法等认为不同感知帧之间是相互独立的，它们忽略了授权用户的活动模型和感知用户的感知机制。大量实测数据表明，授权用户的活动状态近似服从一个马尔科夫链，并且授权用户处于“存在”状态和“不存在”状态的时长分布服从指数分布。另外，为了保证在一个感知帧内授权用户的活动状态不变，感知用户的感知帧长度往往远小于授权用户的“存在”状态或“不存在”状态的平均持续时长。因此，实际中不同感知帧之间，尤其是相邻的感知帧之间的相关性很强。当前，在感知用户以帧的方式进行工作时，仅有极少频谱感知算法利用授权用户的活动模型和感知用户的感知机制来改善频谱感知性能；并且，大多现有的频谱感知算法都要求恒定的感知帧长度。然而在考虑感知的能量消耗、频谱利用效率等因素时，动态变化的感知帧长度的性能是最佳的，目前，针对既能充分利用授权用户的活动模型和感知用户的感知机制，又能适应动态变化的感知帧长度的频谱感知算法还未有研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法，其能够充分利用授权用户的马尔科夫链和感知用户的感知机制来提高感知性能，且能够适应动态变化的感知帧长度的感知环境。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法，其特征在于包括以下步骤：

①假设认知无线电系统中只有一个授权用户和一个感知用户，并假设授权用户的状态变化是一个只有“存在”和“不存在”状态的持续时间的马尔可夫链，令α表示授权用户“存在”状态的平均持续时间的倒数，令β表示授权用户“不存在”状态的平均持续时间的倒数，且α和β的值均已知；

设定感知用户以感知帧的方式工作，且每帧感知帧由一个感知时隙和一个数据传输时隙组成，感知用户在每帧感知帧的感知时隙进行频谱感知；并假设感知用户在每帧感知帧的感知时隙进行频谱感知时，授权用户的状态保持不变，噪声幅值的分布和授权用户信号幅值的分布均服从高斯分布，且噪声幅值的均值和方差对应为μ_w和σ_w ²，授权用户信号幅值的均值和方差对应为μ_s和σ_s ²，其中，μ_w和σ_w ²、μ_s和σ_s ²的值均已知；

②将感知用户当前进行频谱感知所在的第i帧感知帧定义为当前感知帧，其中，i的初始值为1，1≤i≤M，M表示认知无线电系统中的感知帧的总帧数；

③感知用户在当前感知帧的感知时隙进行频谱感知时，对待谱频感知的授权信道进行采样处理，得到离散采样值序列；然后计算离散采样值序列的能量，记为U，其中，1≤n≤N，N表示感知用户对其在当前感知帧的感知时隙进行频谱感知时对待谱频感知的授权信道进行采样处理的采样点数，N亦表示离散采样值序列中的采样值的总个数，x(n)表示离散采样值序列中的第n个采样值，符号“||”为取模运算符号；

④令d_i表示在当前感知帧的感知结果，d_i的取值为1或为0，当d_i＝1时代表在当前感知帧授权用户存在，当d_i＝0时代表在当前感知帧授权用户不存在；

⑤如果当前感知帧为第1帧感知帧，则感知用户根据μ_w、σ_w ²、μ_s、σ_s ²和U，并直接采用能量检测法判定在当前感知帧授权用户是否存在，当在当前感知帧授权用户存在时令d_i＝1，当在当前感知帧授权用户不存在时令d_i＝0；

如果当前感知帧为除第1帧感知帧外的其余感知帧，则感知用户首先设计并确定两个判决门限，然后根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限，最后感知用户比较U和最终的判决门限的大小，若U大于或等于最终的判决门限，那么感知用户判定在当前感知帧授权用户存在，授权用户占用授权信道，并令d_i＝1；若U小于最终的判决门限，那么感知用户判定在当前感知帧授权用户不存在，授权用户未占用授权信道，并令d_i＝0；

⑥令i＝i+1，将感知用户欲进行频谱感知所在的第i帧感知帧作为当前感知帧，然后返回步骤③继续执行，直至感知用户在所有感知帧均完成频谱感知，其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。

所述的步骤⑤中感知用户设计并确定两个判决门限，并根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限的具体过程为：

⑤-1、令P_f,i表示在当前感知帧的虚警概率，并令 $P_{f,i}=Q_0\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)+Q_0({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})\×(p_{01,i}^{*}\×P_{d,i-1}+p_{00,i}^{*}\×P_{f,i-1});$ 令P_d,i表示在当前感知帧的检测概率，并令 $P_{d,i}=Q_1\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)+Q_1({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})\×(p_{11,i}^{*}\×P_{d,i-1}+p_{10,i}^{*}\×P_{f,i-1});$ 其中，λ_0,i和λ_1,i表示所设计并待确定的两个判决门限， $Q_1\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_1}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}^{+\mathrm{\∞}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_1)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^2}}dt,$ $Q_0({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_0}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{0,i}}^{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_0)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_0}^2}}dt,$ $Q_1({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_1}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{0,i}}^{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_1)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^2}}dt,$ ${\mathrm{\σ}}_0=\sqrt{2N({\mathrm{\μ}}_w{{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_w}^4)},$ μ₀＝N(μ_w ²+σ_w ²)， ${\mathrm{\σ}}_1=\sqrt{2N\[({\mathrm{\μ}}_w+{\mathrm{\μ}}_s)({{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_s}^2)+{({{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_s}^2)}^2\]},$ μ₁＝N(μ_w ²+σ_w ²+μ_s ²+σ_s ²)，t表示积分变量， $p_{00,i}^{*}=\frac{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ $p_{01,i}^{*}=\frac{\mathrm{\β}-\mathrm{\β}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ $p_{10,i}^{*}=\frac{\mathrm{\α}-\mathrm{\α}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ $p_{11,i}^{*}=\frac{\mathrm{\β}+\mathrm{\α}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ TF_i-1表示当前感知帧的前一帧感知帧的帧长度，P_f,i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的虚警概率，P_d,i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的检测概率；

⑤-2、构建虚警概率约束下最大化检测概率的检测模型： $\begin{array}{cc}s.t.& \begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{\max }& P_{d,i}\end{array}\\ P_{f,i}\≤P_{f\_t\arg et}\\ 2\≤i\≤M\end{array}\end{array},$ 其中，max()为取最大值函数，s.t.表示受约束为，约束条件P_f,i≤P_{f_target}表示P_f,i不能超过P_{f_target}，P_{f_target}表示感知用户设定的目标虚警概率；

⑤-3、利用穷搜索算法解 $\begin{array}{cc}s.t.& \begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{\max }& P_{d,i}\end{array}\\ P_{f,i}\≤P_{f\_t\arg et}\\ 2\≤i\≤M\end{array}\end{array},$ 得到λ_0,i和λ_1,i；

⑤-4、根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限，若d_i-1＝0，则选择λ_1,i作为当前感知帧的最终的判决门限；若d_i-1＝1，则选择λ_0,i作为当前感知帧的最终的判决门限；其中，d_i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果。

与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明方法在进行频谱感知时，充分利用了授权用户的马尔科夫链和感知用户的感知机制，在除第1帧感知帧外的任一帧感知帧的感知时隙进行频谱感知时，首先设计并确定两个判决门限，然后根据前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为最终的判决门限，利用了两帧相邻感知帧之间的相关性，使频谱感知的性能有明显的提升；另外，本发明方法在进行除第1帧感知帧外的任一帧感知帧的频谱感知时，只需知道前一帧感知帧的感知信息，因此适应于动态感知帧长度情况下的频谱感知。

附图说明

图1为感知帧长度为1，授权用户活动占空比为0.5，且授权用户活动周期分别为20、40和100时，本发明方法与现有的能量检测法的虚警概率和检测概率的比较示意图；

图2为感知帧长度为1，授权用户活动周期为40，且授权用户活动占空比分别为0.2、0.5和0.8时，本发明方法与现有的能量检测法的虚警概率和检测概率的比较示意图；

图3为授权用户活动周期为40，授权用户活动占空比为0.2，且感知帧长度动态变化时，本发明方法与现有的能量检测法的虚警概率和检测概率的比较示意图；

图4为本发明方法的总体实现流程框图。

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。

本发明提出的一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法，其目标是在满足虚警概率要求下最大化感知用户的检测概率，其总体实现流程框图如图4所示，其包括以下步骤：

①假设认知无线电系统中只有一个授权用户和一个感知用户，并假设授权用户的状态变化是一个只有“存在”和“不存在”状态的持续时间的马尔可夫链，令α表示授权用户“存在”状态的平均持续时间的倒数，令β表示授权用户“不存在”状态的平均持续时间的倒数，且α和β的值均已知；

设定感知用户以感知帧的方式工作，且每帧感知帧由一个感知时隙和一个数据传输时隙组成，感知用户在每帧感知帧的感知时隙进行频谱感知；并假设感知用户在每帧感知帧的感知时隙进行频谱感知时，授权用户的状态保持不变，噪声幅值的分布和授权用户信号幅值的分布均服从高斯分布，且噪声幅值的均值和方差对应为μ_w和σ_w ²，授权用户信号幅值的均值和方差对应为μ_s和σ_s ²，其中，μ_w和σ_w ²、μ_s和σ_s ²的值均已知，一般μ_w和μ_s均等于0，σ_w ²和σ_s ²均大于0，如σ_w ²＝1，σ_s ²＝0.1。

②将感知用户当前进行频谱感知所在的第i帧感知帧定义为当前感知帧，其中，i的初始值为1，1≤i≤M，M表示认知无线电系统中的感知帧的总帧数。

③感知用户在当前感知帧的感知时隙进行频谱感知时，对待频谱感知的授权信道进行采样处理，得到离散采样值序列；然后计算离散采样值序列的能量，记为U，其中，1≤n≤N，N表示感知用户对其在当前感知帧的感知时隙进行频谱感知时对待频谱感知的授权信道进行采样处理的采样点数，N亦表示离散采样值序列中的采样值的总个数，N>>1，符号“>>”表示远远大于，如取N＝100，x(n)表示离散采样值序列中的第n个采样值，符号“||”为取模运算符号。

④令d_i表示在当前感知帧的感知结果，d_i的取值为1或为0，当d_i＝1时代表在当前感知帧授权用户存在，当d_i＝0时代表在当前感知帧授权用户不存在。

⑤如果当前感知帧为第1帧感知帧，则感知用户根据μ_w、σ_w ²、μ_s、σ_s ²和U，并直接采用现有的能量检测法判定在当前感知帧授权用户是否存在，当在当前感知帧授权用户存在时令d_i＝1，当在当前感知帧授权用户不存在时令d_i＝0。

如果当前感知帧为除第1帧感知帧外的其余感知帧，则感知用户首先设计并确定两个判决门限，然后根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限，最后感知用户比较U和最终的判决门限的大小，若U大于或等于最终的判决门限，那么感知用户判定在当前感知帧授权用户存在，授权用户占用授权信道，并令d_i＝1；若U小于最终的判决门限，那么感知用户判定在当前感知帧授权用户不存在，授权用户未占用授权信道，并令d_i＝0。

在此具体实施例中，步骤⑤中感知用户设计并确定两个判决门限，并根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限的具体过程为：

⑤-1、令P_f,i表示在当前感知帧的虚警概率，并令 $P_{f,i}=Q_0\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)+Q_0({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})\×(p_{01,i}^{*}\×P_{d,i-1}+p_{00,i}^{*}\×P_{f,i-1});$ 令P_di表示在当前感知帧的检测概率，并令 $P_{d,i}=Q_1\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)+Q_1({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})\×(p_{11,i}^{*}\×P_{d,i-1}+p_{10,i}^{*}\×P_{f,i-1});$ 其中，λ_0,i和λ_1,i表示所设计并待确定的两个判决门限， $Q_1\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_1}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}^{+\mathrm{\∞}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_1)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^2}}dt,$ $Q_0({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_0}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{0,i}}^{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_0)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_0}^2}}dt,$ $Q_1({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_1}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{0,i}}^{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_1)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^2}}dt,$ ${\mathrm{\σ}}_0=\sqrt{2N({\mathrm{\μ}}_w{{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_w}^4)},$ μ₀＝N(μ_w ²+σ_w ²)， ${\mathrm{\σ}}_1=\sqrt{2N\[({\mathrm{\μ}}_w+{\mathrm{\μ}}_s)({{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_s}^2)+{({{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_s}^2)}^2\]},$ μ₁＝N(μ_w ²+σ_w ²+μ_s ²+σ_s ²)，t表示积分变量， $p_{00,i}^{*}=\frac{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ $p_{01,i}^{*}=\frac{\mathrm{\β}-\mathrm{\β}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ $p_{10,i}^{*}=\frac{\mathrm{\α}-\mathrm{\α}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ $p_{11,i}^{*}=\frac{\mathrm{\β}+\mathrm{\α}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ TF_i-1表示当前感知帧的前一帧感知帧的帧长度，P_f,i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的虚警概率，P_d,i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的检测概率，当i＝2时P_f,i-1表示在第1帧感知帧的虚警概率、P_d,i-1表示在第1帧感知帧的检测概率，而在第1帧感知帧的虚警概率和在第1帧感知帧的检测概率在能量检测法中已确定。

⑤-2、构建虚警概率约束下最大化检测概率的检测模型： $\begin{array}{cc}s.t.& \begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{\max }& P_{d,i}\end{array}\\ P_{f,i}\≤P_{f\_t\arg et}\\ 2\≤i\≤M\end{array}\end{array},$ 该检验模型在满足约束条件下检测概率越大，则性能就越好，其中，max()为取最大值函数，s.t.表示受约束为，约束条件P_f,i≤P_{f_target}表示P_f,i不能超过P_{f_target}，P_{f_target}表示感知用户设定的目标虚警概率。

⑤-3、利用现有的穷搜索算法解 $\begin{array}{cc}s.t.& \begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{\max }& P_{d,i}\end{array}\\ P_{f,i}\≤P_{f\_t\arg et}\\ 2\≤i\≤M\end{array}\end{array},$ 得到λ_0,i和λ_1,i。

⑤-4、根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限，若d_i-1＝0，则选择λ_1,i作为当前感知帧的最终的判决门限；若d_i-1＝1，则选择λ_0,i作为当前感知帧的最终的判决门限；其中，d_i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果。

⑥令i＝i+1，将感知用户欲进行频谱感知所在的第i帧感知帧作为当前感知帧，然后返回步骤③继续执行，直至感知用户在所有感知帧均完成频谱感知，其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。

以下通过计算机仿真，进一步说明本发明方法的可行性和有效性。

在此，感知用户设定的目标虚警概率P_{f_target}为0.1，感知用户对待频谱感知的授权信道进行采样处理的采样长度为119，即N＝119，随机产生的马尔科夫链长度为10⁵。下面分别从不同授权用户活动周期(用T_PU表示，且)、不同授权用户活动占空比(用DC表示，且)和动态频谱感知帧长度等方面来分析本发明方法的有效性和可行性。

图1给出了感知帧长度为1，授权用户活动占空比为0.5，且授权用户活动周期分别为20、40和100时，本发明方法与现有的能量检测法的虚警概率和检测概率的比较。图1中IF-Simulation表示本发明方法的仿真值，IF-Analysis表示本发明方法的理论值，CED表示现有的能量检测法的仿真值，SNR表示待频谱感知的授权信道的信噪比，P_f表示虚警概率，P_d表示检测概率，T_PU表示授权用户活动周期。从图1中可以看出，本发明方法可以很好地满足虚警概率不大于目标虚警概率的要求；同时，本发明方法在不同授权用户活动周期时的检测概率都要比能量检测法的检测概率好；并且，授权用户活动周期越大，本发明方法的性能就越好。另外，本发明方法的仿真值能很好地符合理论值。

图2给出了感知帧长度为1，授权用户活动周期为40，且授权用户活动占空比分别为0.2、0.5和0.8时，本发明方法与现有的能量检测法的虚警概率和检测概率的比较。图2中IF-Simulation表示本发明方法的仿真值，IF-Analysis表示本发明方法的理论值，CED表示现有的能量检测法的仿真值，SNR表示待频谱感知的授权信道的信噪比，P_f表示虚警概率，P_d表示检测概率，DC表示授权用户活动占空比。从图2中可以看出，本发明方法可以很好的满足虚警概率不大于目标虚警概率的要求；同时，本发明方法在不同授权用户活动占空比时的检测概率都要比能量检测法的检测概率好；当授权用户活动周期一定时，在授权用户活动占空比为0.5时，本发明方法的性能最好。另外，本发明方法的仿真值能很好地符合理论值。

图3给出了授权用户活动周期为40，授权用户活动占空比为0.2，且感知帧长度动态变化时，本发明方法与现有的能量检测法的虚警概率和检测概率的比较。图3中IF-Simulation表示本发明方法的仿真值，IF-Bound表示本发明方法的理论界限，本发明方法的理论界限是在所有感知帧长度取可能帧长度的最大值的假设下得到的，它是频谱检测的最坏情况，CED表示现有的能量检测法的仿真值，SNR表示待频谱感知的授权信道的信噪比，P_f表示虚警概率，P_d表示检测概率，TF0表示感知结果为0时设置的感知帧长度，TF0分别取1、2和4，TF1表示感知结果为1时设置的感知帧长度，TF1取1。从图3中可以看出，在感知帧长度动态变化时，本发明方法仍有很好的性能，体现在：首先，本发明方法的虚警概率不大于目标虚警概率的要求；其次，即便在感知频率缩小为原来的1/4时，本发明方法的检测概率的仿真值和理论界限仍比能量检测法的要好。

由上述仿真结果可以看出，本发明方法有良好的频谱感知性能。与现有算法相比，本发明方法可以使频谱感知的性能有明显的提升，还能适应于动态感知帧长度情况下的频谱感知。

Claims (2)

1.一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法，其特征在于包括以下步骤：

①假设认知无线电系统中只有一个授权用户和一个感知用户，并假设授权用户的状态变化是一个只有“存在”和“不存在”状态的持续时间的马尔可夫链，令α表示授权用户“存在”状态的平均持续时间的倒数，令β表示授权用户“不存在”状态的平均持续时间的倒数，且α和β的值均已知；

设定感知用户以感知帧的方式工作，且每帧感知帧由一个感知时隙和一个数据传输时隙组成，感知用户在每帧感知帧的感知时隙进行频谱感知；并假设感知用户在每帧感知帧的感知时隙进行频谱感知时，授权用户的状态保持不变，噪声幅值的分布和授权用户信号幅值的分布均服从高斯分布，且噪声幅值的均值和方差对应为μ_w和σ_w ²，授权用户信号幅值的均值和方差对应为μ_s和σ_s ²，其中，μ_w和σ_w ²、μ_s和σ_s ²的值均已知；

②将感知用户当前进行频谱感知所在的第i帧感知帧定义为当前感知帧，其中，i的初始值为1，1≤i≤M，M表示认知无线电系统中的感知帧的总帧数；

③感知用户在当前感知帧的感知时隙进行频谱感知时，对待谱频感知的授权信道进行采样处理，得到离散采样值序列；然后计算离散采样值序列的能量，记为U，其中，1≤n≤N，N表示感知用户对其在当前感知帧的感知时隙进行频谱感知时对待谱频感知的授权信道进行采样处理的采样点数，N亦表示离散采样值序列中的采样值的总个数，x(n)表示离散采样值序列中的第n个采样值，符号“||”为取模运算符号；

④令d_i表示在当前感知帧的感知结果，d_i的取值为1或为0，当d_i＝1时代表在当前感知帧授权用户存在，当d_i＝0时代表在当前感知帧授权用户不存在；

⑤如果当前感知帧为第1帧感知帧，则感知用户根据μ_w、σ_w ²、μ_s、σ_s ²和U，并直接采用能量检测法判定在当前感知帧授权用户是否存在，当在当前感知帧授权用户存在时令d_i＝1，当在当前感知帧授权用户不存在时令d_i＝0；

如果当前感知帧为除第1帧感知帧外的其余感知帧，则感知用户首先设计并确定两个判决门限，然后根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限，最后感知用户比较U和最终的判决门限的大小，若U大于或等于最终的判决门限，那么感知用户判定在当前感知帧授权用户存在，授权用户占用授权信道，并令d_i＝1；若U小于最终的判决门限，那么感知用户判定在当前感知帧授权用户不存在，授权用户未占用授权信道，并令d_i＝0；

⑥令i＝i+1，将感知用户欲进行频谱感知所在的第i帧感知帧作为当前感知帧，然后返回步骤③继续执行，直至感知用户在所有感知帧均完成频谱感知，其中，i＝i+1中的“＝”为赋值符号。

2.根据权利要求1所述的一种认知无线电系统中的帧间频谱感知方法，其特征在于所述的步骤⑤中感知用户设计并确定两个判决门限，并根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限的具体过程为：

⑤-1、令P_f,i表示在当前感知帧的虚警概率，并令 $P_{f,i}=Q_0\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)+Q_0({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})\×(p_{01,i}^{*}\×P_{d,i-1}+p_{00,i}^{*}\×P_{f,i-1});$ 令P_d,i表示在当前感知帧的检测概率，并令 $P_{d,i}=Q_1\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)+Q_1({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})\×(p_{11,i}^{*}\×P_{d,i-1}+p_{10,i}^{*}\×P_{f,i-1});$ 其中，λ_0,i和λ_1,i表示所设计并待确定的两个判决门限， $Q_0\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_0}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}^{+\mathrm{\∞}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_0)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_0}^2}}dt,Q_1\left({\mathrm{\λ}}_{1,i}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_1}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}^{+\mathrm{\∞}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_1)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^2}}dt,$ $Q_0({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_0}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{0,i}}^{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_0)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_0}^2}}dt,Q_1({\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i})=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\σ}}_1}{\∫}_{{\mathrm{\λ}}_{0,i}}^{{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{e}^{-\frac{{(t-{\mathrm{\μ}}_1)}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_1}^2}}dt,{\mathrm{\σ}}_0=\sqrt{2N({\mathrm{\μ}}_w{{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_w}^4)},$ μ₀＝N(μ_w ²+σ_w ²)， ${\mathrm{\σ}}_1=\sqrt{2N\[({\mathrm{\μ}}_w+{\mathrm{\μ}}_s)({{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_s}^2)+{({{\mathrm{\σ}}_w}^2+{{\mathrm{\σ}}_s}^2)}^2\]},$ μ₁＝N(μ_w ²+σ_w ²+μ_s ²+σ_s ²)，t表示积分变量， $p_{00,i}^{*}=\frac{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},p_{01,i}^{*}=\frac{\mathrm{\β}-\mathrm{\β}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},p_{10,i}^{*}=\frac{\mathrm{\α}-\mathrm{\α}\×e^{-(\mathrm{\α}+\mathrm{\β}){\mathrm{TF}}_{i-1}}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}},$ TF_i-1表示当前感知帧的前一帧感知帧的帧长度，P_f,i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的虚警概率，P_d,i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的检测概率；

⑤-2、构建虚警概率约束下最大化检测概率的检测模型： $s.t.\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{\max }& P_{d,i}\end{array}\\ P_{f,i}\≤P_{f\_t\arg et}\\ 2\≤i\≤M\end{array},$ 其中，max( )为取最大值函数，s.t.表示受约束为，约束条件P_f,i≤P_{f_target}表示P_f,i不能超过P_{f_target}，P_{f_target}表示感知用户设定的目标虚警概率；

⑤-3、利用穷搜索算法解 $s.t.\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\λ}}_{0,i},{\mathrm{\λ}}_{1,i}}{\max }& P_{d,i}\end{array}\\ P_{f,i}\≤P_{f\_t\arg et}\\ 2\≤i\≤M\end{array},$ 得到λ_0,i和λ_1,i；

⑤-4、根据在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果从两个判决门限中选择一个作为当前感知帧的最终的判决门限，若d_i-1＝0，则选择λ_1,i作为当前感知帧的最终的判决门限；若d_i-1＝1，则选择λ_0,i作为当前感知帧的最终的判决门限；其中，d_i-1表示在当前感知帧的前一帧感知帧的感知结果。