CN106998235A - 主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数进行分段；对于每个分段，构建一个由多个循环自相关函数组成的横向量，也即循环自相关函数向量；计算所有分段的循环自相关函数向量协方差矩阵的估计，并计算对应的判决统计量；根据一预设虚警概率，计算对应的判决门限；将通过判决统计量与判决门限进行比较；当判决统计量大于所述判决门限时，则判定当前频段是存在主用户信号的，且主用户信号是在感知过程中随机出现的；否则，判断当前频段不存在主用户信号。

Description

主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法

技术领域

本发明涉及一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法。

背景技术

1.认知无线电

随着无线通信的飞速发展，各种需要应用到高速率无线通信技术的业务也不断增加。但是无线电频谱资源是一种自然资源，这种资源是不可再生的。传统的频谱分配模式是固定分配的，即将某个频段分配给某个特定的业务，这样的分配模式在现在往往会导致某些频段过于拥挤而另外一些频段又几乎未被使用的状态，人为地造成无线电频谱资源利用率低下。

认知无线电，作为一种动态的频谱分配方案，其核心思想是将系统中的用户分成主用户和授权用户两大类。主用户是某个频段的授权用户，对该频段的使用具有绝对优先权；而认知用户是未获得频段授权的用户，只能在主用户没有使用该频段时接入该频段，而一旦主用户试图返回时，认知用户必须迅速推出当前使用频段。认知无线电技术通过这样动态接入的方法来达到提高频谱利用效率的目的，这样的方案一经提出就得到了广泛的支持，同时也被视为下一代无线通信的核心物理层技术。

2.频谱感知

在认知无线电系统当中，认知用户为了能够侦测到未被使用的授权频段，必须能够准确的检测到主用户是否存在，这样的检测技术就被称之为频谱感知。认知用户的频谱感知往往是通过采集一段时间的信号样本，然后通过一些特定的信号处理算法来判断当前待测频段是否有主用户信号。如果认知用户判断当前不存在主用户信号，那么则可以接入到这个频段反之则不能接入到这个频段。因此，如果频谱感知结果不准确，发生漏检，那么将会造成对主用户的干扰，从而给认知无线电技术的应用造成障碍，严重时甚至会降低人们对认知无线电技术的社会认同，因此对于频谱感知技术的研究在认知无线电中具有重大意义。

3.主用户信号随机出现

现在的频谱感知技术往往认为在进行频谱感知的时候主用户信号的状态是不发生变化的，即主用户信号在频谱感知的过程当中一直出现或一直不出现。但是这样的假设是不够现实的。为了能够准确探测到主用户信号当前状态，认知用户往往需要通过一段较长的时间来收集信号样本，主用户信号完全可能在这段时间里突然出现。这样的突然出现给现有的频谱感知方法造成重大困扰，因此必须要有合适的方法来处理这个问题。

4.循环平稳

循环平稳信号，是指统计特性呈周期性平稳变化的信号。信号的这种循环平稳特性在实际工程中是随处可见的，比如在通信系统当中，信号的循环平稳性可能来自于载波、导频、循环前缀、编码、同步序列等等多个方面。可以看到，这种循环平稳特性的出现往往是由于人们为了某种目的而特地给通信信号进行的额外的添加，一般情形下是噪声所不具备的。因此，循环平稳性也就可以成为频谱感知当中区别主用户信号和噪声的重要技术特征。并且，由于循环平稳特性本身是基于信号周期性的，与信号能量无关，因此在认知无线电系统与能量检测器一样，也被广泛的研究和应用，并能够作为有效对抗能量检测器噪声能量不确定问题的解决方法之一。

对于循环平稳信号x(t)而言，在基于N个有限个数据样本的时候，它在循环频率α时延τ处的循环自相关函数可以表示为而对于非循环平稳信号而言，这样计算出来的循环自相关函数的值是趋于零的。因此，循环平稳信号的循环自相关函数往往被用于认识无线电系统中的频谱感知当中。

发明内容

本发明的目的在于提供一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，以克服现有技术中存在的缺陷。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，按照如下步骤实现：

步骤S1：记主用户信号随机出现的过程是一个参数已知的泊松随机过程，且认知用户对于主用户信号的循环平稳特征是确知的；将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数进行分段；对于每个分段，构建一个由多个循环自相关函数组成的横向量，也即循环自相关函数向量；

步骤S2：计算所有分段的循环自相关函数向量协方差矩阵的估计量，并计算对应的判决统计量；

步骤S3：根据一预设虚警概率，计算对应的判决门限；

步骤S4：将通过所述步骤S2获取的判决统计量与通过所述步骤S3获取的判决门限进行比较；当判决统计量大于所述判决门限时，则判定当前频段是存在主用户信号的，且主用户信号是在感知过程中随机出现的；否则，判断当前频段不存在主用户信号。

在本发明一实施例中，在所述步骤S1中，所述循环自相关函数向量通过如下步骤构建：

步骤S11：记主用户信号出现的过程为一个到达率λ_α的泊松随机过程，将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数1/α进行分段，记每段采集得到的数据样本数量为T，分段数量为L；

步骤S12：记循环频率α相应的n个延时为τ₁,...,τ_n，对于每个分段，按下式构建循环自相关函数向量：

其中，上标ⁱ表示第i个分段；Re{}和Im{}分别表示取一个虚数的实部和虚部；为信号x(t)基于N个数据样本时，在循环频率α时延τ处的循环自相关函数，并按如下公式计算：

在本发明一实施例中，在所述步骤S2中，对于每个分段对应的循环自相关函数向量协方差矩阵的估计量S按下式获取：

所述判决统计量Δ按照如下方式获取：

在本发明一实施例中，在所述步骤S3中，记所述预设虚警概率为P_fa，所述判决门限γ为：其中，为显著性水平为P_fa，自由度为2n时所对应的中心化卡方值。

在本发明一实施例中，所述步骤S4中，将所述判决统计量Δ与所述判决门限γ进行比较，如果判决统计量Δ大于判决门限γ，判定当前频段是存在主用户信号的，且主用户信号是在感知过程中随机出现的；否则，判断当前频段不存在主用户信号，其判决规则按照如下方式表达：

其中，π为最终判决结果。

进一步的，在本实施例中，还提供一检测概率P_d，由下式估算：

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明所提出的一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，在认知无线电系统中的认知用户进行频谱感知的过程当中，当主用户信号随机出现的时候，采用该方法可以利用信号的循环平稳特性将主用户信号准确识别出来。相比传统循环平稳感知方法，本发明方法具有更强的适用性。

附图说明

图1为本发明中主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法的流程图。

图2为本发明一实施例中样本数量与检测概率关系曲线图。

图3为本发明一实施例中的接收机性能(Receiver Operating Characteristic，ROC)曲线图。

图4为本发明一实施例中信噪比曲线图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

本发明提供一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，包括如下步骤：

步骤S1：假设主用户信号的出现为一个到达率是λ_α的泊松随机过程。此时，将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数1/α进行分段，假设每段采集得到的数据样本数量为T，分段数量为L。对于循环频率α给定相应的n个延时τ₁,...,τ_n，然后对于每个分段，按下式构建循环自相关函数向量：

其中，上标i表示第i个分段，Re{}和Im{}分别表示取一个虚数的实部和虚部。

步骤S2：对于所有的循环自相关函数向量(1≤i≤L)，按照下式获取协方差矩阵的估计量S：

此时，可进一步计算判决统计量Δ为：

步骤S3：给定一虚警概率P_fa，在本实施例中，判决门限γ为其中为显著性水平为P_fa，自由度为2n时所对应的中心化卡方值。

步骤S4：将判决统计量Δ与判决门限γ进行比较，如果判决统计量Δ大于判决门限γ，可以判定当前频段是存在主用户信号的，并且主用户信号可能是在感知过程中随机出现的；否则，判断当前频段不存在主用户信号，且其判决规则如下所示：

其中，π为最终判决结果。

进一步的，为了让本领域技术人员了解本发明提供的方法，下面结合具体实施例进行说明。

在本实施中，通过以下仿真以进一步说明本发明方法的可行性和有效性。在仿真中，假设主用户信号为OFDM信号。OFDM信号目前正在被许多实际的无线通信系统如3GPP/LTE、WLAN、WIMAX、DVB—T等中得到了广泛应用，具有典型的代表性。

OFDM符号的数学表达式是：

其中，γ_i,k是独立同分布的数字序列，N_s是子载波数量，T_s是不带循环前缀时的OFDM符号宽度，q(t)是周期为T_D的脉冲成型函数，并且T_D是T_s和OFDM符号循环前缀宽度T_CP之和，即T_D＝T_s+T_CP。OFDM符号的循环平稳频率为符号宽度T_D的整数倍，即α＝k/T_D(k＝±1,±2,...)，并且k的绝对值越大，循环平稳性就越弱。因此，在仿真中选择的循环频率α＝1/T_D，而对应的延时τ为T_s。

进一步的，在仿真中，以WLAN的OFDM信号为例。WLAN的OFDM信号调制方法为64QAM-OFDM，具有48个数据子载波和4个导频子载波，采用速率为20MHz，OFDM符号宽度T_D为4us。其中，循环前缀长度T_CP为0.8us。这样对于每个OFDM符号，可以得到包括16个循环前缀样本在内的共80个样本。因此，WLAN的OFDM信号的循环频率为1/80，且在本实施例中，在仿真中将以80个样本为一组进行分段。

进一步的，图2为在主用户随机出现时，采用本实施例提供的上述方法中，样本数量与检测概率关系曲线图。

在本实施例中，还提供一检测概率P_d，可由下式估算：

在图2中，设定主用户信号到达率λ_α为1，信噪比为-10dB，虚警概率为0.01。从图2中可以看到本发明提供的方法可以有效地工作在主用户信号随机出现的情况下。此外，图2也给出了通过估计得到的检测概率曲线，可以看到随着样本数量的增加估计得到的检测概率曲线越来越接近仿真的结果，这是因为样本数量的增加能够减少估计误差，从而也证实了检测概率P_d估算公式的正确性。

进一步的，图3为在主用户随机出现时，采用本实施例提供的上述方法的接收机性能(Receiver Operating Characteristic，ROC)曲线。在图3中，设定主用户信号到达率λ_α为1，信噪比为-12dB，分段数量为80即样本总数为6400。图3也证实了主用户信号随机出现时，本发明提供的方法是可以有效工作的。

另外，在图3中，还给出了本发明提供的方法的仿真虚警概率曲线，该曲线是接近于对角线的。由于ROC曲线图中，理论的虚警概率曲线就是一条对角线，因此本发明提供的方法的仿真虚警概率曲线是接近于理论值得，从而证实了本发明提供的方法判决统计量及门限计算的准确性。

进一步的，图4为在主用户随机出现时，采用本实施例提供的上述方法的信噪比曲线图。图4分别设定主用户信号到达率λ_α为1和0.1，虚警概率为0.01，分段数量为80即样本总数为6400。从图4中可以看到，无论到达率λ_α为1还是0.1，本发明提供的方法均可有效工作。但是对于较低的到达率，检测性能就会下降。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，其特征在于，按照如下步骤实现：

步骤S1：记主用户信号随机出现的过程是一个参数已知的泊松随机过程，且认知用户对于主用户信号的循环平稳特征是确知的；将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数进行分段；对于每个分段，构建一个由多个循环自相关函数组成的横向量，也即循环自相关函数向量；

步骤S2：计算所有分段的循环自相关函数向量协方差矩阵的估计量，并计算对应的判决统计量；

步骤S3：根据一预设虚警概率，计算对应的判决门限；

步骤S4：将通过所述步骤S2获取的判决统计量与通过所述步骤S3获取的判决门限进行比较；当判决统计量大于所述判决门限时，则判定当前频段是存在主用户信号的，且主用户信号是在感知过程中随机出现的；否则，判断当前频段不存在主用户信号。

2.根据权利要求1所述的主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述循环自相关函数向量通过如下步骤构建：

步骤S11：记主用户信号出现的过程为一个到达率λ_α的泊松随机过程，将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数1/α进行分段，记每段采集得到的数据样本数量为T，分段数量为L；

步骤S12：记循环频率α相应的n个延时为τ₁,...,τ_n，对于每个分段，按下式构建循环自相关函数向量：

${\hat{r}}_X^{\left(i\right)}\left(T\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\[\mathrm{Re}\left\{{\hat{R}}_{x,\mathrm{\α}}^{\left(i\right)}\left({\mathrm{\τ}}_1\right)\right\},...,\mathrm{Re}\left\{{\hat{R}}_{x,\mathrm{\α}}^{\left(i\right)}\left({\mathrm{\τ}}_n\right)\right\},\mathrm{Im}\left\{{\hat{R}}_{x,\mathrm{\α}}^{\left(i\right)}\left({\mathrm{\τ}}_1\right)\right\},...,\mathrm{Im}\left\{{\hat{R}}_{x,\mathrm{\α}}^{\left(i\right)}\left({\mathrm{\τ}}_n\right)\right\}\],1\≤i\≤L$

其中，上标ⁱ表示第i个分段；Re{}和Im{}分别表示取一个虚数的实部和虚部；为信号x(t)基于N个数据样本时，在循环频率α时延τ处的循环自相关函数，并按如下公式计算：

${\hat{R}}_{x,\mathrm{\α}}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\Σ}}x\left(t\right)x^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\π}\mathrm{\α}t}.$

3.根据权利要求2所述的主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，其特征在于，在所述步骤S2中，对于每个分段对应的循环自相关函数向量协方差矩阵的估计量S按下式获取：

$S\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\frac{1}{L}\underset{i=1}{\overset{L}{\Σ}}{\left({\hat{r}}_X^{\left(i\right)}\right(T)-\frac{1}{L}\underset{i=1}{\overset{L}{\Σ}}{\hat{r}}_X^{\left(i\right)}(T\left)\right)}^{\′}\left({\hat{r}}_X^{\left(i\right)}\right(T)-\frac{1}{L}\underset{i=1}{\overset{L}{\Σ}}{\hat{r}}_X^{\left(i\right)}(T\left)\right);$

所述判决统计量Δ按照如下方式获取：

$\mathrm{\Δ}=\underset{i=1}{\overset{L}{\Σ}}(1-e^{-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{\α}}i}){\left({\hat{r}}_X^{\left(i\right)}\left(T\right)\right)}^{\′}{S}^{-1}{\hat{r}}_X^{\left(i\right)}\left(T\right).$

4.根据权利要求1所述的主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，其特征在于，在所述步骤S3中，记所述预设虚警概率为P_fa，所述判决门限γ为：其中，为显著性水平为P_fa，自由度为2n时所对应的中心化卡方值。

5.根据权利要求1所述的主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，其特征在于，所述步骤S4中，将所述判决统计量Δ与所述判决门限γ进行比较，如果判决统计量Δ大于判决门限γ，判定当前频段是存在主用户信号的，且主用户信号是在感知过程中随机出现的；否则，判断当前频段不存在主用户信号，其判决规则按照如下方式表达：

$\mathrm{\π}=\left\{\begin{array}{cc}1& \mathrm{\Δ}>\mathrm{\γ}\\ 0& \mathrm{\Δ}\≤\mathrm{\γ}\end{array}\right.$

其中，π为最终判决结果。