CN108900268B - 利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法 - Google Patents

利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，将每次采样得到的多个样本构成样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并按从小到大排序；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；优点是利用了协方差矩阵的最大特征值和估计的噪声功率，能够获得较好的感知性能。

Description

利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法
技术领域
本发明涉及一种认知无线电频谱感知技术，尤其是涉及一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法。
背景技术
移动通信业务多样化的迅猛发展极大程度地丰富和便利了人们的工作和生活，但是，相应地无线设备数量和移动数据流量的需求呈爆炸式增长，这就导致了频谱资源短缺问题。近几年，频谱资源短缺问题已经逐渐显现，而且在可预见的未来会变得愈加严重。然而，这却不是因为物理频谱资源不足造成的，而是因为现有的固定频谱分配策略使很多频谱资源无法得到充分利用，极大地降低了频谱利用率。因此，提高频谱利用率成为了解决这个问题的关键。针对这个问题，Mitola博士提出了认知无线电技术。认知无线电技术是指无线设备能够与所处的通信环境进行交互并根据交互结果改变自身传输参数，从而实现以动态、自适应的方式灵活地利用潜在的空闲频谱。为了避免对授权用户产生干扰，认知无线电技术需要能够准确、快速地发现空闲频谱，实现稳健地频谱感知。因此，频谱感知成为了认知无线电的关键技术之一。
目前，接收信号协方差矩阵的特征值已被广泛应用于认知无线电的频谱感知中，Li等人在2016年发表的《Maximum-eigenvalue-based sensing andpowerrecognition formultiantennacognitive radio system》(用于多天线认知无线电系统的最大特征值感知与功率认知)中提到的传统的最大特征值频谱感知方法被大量的应用。然而，传统的最大特征值频谱感知方法需要知道噪声功率，而实际中噪声功率往往是未知的，当噪声功率未知时，传统的最大特征值频谱感知方法使用人为设定的噪声功率的上界值来代替噪声功率，这会引起噪声功率不确定性的问题，从而会严重降低频谱感知的性能。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其无需知道噪声功率，且感知性能好。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其特征在于该最大特征值频谱感知方法的处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，并将每次采样得到的多个样本构成一个样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并对所有特征值按从小到大的顺序排序，对排序后的每个特征值进行修正；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值的平均值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号。
该最大特征值频谱感知方法具体包括以下步骤：
步骤一：在认知无线电系统中配置有M个通道；将当前想要采样的感知时隙定义为当前感知时隙；然后在当前感知时隙内，对来自M个通道的信号进行同时采样，共进行N次采样，每次采样得到M个样本；接着将每次采样得到的M个样本构成一个样本向量，将第n次采样得到的M个样本构成的样本向量记为x(n)，x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T；其中，M≥3，N≥2M，n为正整数，1≤n≤N，符号“[]”为向量表示符号，[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T为[x1(n),x2(n),…,xM(n)]的转置，x1(n),x2(n),…,xM(n)对应表示第n次采样得到的第1个样本、第n次采样得到的第2个样本、……、第n次采样得到的第M个样本；
步骤二：根据N个样本向量，计算协方差矩阵，记为R，
Figure BDA0001796811610000021
其中，R的维数为M×M，(x(n))H为x(n)的共轭转置；
步骤三：计算R的M个特征值；然后对R的M个特征值按从小到大的顺序进行排序，将排序后的第m个特征值记为λm，λ1＜λ2＜…＜λm＜…＜λM；其中，m为正整数，1≤m≤M，λ1,λ2,…,λm,…,λM对应表示排序后的第1个特征值、排序后的第2个特征值、……、排序后的第m个特征值、……、排序后的第M个特征值；
步骤四：对排序后的每个特征值进行修正，得到排序后的每个特征值对应的修正特征值，将λm对应的修正特征值记为
Figure BDA0001796811610000031
Figure BDA0001796811610000032
其中，
Figure BDA0001796811610000033
e为自然基数；
步骤五：将
Figure BDA0001796811610000034
都作为小特征值，根据所有小特征值的平均值来估计噪声功率，将噪声功率记为
Figure BDA0001796811610000035
Figure BDA0001796811610000036
其中，
Figure BDA0001796811610000037
表示λ1对应的修正特征值，
Figure BDA0001796811610000038
表示λ2对应的修正特征值，
Figure BDA0001796811610000039
表示排序后的第
Figure BDA00017968116100000310
个特征值
Figure BDA00017968116100000311
对应的修正特征值，符号
Figure BDA00017968116100000312
为向下取整运算符号，q为正整数，
Figure BDA00017968116100000313
Figure BDA00017968116100000314
表示排序后的第q个特征值λq对应的修正特征值；
步骤六：根据R的最大特征值λM和
Figure BDA00017968116100000315
计算检验统计量，记为T，
Figure BDA00017968116100000316
步骤七：判断T是否大于判决门限d，如果T＞d，则判定当前感知时隙内存在授权用户信号；否则，判定当前感知时隙内不存在授权用户信号；其中，d满足给定的虚警概率Pf，并通过计算机仿真获得，Pf∈[0,1]。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
1)本发明方法将协方差矩阵的所有特征值按从小到大排序后再修正，将前一半修正特征值作为小特征值，再根据所有小特征值的平均值来估计噪声功率，由于小特征值仅包含噪声信号的功率，不包含授权用户的信号的功率，因此当授权用户的信号存在时，利用小特征值也能准确地估计出噪声功率，解决了传统的最大特征值频谱感知方法需要知道噪声功率的问题。
2)本发明方法在计算检验统计量时利用了协方差矩阵的最大特征值和估计得到的噪声功率，解决了传统的最大特征值频谱感知方法中的噪声功率不确定性的问题，从而使得本发明方法能够获得较好的感知性能。
附图说明
图1为本发明方法的总体流程框图；
图2为取M＝4、N＝100、Pf＝0.1、信噪比区间为-15分贝到0分贝时，采用本发明方法和传统的最大特征值频谱感知方法的检测概率示意图。
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。
本发明提出的一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其总体流程框图如图1所示，其处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，并将每次采样得到的多个样本构成一个样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并对所有特征值按从小到大的顺序排序，对排序后的每个特征值进行修正；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值的平均值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号。
该最大特征值频谱感知方法具体包括以下步骤：
步骤一：在认知无线电系统中配置有M个通道；将当前想要采样的感知时隙定义为当前感知时隙；然后在当前感知时隙内，对来自M个通道的信号进行同时采样，共进行N次采样，每次采样得到M个样本；接着将每次采样得到的M个样本构成一个样本向量，将第n次采样得到的M个样本构成的样本向量记为x(n)，x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T；其中，M≥3，在本实施例中取M＝4，N≥2M，在本实施例中取N＝100，n为正整数，1≤n≤N，符号“[]”为向量表示符号，[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T为[x1(n),x2(n),…,xM(n)]的转置，x1(n),x2(n),…,xM(n)对应表示第n次采样得到的第1个样本、第n次采样得到的第2个样本、……、第n次采样得到的第M个样本。
步骤二：根据N个样本向量，计算协方差矩阵，记为R，
Figure BDA0001796811610000051
其中，R的维数为M×M，(x(n))H为x(n)的共轭转置；通过实验发现，当授权用户的信号的协方差矩阵的秩为1时继续执行以下步骤，即当授权用户的信号的协方差矩阵的秩为1时采用本发明方法，能够获得好的感知性能；当授权用户的信号的协方差矩阵的秩大于1时采用本发明方法的感知性能会有所下降，但仍优于传统的最大特征值频谱感知方法的感知性能。
步骤三：采用现有的特征值计算方法计算R的M个特征值，M个特征值与M个通道中的M为同一个数值；然后对R的M个特征值按从小到大的顺序进行排序，将排序后的第m个特征值记为λm，λ1＜λ2＜…＜λm＜…＜λM；其中，m为正整数，1≤m≤M，λ1,λ2,…,λm,…,λM对应表示排序后的第1个特征值、排序后的第2个特征值、……、排序后的第m个特征值、……、排序后的第M个特征值。
步骤四：对排序后的每个特征值进行修正，得到排序后的每个特征值对应的修正特征值，将λm对应的修正特征值记为
Figure BDA0001796811610000052
Figure BDA0001796811610000053
其中，
Figure BDA0001796811610000054
e为自然基数。
步骤五：将
Figure BDA0001796811610000055
都作为小特征值，根据所有小特征值的平均值来估计噪声功率，将噪声功率记为
Figure BDA0001796811610000056
Figure BDA0001796811610000057
其中，
Figure BDA0001796811610000058
表示λ1对应的修正特征值，
Figure BDA0001796811610000059
表示λ2对应的修正特征值，
Figure BDA00017968116100000510
表示排序后的第
Figure BDA00017968116100000511
个特征值
Figure BDA00017968116100000512
对应的修正特征值，符号
Figure BDA00017968116100000513
为向下取整运算符号，q为正整数，
Figure BDA00017968116100000514
Figure BDA00017968116100000515
表示排序后的第q个特征值λq对应的修正特征值。
步骤六：根据R的最大特征值λM和
Figure BDA00017968116100000516
计算检验统计量，记为T，
Figure BDA00017968116100000517
步骤七：判断T是否大于判决门限d，如果T＞d，则判定当前感知时隙内存在授权用户信号；否则，判定当前感知时隙内不存在授权用户信号；其中，d满足给定的虚警概率Pf，并通过计算机仿真获得，Pf∈[0,1]，在本实施例中取Pf＝0.1，满足给定的虚警概率Pf的判决门限可采用现有技术并通过计算机仿真获得。
本发明方法的可行性和有效性可以通过以下仿真结果进一步说明。
假设认知无线电系统中配置有M＝4个通道，信号采样次数为N＝100，给定的虚警概率为Pf＝0.1，信噪比区间为-15分贝到0分贝，采用本发明方法和传统的最大特征值频谱感知方法的检测概率如图2所示。从图2中可以看出，随着信噪比的增大，采用本发明方法的检测概率和采用传统的最大特征值频谱感知方法的检测概率都在增大，但是信噪比小于-10分贝时，采用传统的最大特征值频谱感知方法的检测概率随信噪比的增大变化不明显，而采用本发明方法的检测概率明显得到提升；当信噪比为-8分贝时，采用本发明方法的检测概率超过0.95，而采用传统的最大特征值频谱感知方法的检测概率不到0.7；当信噪比大于或等于-7分贝时，采用本发明方法的检测概率已达到1，而采用传统的最大特征值频谱感知方法只有当信噪比大于或等于-5分贝时才能达到1，这足以说明本发明方法的感知性能优于传统的最大特征值频谱感知方法的感知性能。

Claims (1)

1.一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其特征在于该最大特征值频谱感知方法的处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，并将每次采样得到的多个样本构成一个样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并对所有特征值按从小到大的顺序排序，对排序后的每个特征值进行修正；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值的平均值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；
该最大特征值频谱感知方法具体包括以下步骤：
步骤一：在认知无线电系统中配置有M个通道；将当前想要采样的感知时隙定义为当前感知时隙；然后在当前感知时隙内，对来自M个通道的信号进行同时采样，共进行N次采样，每次采样得到M个样本；接着将每次采样得到的M个样本构成一个样本向量，将第n次采样得到的M个样本构成的样本向量记为x(n)，x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T；其中，M≥3，N≥2M，n为正整数，1≤n≤N，符号“[]”为向量表示符号，[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T为[x1(n),x2(n),…,xM(n)]的转置，x1(n),x2(n),…,xM(n)对应表示第n次采样得到的第1个样本、第n次采样得到的第2个样本、……、第n次采样得到的第M个样本；
步骤二：根据N个样本向量，计算协方差矩阵，记为R，
Figure FDA0002775749550000011
其中，R的维数为M×M，(x(n))H为x(n)的共轭转置；
步骤三：计算R的M个特征值；然后对R的M个特征值按从小到大的顺序进行排序，将排序后的第m个特征值记为λm，λ1＜λ2＜…＜λm＜…＜λM；其中，m为正整数，1≤m≤M，λ1,λ2,…,λm,…,λM对应表示排序后的第1个特征值、排序后的第2个特征值、……、排序后的第m个特征值、……、排序后的第M个特征值；
步骤四：对排序后的每个特征值进行修正，得到排序后的每个特征值对应的修正特征值，将λm对应的修正特征值记为
Figure FDA0002775749550000021
Figure FDA0002775749550000022
其中，
Figure FDA0002775749550000023
e为自然基数；
步骤五：将
Figure FDA0002775749550000024
都作为小特征值，根据所有小特征值的平均值来估计噪声功率，将噪声功率记为
Figure FDA0002775749550000025
Figure FDA0002775749550000026
其中，
Figure FDA0002775749550000027
表示λ1对应的修正特征值，
Figure FDA0002775749550000028
表示λ2对应的修正特征值，
Figure FDA0002775749550000029
表示排序后的第
Figure FDA00027757495500000210
个特征值
Figure FDA00027757495500000211
对应的修正特征值，符号
Figure FDA00027757495500000212
为向下取整运算符号，q为正整数，
Figure FDA00027757495500000213
Figure FDA00027757495500000214
表示排序后的第q个特征值λq对应的修正特征值；
步骤六：根据R的最大特征值λM和
Figure FDA00027757495500000215
计算检验统计量，记为T，
Figure FDA00027757495500000216
步骤七：判断T是否大于判决门限d，如果T＞d，则判定当前感知时隙内存在授权用户信号；否则，判定当前感知时隙内不存在授权用户信号；其中，d满足给定的虚警概率Pf，并通过计算机仿真获得，Pf∈[0,1]。
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