CN109104741B - 一种样本分组方法及使用其估计主用户占空比的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种样本分组方法及使用其估计主用户占空比的方法，该样本分组方法的处理过程为：首先，对一个时隙内的信号进行采样，采样得到2的整数次幂个样本；其次，将对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本中连续的多个样本分到一组，平均分成多组，然后计算在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；再次，在重新分组判定条件成立时，对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本重新平均分成多组，进而获得在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；在重新分组判定条件不成立时，将倒数第二次的分组数作为最优样本组数；优点是其能够有效地降低主用户信噪比对主用户占空比估计的影响，能够准确估计出主用户占空比。

Description

一种样本分组方法及使用其估计主用户占空比的方法

技术领域

本发明涉及一种估计主用户占空比的技术，尤其是涉及一种样本分组方法及使用其估计主用户占空比的方法。

背景技术

随着移动通信的不断发展，无线用户的数量不断增加，人们对于无线通信的需求也越来越高。无线电频谱资源的有限性与人们对无线电频谱资源的需求的大幅提升，构成了当今无线通信发展的一大矛盾。大量的研究表明，现有的固定频谱分配管理策略导致大量的无线电频谱资源无法得到充分利用，造成无线电频谱资源短缺和频谱利用率低这一事实。因此，充分提高无线电频谱资源的利用率将成为有效缓解上述矛盾的关键。在这种情况下，动态频谱接入技术得到了广泛的关注，动态频谱接入可以提高频谱利用率，缓解频谱不足的问题，认知无线电是动态频谱接入的重要技术之一。在认知无线电中，主用户流量信息的获取可以显著提高次级用户的频谱感知和信道选择性能，从而获得更高的频谱利用率。主用户流量的一个关键参数是占空比，它代表了主信号对许可信道的占用率。

为了获得更高的频谱利用率，实现更有效的无线电频谱资源分配，就需要获取主用户占空比信息。现有的主用户占空比的估计方法最主要的就是平均检测法，其将每组样本的平均功率与门限值进行比较，计算出其中平均功率大于门限值的组数所占的比例，作为占空比。那么，如何对样本进行分组比较合适就是一个值得深究的问题了。当前使用的方法大多都是固定分组数，即不管主用户信噪比高还是低，组数以及每组的样本数都是固定的，没有充分考虑主用户信噪比变化所带来的估计误差，这很大程度地限制了主用户占空比估计的性能，最终导致估计出来的主用户占空比与真实占空比存在较大差异。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种样本分组方法及使用其估计主用户占空比的方法，其能够有效地降低主用户信噪比对主用户占空比估计的影响，能够准确估计出主用户占空比。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种样本分组方法，其特征在于它的处理过程为：首先，对一个时隙内的信号进行采样，采样得到2的整数次幂个样本；其次，将对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本中连续的多个样本分到一组，平均分成多组，然后计算在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；再次，在重新分组判定条件成立的前提下，对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本重新平均分成多组，进而获得在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；在重新分组判定条件不成立的前提下，将倒数第二次的分组数作为针对主用户占空比估计的最优样本组数。

该样本分组方法具体包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电系统中，任选一个时隙作为当前时隙；然后对当前时隙内的信号进行N次采样，采样得到N个样本；其中，N为2的整数次幂，N＝2^M，M为大于10的正整数；

步骤二：计算初始的门限值，记为λ₀，

其中，Q^-1()表示Q()的反函数，Q()表示标准正态分布的互补累计分布函数，P_f表示预先设定的虚警概率，P_f∈[0,1]，E₀表示认知无线电系统中的噪声功率；

步骤三：根据λ₀，计算主用户占空比的初始均方误差，记为V₀，V₀＝(P_d,0+P_f)((1-P_d,0)+(1-P_f))+(P_d,0+P_f-1)²；其中，

E₁表示主用户信号功率和E₀之和；

步骤四：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本中连续的2^M-k个样本分到同一组，共平均分成2^k组，将这种分组情况作为第k种分组情况；其中，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤M；

步骤五：计算在第k种分组情况下的门限值，记为λ_k，

步骤六：根据λ_k，计算在第k种分组情况下主用户占空比估计值的均方误差，记为V_k，

其中，

步骤七：判断重新分组判定条件V_k-V_k-1＜0是否成立，如果成立，则令k＝k+1，再返回步骤四继续执行；如果不成立，则执行步骤八；其中，k＝1时V_k-1即为V₀，k≠1时V_k-1表示在第k-1种分组情况下的主用户占空比估计值的均方误差，k＝k+1中的“＝”为赋值符号；

步骤八：将第k-1种分组情况作为针对主用户占空比估计的最优分组情况，认为2^{k -1}为针对主用户占空比估计的最优样本组数。

一种使用上述的样本分组方法估计主用户占空比的方法，其特征在于它的处理过程为：首先，对一个时隙内的信号进行采样，采样得到2的整数次幂个样本；其次，将对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本中连续的多个样本分到一组，平均分成多组，然后计算在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；再次，在重新分组判定条件成立的前提下，对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本重新平均分成多组，进而获得在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；在重新分组判定条件不成立的前提下，将倒数第二次的分组数作为针对主用户占空比估计的最优样本组数；最后，根据最优样本组数，计算每组内的所有样本的平均功率，然后将每组内的所有样本的平均功率与在对应分组情况下的门限值作比较，接着将平均功率大于在对应分组情况下的门限值的所有组所占比例作为主用户占空比的估计值。

该使用样本分组方法估计主用户占空比的方法具体包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电系统中，任选一个时隙作为当前时隙；然后对当前时隙内的信号进行N次采样，采样得到N个样本；其中，N为2的整数次幂，N＝2^M，M为大于10的正整数；

步骤二：计算初始的门限值，记为λ₀，

其中，Q^-1()表示Q()的反函数，Q()表示标准正态分布的互补累计分布函数，P_f表示预先设定的虚警概率，P_f∈[0,1]，E₀表示认知无线电系统中的噪声功率；

步骤三：根据λ₀，计算主用户占空比的初始均方误差，记为V₀，V₀＝(P_d,0+P_f)((1-P_d,0)+(1-P_f))+(P_d,0+P_f-1)²；其中，

^E ₁表示主用户信号功率和E₀之和；

步骤四：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本中连续的2^M-k个样本分到同一组，共平均分成2^k组，将这种分组情况作为第k种分组情况；其中，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤M；

步骤五：计算在第k种分组情况下的门限值，记为λ_k，

步骤六：根据λ_k，计算在第k种分组情况下主用户占空比估计值的均方误差，记为V_k，

其中，

步骤七：判断重新分组判定条件V_k-V_k-1＜0是否成立，如果成立，则令k＝k+1，再返回步骤四继续执行；如果不成立，则执行步骤八；其中，k＝1时V_k-1即为V₀，k≠1时V_k-1表示在第k-1种分组情况下的主用户占空比估计值的均方误差，k＝k+1中的“＝”为赋值符号；

步骤八：将第k-1种分组情况作为针对主用户占空比估计的最优分组情况，认为2^{k -1}为针对主用户占空比估计的最优样本组数；然后执行步骤九；

步骤九：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本平均分成2^k-1组；然后计算每组内的2^M-k+1个样本的平均功率，将第i组内的2^M-k+1个样本的平均功率记为T_i，

其中，符号“”为取模运算符号，i和j为正整数，1≤i≤2^k-1，1≤j≤2^M-k+1，x_i(j)表示第i组内的第j个样本；

步骤十：将每组内的2^M-k+1个样本的平均功率与λ_k-1作比较，列出平均功率大于λ_k-1的所有组，若T_i大于λ_k-1，则将第i组列出；然后计算列出的所有组的组数与2^k-1的比值，将该比值作为主用户占空比的估计值。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)在对一个时隙内采样得到的样本的数目有限的情况下，本发明方法得到的分组数会随着无线电环境自适应变化，从而能更充分地利用这些样本，提高了估计精度，缩小了估计出来的主用户占空比与真实占空比之间的差异。

2)本发明方法在不同的主用户信噪比下，都对应着不同的分组情况，即分组数和每组内的样本数均不固定，可以很好地适应主用户信噪比的变化，即便主用户信噪比很低，依旧会保持较好的主用户占空比估计性能。

附图说明

图1为本发明的样本分组方法的流程框图；

图2为分别使用本发明方法和固定分组的平均估计法估计出的主用户占空比的均方误差随主用户信噪比变化的性能曲线对比图。

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。

实施例一：

本实施例提出的一种样本分组方法，其流程框图如图1所示，其处理过程为：首先，对一个时隙内的信号进行采样，采样得到2的整数次幂个样本；其次，将对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本中连续的多个样本分到一组，平均分成多组，然后计算在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；再次，在重新分组判定条件成立的前提下，对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本重新平均分成多组，进而获得在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；在重新分组判定条件不成立的前提下，将倒数第二次的分组数作为针对主用户占空比估计的最优样本组数。

本实施例的样本分组方法，其具体包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电系统中，任选一个时隙作为当前时隙；然后对当前时隙内的信号进行N次采样，采样得到N个样本；其中，N为2的整数次幂，N＝2^M，M为大于10的正整数，如取M＝20。

步骤二：计算初始的门限值，记为λ₀，

其中，Q^-1()表示Q()的反函数，Q()表示标准正态分布的互补累计分布函数，P_f表示预先设定的虚警概率，P_f∈[0,1]，在本实施例中取P_f＝0.1，E₀表示认知无线电系统中的噪声功率，E₀可以通过现有技术求得。

步骤三：根据λ₀，计算主用户占空比的初始均方误差，记为V₀，V₀＝(P_d,0+P_f)((1-P_d,0)+(1-P_f))+(P_d,0+P_f-1)²；其中，

E₁表示主用户信号功率和E₀之和，主用户信号功率可获得。

步骤四：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本中连续的2^M-k个样本分到同一组，共平均分成2^k组，将这种分组情况作为第k种分组情况；其中，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤M。

步骤五：计算在第k种分组情况下的门限值，记为λ_k，

步骤六：根据λ_k，计算在第k种分组情况下主用户占空比估计值的均方误差，记为V_k，

其中，

步骤七：判断重新分组判定条件V_k-V_k-1＜0是否成立，如果成立，则令k＝k+1，再返回步骤四继续执行；如果不成立，则执行步骤八；其中，k＝1时V_k-1即为V₀，k≠1时V_k-1表示在第k-1种分组情况下的主用户占空比估计值的均方误差，k＝k+1中的“＝”为赋值符号。

步骤八：将第k-1种分组情况作为针对主用户占空比估计的最优分组情况，认为2^{k -1}为针对主用户占空比估计的最优样本组数。

实施例二：

本实施例提出了一种使用实施例一的样本分组方法估计主用户占空比的方法，其处理过程为：首先，对一个时隙内的信号进行采样，采样得到2的整数次幂个样本；其次，将对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本中连续的多个样本分到一组，平均分成多组，然后计算在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；再次，在重新分组判定条件成立的前提下，对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本重新平均分成多组，进而获得在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；在重新分组判定条件不成立的前提下，将倒数第二次的分组数作为针对主用户占空比估计的最优样本组数；最后，根据最优样本组数，计算每组内的所有样本的平均功率，然后将每组内的所有样本的平均功率与在对应分组情况下的门限值作比较，接着将平均功率大于在对应分组情况下的门限值的所有组所占比例作为主用户占空比的估计值。

本实施例的使用样本分组方法估计主用户占空比的方法，其具体包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电系统中，任选一个时隙作为当前时隙；然后对当前时隙内的信号进行N次采样，采样得到N个样本；其中，N为2的整数次幂，N＝2^M，M为大于10的正整数，如取M＝20。

步骤二：计算初始的门限值，记为λ₀，

其中，Q^-1()表示Q()的反函数，Q()表示标准正态分布的互补累计分布函数，P_f表示预先设定的虚警概率，P_f∈[0,1]，在本实施例中取P_f＝0.1，E₀表示认知无线电系统中的噪声功率，E₀可以通过现有技术求得。

步骤三：根据λ₀，计算主用户占空比的初始均方误差，记为V₀，

其中，

E₁表示主用户信号功率和E₀之和，主用户信号功率可获得。

步骤四：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本中连续的2^M-k个样本分到同一组，共平均分成2^k组，将这种分组情况作为第k种分组情况；其中，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤M。

步骤五：计算在第k种分组情况下的门限值，记为λ_k，

步骤六：根据λ_k，计算在第k种分组情况下主用户占空比估计值的均方误差，记为V_k，

其中，

步骤七：判断重新分组判定条件V_k-V_k-1＜0是否成立，如果成立，则令k＝k+1，再返回步骤四继续执行；如果不成立，则执行步骤八；其中，k＝1时V_k-1即为V₀，k≠1时V_k-1表示在第k-1种分组情况下的主用户占空比估计值的均方误差，k＝k+1中的“＝”为赋值符号。

步骤八：将第k-1种分组情况作为针对主用户占空比估计的最优分组情况，认为2^{k -1}为针对主用户占空比估计的最优样本组数；然后执行步骤九。

步骤九：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本平均分成2^k-1组；然后计算每组内的2^M-k+1个样本的平均功率，将第i组内的2^M-k+1个样本的平均功率记为T_i，

其中，符号“||”为取模运算符号，i和j为正整数，1≤i≤2^k-1，1≤j≤2^M-k+1，x_i(j)表示第i组内的第j个样本。

步骤十：将每组内的2^M-k+1个样本的平均功率与λ_k-1作比较，列出平均功率大于λ_k-1的所有组，若T_i大于λ_k-1，则将第i组列出；然后计算列出的所有组的组数与2^k-1的比值，将该比值作为主用户占空比的估计值。

通过以下仿真来进一步说明本发明方法的可行性和有效性。

图2给出了分别使用本发明方法和固定分组的平均估计法(即平均检测法)估计出的主用户占空比的均方误差随主用户信噪比变化的性能曲线对比图。在仿真中，一个时隙内采样得到的样本数N(N＝2¹⁷)保持不变，主用户信噪比由小到大变化(-10dB到2dB)，P_f＝0.1。从图2中可以看出，两种方法的估计精确度都会随着主用户信噪比的增加而提高，不过本发明方法的性能要优于固定分组的平均估计法；并且本发明方法即便在主用户信噪比很低的情况下也有着较好的性能，而固定分组的平均估计法则对主用户信噪比很敏感，即在低信噪比下性能很差。因此，本发明的样本分组方法确实是能够很好地提高主用户占空比估计的准确度。同时也可以看到，在主用户信噪比变小的时候，本发明方法的性能也有所下降，此时如果条件允许，则可以通过增加一个时隙内采样的样本数N来提高本发明方法的性能。

Claims (3)

1.一种样本分组方法，其特征在于它的处理过程为：首先，对一个时隙内的信号进行采样，采样得到2的整数次幂个样本；其次，将对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本中连续的多个样本分到一组，平均分成多组，然后计算在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；再次，在重新分组判定条件成立的前提下，对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本重新平均分成多组，进而获得在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；在重新分组判定条件不成立的前提下，将倒数第二次的分组数作为针对主用户占空比估计的最优样本组数；

该样本分组方法具体包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电系统中，任选一个时隙作为当前时隙；然后对当前时隙内的信号进行N次采样，采样得到N个样本；其中，N为2的整数次幂，N＝2^M，M为大于10的正整数；

步骤二：计算初始的门限值，记为λ₀，

其中，Q^-1()表示Q()的反函数，Q()表示标准正态分布的互补累计分布函数，P_f表示预先设定的虚警概率，P_f∈[0,1]，E₀表示认知无线电系统中的噪声功率；

步骤三：根据λ₀，计算主用户占空比的初始均方误差，记为V₀，V₀＝(P_d,0+P_f)((1-P_d,0)+(1-P_f))+(P_d,0+P_f-1)²；其中，

E₁表示主用户信号功率和E₀之和；

步骤四：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本中连续的2^M-k个样本分到同一组，共平均分成2^k组，将这种分组情况作为第k种分组情况；其中，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤M；

步骤五：计算在第k种分组情况下的门限值，记为λ_k，

步骤六：根据λ_k，计算在第k种分组情况下主用户占空比估计值的均方误差，记为V_k，

其中，

步骤七：判断重新分组判定条件V_k-V_k-1＜0是否成立，如果成立，则令k＝k+1，再返回步骤四继续执行；如果不成立，则执行步骤八；其中，k＝1时V_k-1即为V₀，k≠1时V_k-1表示在第k-1种分组情况下的主用户占空比估计值的均方误差，k＝k+1中的“＝”为赋值符号；

步骤八：将第k-1种分组情况作为针对主用户占空比估计的最优分组情况，认为2^k-1为针对主用户占空比估计的最优样本组数。

2.一种使用权利要求1所述的样本分组方法估计主用户占空比的方法，其特征在于它的处理过程为：首先，对一个时隙内的信号进行采样，采样得到2的整数次幂个样本；其次，将对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本中连续的多个样本分到一组，平均分成多组，然后计算在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；再次，在重新分组判定条件成立的前提下，对该时隙内的信号进行采样得到的所有样本重新平均分成多组，进而获得在这种分组情况下的门限值和主用户占空比的均方误差；在重新分组判定条件不成立的前提下，将倒数第二次的分组数作为针对主用户占空比估计的最优样本组数；最后，根据最优样本组数，计算每组内的所有样本的平均功率，然后将每组内的所有样本的平均功率与在对应分组情况下的门限值作比较，接着将平均功率大于在对应分组情况下的门限值的所有组所占比例作为主用户占空比的估计值。

3.根据权利要求2所述的一种使用样本分组方法估计主用户占空比的方法，其特征在于具体包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电系统中，任选一个时隙作为当前时隙；然后对当前时隙内的信号进行N次采样，采样得到N个样本；其中，N为2的整数次幂，N＝2^M，M为大于10的正整数；

步骤二：计算初始的门限值，记为λ₀，

其中，Q^-1()表示Q()的反函数，Q()表示标准正态分布的互补累计分布函数，P_f表示预先设定的虚警概率，P_f∈[0,1]，E₀表示认知无线电系统中的噪声功率；

步骤三：根据λ₀，计算主用户占空比的初始均方误差，记为V₀，V₀＝(P_d,0+P_f)((1-P_d,0)+(1-P_f))+(P_d,0+P_f-1)²；其中，

E₁表示主用户信号功率和E₀之和；

步骤四：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本中连续的2^M-k个样本分到同一组，共平均分成2^k组，将这种分组情况作为第k种分组情况；其中，k为正整数，k的初始值为1，1≤k≤M；

步骤五：计算在第k种分组情况下的门限值，记为λ_k，

步骤六：根据λ_k，计算在第k种分组情况下主用户占空比估计值的均方误差，记为V_k，

其中，

步骤七：判断重新分组判定条件V_k-V_k-1＜0是否成立，如果成立，则令k＝k+1，再返回步骤四继续执行；如果不成立，则执行步骤八；其中，k＝1时V_k-1即为V₀，k≠1时V_k-1表示在第k-1种分组情况下的主用户占空比估计值的均方误差，k＝k+1中的“＝”为赋值符号；

步骤八：将第k-1种分组情况作为针对主用户占空比估计的最优分组情况，认为2^k-1为针对主用户占空比估计的最优样本组数；然后执行步骤九；

步骤九：将对当前时隙内的信号进行采样得到的N个样本平均分成2^k-1组；然后计算每组内的2^M-k+1个样本的平均功率，将第i组内的2^M-k+1个样本的平均功率记为T_i，

其中，符号“| |”为取模运算符号，i和j为正整数，1≤i≤2^k-1，1≤j≤2^M-k+1，x_i(j)表示第i组内的第j个样本；

步骤十：将每组内的2^M-k+1个样本的平均功率与λ_k-1作比较，列出平均功率大于λ_k-1的所有组，若T_i大于λ_k-1，则将第i组列出；然后计算列出的所有组的组数与2^k-1的比值，将该比值作为主用户占空比的估计值。

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