CN109150342A - 一种最大特征值频谱感知方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种最大特征值频谱感知方法，其处理过程为：在授权用户的静默期内估计得到噪声功率；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；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；优点是利用在授权用户的静默期内采样得到的样本来估计得到噪声功率，由于在授权用户的静默期内不存在授权用户的信号，因此能够准确地估计出噪声功率；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的噪声功率，从而能够获得较好的感知性能。

Description

一种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，尤其是涉及一种在授权用户静默期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 and power recognitionfor multiantenna cognitive 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本身，而实际中噪声功率本身往往是未知的，当噪声功率本身未知时，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本身，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在授权用户静默期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本身，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：一种最大特征值频谱感知方法，其特征在于处理过程为：在授权用户的静默期内估计得到噪声功率；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；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：从授权用户的公开的地理信息数据库中获取授权用户的静默期；然后在授权用户的静默期内估计得到噪声功率，记为

步骤二：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),…,x_M(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),…,x_M(n)]^T为[x₁(n),x₂(n),…,x_M(n)]的转置，x₁(n),x₂(n),…,x_M(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；

步骤三：根据N个样本向量，计算协方差矩阵，记为R，其中，R的维数为M×M，(x(n))^H为x(n)的共轭转置；

步骤四：计算R的M个特征值；然后从R的M个特征值中找出最大特征值，记为λ_max；

步骤五：根据λ_max和计算检验统计量，记为T，

步骤六：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P_f，并通过计算机仿真获得，P_f∈[0,1]。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)本发明方法利用在授权用户的静默期内采样得到的样本来估计得到噪声功率，由于在授权用户的静默期内不存在授权用户的信号，因此能够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本身的问题，同时，解决了传统的最大特征值频谱感知方法中授权用户的信号的协方差矩阵的秩比较大或授权用户的活跃度较高引起的噪声功率估计偏大问题。

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的噪声功率，能够避免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＝6、N＝100、P_f＝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。

本发明提出的一种在授权用户静默期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，其特征在于处理过程为：在授权用户的静默期内估计得到噪声功率；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；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：从授权用户的公开的地理信息数据库中获取授权用户的静默期；然后在授权用户的静默期内估计得到噪声功率，记为在授权用户的静默期内估计噪声功率采用本领域的常规技术，如：在认知无线电系统中配置有M个通道时，在授权用户的静默期内对来自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，将采样得到的M×N个样本的模的平方的平均值作为噪声功率的估计值。

步骤二：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),…,x_M(n)]^T；其中，M≥3，在本实施例中取M＝6，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),…,x_M(n)]^T为[x₁(n),x₂(n),…,x_M(n)]的转置，x₁(n),x₂(n),…,x_M(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。

步骤三：根据N个样本向量，计算协方差矩阵，记为R，其中，R的维数为M×M，(x(n))^H为x(n)的共轭转置。

步骤四：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；然后从R的M个特征值中找出最大特征值，记为λ_max。

步骤五：根据λ_max和计算检验统计量，记为T，

步骤六：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P_f，并通过计算机仿真获得，P_f∈[0,1]，在本实施例中取P_f＝0.1，满足给定的虚警概率P_f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＝6个通道，信号采样次数为N＝100，给定的虚警概率为P_f＝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-11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-9分贝时，采用本发明方法的检测概率约为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0.6；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在信噪比大于或等于-6分贝时达到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 (2)

1.一种最大特征值频谱感知方法，其特征在于处理过程为：在授权用户的静默期内估计得到噪声功率；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；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。

2.根据权利要求1所述的一种最大特征值频谱感知方法，其特征在于具体包括以下步骤：

步骤一：从授权用户的公开的地理信息数据库中获取授权用户的静默期；然后在授权用户的静默期内估计得到噪声功率，记为

步骤二：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),…,x_M(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),…,x_M(n)]^T为[x₁(n),x₂(n),…,x_M(n)]的转置，x₁(n),x₂(n),…,x_M(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；

步骤三：根据N个样本向量，计算协方差矩阵，记为R，其中，R的维数为M×M，(x(n))^H为x(n)的共轭转置；

步骤四：计算R的M个特征值；然后从R的M个特征值中找出最大特征值，记为λ_max；

步骤五：根据λ_max和计算检验统计量，记为T，

步骤六：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P_f，并通过计算机仿真获得，P_f∈[0,1]。