CN109413660B - 一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法。首先，该方法使得认知无线电用户可以持续地进行频谱感知、学习授权用户信号的极化参数并且相应地调整认知用户自身的极化状态以接入授权频段。当认知用户检测到目标授权频段被占用时，认知用户使用不对授权用户造成干扰的极化状态传输数据。然而，当目标授权频段没有被占用时，认知用户使用另外一个能改善认知通信吞吐量的极化状态传输数据。该发明提出的方法不仅可以有效对抗全双工通信的自干扰，而且可改善认知通信的吞吐量以及对授权用户的干扰性能。

Description

一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法。

背景技术

现有的频谱共享技术可以分为半双工频谱共享和全双工频谱共享。半双工频谱共享又包括Interweave、Underlay、Overlay和混合式四种，而全双工频谱共享仅有Interweave、Underlay、Overlay三种方式。混合式方式融合了Interweave和Underlay两种方式，即当授权用户不存在时，认知用户工作在Interweave模式下而直接通信；而当授权用户存在时，认知用户工作在Underlay模式下而采用较低的发送功率传输数据。对于全双工混合式的方法，虽然可以直接设计为采用两种认知发送功率分别用于授权用户存在和不存在的情况下，但是其对授权用户的干扰性能和认知吞吐量性能都不理想。因此，本发明旨在从信号的极化维度实现对授权用户的保护以及对认知吞吐量进行提升。

发明内容

为了提升全双工认知无线电的频谱效率，本发明提出一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法，全双工认知用户可根据实时的频谱感知结果以及对授权用户信号极化状态的学习，计算可用的极化状态分别用于授权用户存在和不存在两种情况下的认知用户数据传输，从而使认知混合频谱共享方法适应动态变化的无线频谱环境，最大限度地提升频谱效率。

本发明的技术方案是：

一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法，认知用户在数据传输行为时进行环境学习行为，所述环境学习包括：

-频谱检测，所述频谱检测用于判断授权用户的频谱状态情况；

-授权信号参数学习，所述授权信号参数学习是指认知用户学习授权信号极化参数；

认知用户在数据传输中所使用的极化状态随着授权用户的频谱占用状态做自适应变化。

具体的，所述做自适应变化是指：

若授权用户占用频谱，认知用户使用为授权用户通信提供保护的极化状态进行数据传输；

若授权用户未占用频谱，认知用户使用提高认知用户吞吐量的极化状态进行数据传输。

具体的，它包括以下步骤：

S1、认知用户在授权频段上实施频谱检测与授权信号参数学习；

S2、基于授权信号参数学习获得认知用户可用的极化状态和

式中，参数且M₁为认知用户1的天线数量，上标*表示共轭运算；H₁表示授权用户存在的假设，且H_ps表示从授权用户到认知用户的信道矩阵，p_p表示授权用户信号的极化状态，s_p表示授权用户的信号，r表示认知用户自干扰抑制处理后的残留项，σ表示认知用户的接收噪声向量；

H_s表示从认知用户1到认知用户2的信道矩阵，上标H表示共轭转置运算，表示认知用户2接收噪声的方差，I表示单位矩阵，U_max{·}表示矩阵最大特征值对应的特征向量；

H₀表示授权用户不存在的假设，且

S3、认知用户根据授权用户的频谱占用状态选取不同的极化状态进行数据传输：

-若授权用户占用频谱，认知用户则用和发送和接收信号；

-若授权用户未占用频谱，认知用户则用和发送和接收信号。

优选的，所述授权用户占用频谱包括授权用户存在和漏检情况。

优选的，所述授权用户未占用频谱包括授权用户不存在和虚警情况。

具体的，认知用户的环境学习行为发生在接收端，认知用户的数据传输行为发生在发送端。

有益效果：

认知用户通过实时且自适应地根据授权用户的状态选择不同的极化状态用于发送和接收信号，不仅可以利用极化状态的正交性保护授权用户，而且可以实现认知发送端和接收端极化最佳匹配而改善认知吞吐量。因此，无论授权用户是否占用授权频谱，认知用户通过调整自身极化状态，都能实现对授权频谱的最佳利用。此外，该方案实时地感知授权频谱以及授权用户信号参数，可有效避免漏检和虚警带来的碰撞以及频谱浪费等不利影响。因此，本发明通过分别计算并使用两种不同的极化状态分别用于授权频谱被占用和空闲的情况下，可以有效地克服现有技术方案在频谱利用上的不足，可以较好地从频谱效率的角度改善对授权频段的利用。

该方法能使认知频谱共享方法适应动态变化的无线频谱环境，最大限度地保护授权用户并提升频谱效率，可用于无线通信领域以提升无线通信的频谱效率。

附图说明

图1全双工认知用户与授权用户共存场景示意图；

图2全双工认知用户及授权用户帧结构示意图。

图3本技术发明对认知吞吐量的改善实验结果图。

图4本技术发明在授权用户干扰功率上的性能试验结果图。

具体实施方式

通常授权用户不存在(授权频段空闲)情况下，认知用户的发送极化状态不受限制，因为此时没有授权用户和认知用户的相互干扰，因此认知用户的接收极化状态可以与发送极化状态相匹配的方式设置。授权用户存在时，认知用户发送极化状态受限于对授权用户的干扰，且授权用户会对认知用户造成干扰，认知用户的接收极化状态一方面要尽量与认知用户发送极化状态匹配，另一方面也要尽量与授权用户的极化状态失配以避免干扰。

本发明中，认知用户在授权频段执行频谱检测与授权信号参数学习，并基于频谱检测的结果可实时判断授权用户占用频谱的情况。若授权用户不存在(即空闲时段)，则用不受约束的极化状态传输数据；若授权用户存在(即占用频谱)，则用受授权用户约束的极化状态传输数据。

如图1所示，在认知用户与授权用户的共存场景中，不仅认知用户发送端会对授权用户接收端造成干扰，而且授权用户发送端也会对认知用户接收端造成干扰，因此，为了避免相互干扰，认知用户需要了解授权用户的状态(即授权用户是否占用授权频段，包括空闲状态和占用状态)。

在全双工技术的支持下，认知用户可以同时发送和接收数据。接收端主要用于学习授权频谱环境(授权用户是否出现)，而发送端主要用于传输自身的数据。结合图1和图2所示的授权用户以及全双工认知用户的通信状态，在时间轴上，将授权用户对频谱的占用描述为交替的空闲期与占用期，占有和空闲时间比例不一定相等。另一方面，全双工认知用户可以同时学习授权频谱环境和传输数据。

在授权用户存在或者发生漏检的情况下，认知用户使用极化状态和发送和接收信号。反之，当授权用户不存在或者发生虚警的情况下，认知用户使用和发送和接收信号。

结合图2所示，该方法的具体实施步骤为：

S1、认知用户在授权频段上实施频谱检测，并学习授权信号极化参数；

S2、按照下述公式计算认知用户可用的极化状态：

式中，参数且M₁为认知用户1的天线数量，上标*表示共轭运算。H₁表示授权用户存在的假设，且H_ps表示从授权用户到认知用户的信道矩阵，p_p表示授权用户信号的极化状态，s_p表示授权用户的信号，r表示认知用户自干扰抑制处理后的残留项，σ表示认知用户的接收噪声向量。

式中，H_s表示从认知用户1到认知用户2的信道矩阵，上标H表示共轭转置运算，表示认知用户2接收噪声的方差，I表示单位矩阵，U_max{·}表示矩阵最大特征值对应的特征向量，认知用户1和认知用户2为两个对等的认知用户、且是两个相互通信的认知用户。

式中，H₀表示授权用户存在的假设，且

S3、若授权用户存在，那么认知用户用和发送和接收信号。授权用户不存在时，认知用户用和发送和接收数据。极化状态和可为授权用户通信提供较好的保护，极化状态和可较好地改善认知用户通信吞吐量。

如图3所示，与全双工Interweave以及全双工Underlay方法相比，本发明提出的基于信号极化的全双工混合式频谱共享方法能取得更高的认知吞吐量。该性能改善是由认知用户增加了极化这一信号自由度而带来的。由于该发明提出的方法依赖于频谱感知的结果，因而其性能受漏检和虚警的影响。改发明方法的性能随频谱检测差错率越低而提高。

如图4所示，与传统的Interweave和Underlay方法相比，该发明提出的方法对授权用户的干扰功率更小。一方面，Underlay方法对授权用户的干扰是由同时同频传输造成的；另一方面，Interweave方法对授权用户的干扰是由漏检事件导致的。相比较于上述两种方法，本发明提出的方法从信号的极化维度上抑制了对授权用户的干扰，使得干扰功率更小。

尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims (4)

1.一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法，其特征在于，认知用户在数据传输行为时进行环境学习行为，所述环境学习包括：

-频谱检测，所述频谱检测用于判断授权用户的频谱状态情况；

-授权信号参数学习，所述授权信号参数学习是指认知用户学习授权信号极化参数；

认知用户在数据传输中所使用的极化状态随着授权用户的频谱占用状态做自适应变化，它包括以下步骤：

S1、认知用户在授权频段上实施频谱检测与授权信号参数学习；

S2、基于授权信号参数学习获得认知用户可用的极化状态和；

式中，参数且M₁为认知用户1的天线数量，上标*表示共轭运算；H₁表示授权用户存在的假设，且H_ps表示从授权用户到认知用户的信道矩阵，p_p表示授权用户信号的极化状态，s_p表示授权用户的信号，r表示认知用户自干扰抑制处理后的残留项，σ表示认知用户的接收噪声向量；

H_s表示从认知用户1到认知用户2的信道矩阵，上标H表示共轭转置运算，表示认知用户2接收噪声的方差，I表示单位矩阵，U_max{·}表示矩阵最大特征值对应的特征向量；

H₀表示授权用户不存在的假设，且

S3、认知用户根据授权用户的频谱占用状态选取不同的极化状态进行数据传输：

-若授权用户占用频谱，认知用户则用和发送和接收信号；

-若授权用户未占用频谱，认知用户则用和发送和接收信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述授权用户占用频谱包括授权用户存在和漏检情况。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述授权用户未占用频谱包括授权用户不存在和虚警情况。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，认知用户的环境学习行为发生在接收端，认知用户的数据传输行为发生在发送端。