CN110932800A - 一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置 - Google Patents
一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110932800A CN110932800A CN201911205152.4A CN201911205152A CN110932800A CN 110932800 A CN110932800 A CN 110932800A CN 201911205152 A CN201911205152 A CN 201911205152A CN 110932800 A CN110932800 A CN 110932800A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- band
- signal
- detection
- target sub
- sub
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
- H04B17/336—Signal-to-interference ratio [SIR] or carrier-to-interference ratio [CIR]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置,通过对目标子频带的信道参数进行估计,得到目标子频带的信道状态信息;接收待接入的目标子频带上的信号,并根据信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;提高估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入目标子频带的检测统计量;接收待接入目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定目标子频带是否存在主用户的检测结果。可见,应用本发明实施例提供的方法能够提高接入次用户的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及认知无线网络技术领域,特别是涉及一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置。
背景技术
频谱检测技术是感知无线电应用的基础和前提,感知无线电设备在某时某地能够准确感知是否存在空闲频段,以供未授权用户即次用户使用。同时,还应随时监测是否有新的授权用户即主需接入该频段,以使次用户及时退出使用该频谱资源,避免对主用户造成干扰。
基于上述可知,在不影响主用户正常通信的前提下,具有频谱感知功能的无线通信设备,可以临时借用空闲的授权信道进行通信,从而提高频谱利用率。因此,作为认知无线电网络中的重要一环,主用户所占用频谱的预测是亟待解决的问题。
目前,在主用户接入无线网络的情况下,次用户通常是进行全频段扫描。这样就造成无目的地频谱接入,而且准确率较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置,以在不影响主用户的使用下,提高接入次用户的准确度。具体技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供了一种宽频带多用户场景的联合检测方法,所述方法包括:
对所述目标子频带的信道参数进行估计,得到所述目标子频带的信道状态信息;其中,所述目标子频带为任一个子频带;所述子频带为对预设的授权频带进行划分得到的、多个带宽相等且互不重叠的连续子频带;
接收待接入的目标子频带上的信号,并根据所述信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;
提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量;
接收待接入所述目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;
将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
本发明的一个实施例中所述提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益,包括:
利用压缩感知技术,提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益。
本发明的一个实施例中,所述对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量,包括:
利用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
本发明的一个实施例中,所述对所述第二信号在空间域上进行检测,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果,包括:
对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,其中,所述第一条件为主用户占用所述目标子频带的情况,所述第二条件为所述目标子频带未被主用户占用的情况。
本发明的一个实施例中,所述对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,包括:
利用预设的广义似然比检测器,对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量。
第二方面,本发明的一个实施例提供了一种宽频带多用户场景的联合检测装置,所述装置包括:
信道状态估计模块,用于对所述目标子频带的信道参数进行估计,得到所述目标子频带的信道状态信息;其中,所述目标子频带为任一个子频带;所述子频带为对预设的授权频带进行划分得到的、多个带宽相等且互不重叠的连续子频带;
信号估计模块,用于接收待接入的目标子频带上的信号,并根据所述信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;
检测统计量得到模块,用于提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量;
融合模块,用于接收待接入所述目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;
检测结果得到模块,用于将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
本发明的一个实施例中,所述检测统计量得到模块,包括:
信噪比增益提高子模块,用于利用压缩感知技术,提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益。
本发明的一个实施例中,所述融合模块,包括:
融合子模块,用于利用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
本发明的一个实施例中,所述检测统计量得到模块,包括:
检测统计量得到子模块,用于对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,其中,所述第一条件为主用户占用所述目标子频带的情况,所述第二条件为所述目标子频带未被主用户占用的情况。
本发明实施例提供了一种电子设备,包括:处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器,用于存放计算机程序;
所述处理器,用于执行所述存储器上所存放的程序时,实现上述任一所述的宽频带多用户场景的联合检测方法的步骤。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现上述任一所述的宽频带多用户场景的联合检测方法的步骤。
本发明实施例提供的一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置,该方法通过对目标子频带的信道参数进行估计,得到目标子频带的信道状态信息;接收待接入的目标子频带上的信号,并根据信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;提高估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入目标子频带的检测统计量;接收待接入目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定目标子频带是否存在主用户的检测结果。可见,本发明实施例提供的方法通过多次用户场景的合作确定得到目标子频带是否存在主用户的检测结果,进而能够在不影响主用户的使用下,提高接入次用户的准确度。当然,实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种宽频带多用户场景的联合检测方法的流程示意图;
图2为本发明实施例的一种频带划分后的示意图;
图3为本发明实施例的一种宽频带多用户场景的联合检测装置的结构示意图;
图4为本发明实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面首先对本发明实施例所提供的宽频带多用户场景的联合检测方法进行详细介绍。
参见图1,图1为本发明实施例的一种宽频带多用户场景的联合检测方法的流程示意图,应用于次用户,包括以下步骤:
S101,对所述目标子频带的信道参数进行估计,得到所述目标子频带的信道状态信息;其中,所述目标子频带为任一个子频带;所述子频带为对预设的授权频带进行划分得到的、多个带宽相等且互不重叠的连续子频带。
在无线通信领域,所谓的信道状态信息,就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子,即信道增益矩阵中每个元素的值,如信号散射、环境衰弱、距离衰减等信息。信道状态信息可以使通信系统适应当前的信道条件,在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。
其中,次用户是认知无线网络中在某一特定频带中未被授权使用的用户,主用户是认知无线网络中被授权使用某一特定频带的用户。
为了更好地找到可供使用的空闲频带,次用户在进行频谱检测时往往需要对一段较宽的频带上的各个子频带进行监测,找出一个可供使用的空闲子频带,但在主用户比较集中的地区,选出一个空闲频带是一件很繁琐的工作。因此,针对宽频带多用户的场景,需要一种能够有效地检测主用户是否存在的检测方法。基于此,本实施例对上述较宽的频带进行了划分,并划分成多个带宽相等且互不重叠的连续子频带。
其中,上述子频带可以事先是次用户对授权频带划分的,还可以是除次用户之外的其他执行主体对授权频带划分的,本实施例对此并不限定。
本实施例中的预设的授权频带是占用情况如图2所示,图2中黑色方块为使用中的频谱,黑色方块之间的空闲位置是频谱“空穴”,也就是未被占用的频谱资源,也可称为频谱空洞。这样,主用户与次用户共享整个频带,由于主用户是授权频带的拥有者,其具有优先且不受干扰地使用频带的权利,这就需要次用户在进行通信前对授权频带进行检测,找出可供其使用的频谱。主用户可以随时使用频谱,可能会在次用户通信的过程中再次出现。因此,次用户在通信过程中也需要对频谱进行监测,并且需要拥有识别主用户的能力,保证主用户需要通信时能够及时地空出频谱,保证主用户优先通信的权利。
本发明的一个实施例中,考虑一个由主用户和次用户共同享有的宽带信道,将整个宽频带信道分成M个带宽相等且互不重叠的窄带子信道作为子频带,每个子频带的中心频率为fm,其中,m为子频带序号,m=0,1,…,M-1,M为宽频带划分数量。信道的功率大小会随着主用户的存在与否而实时变化,而那些频谱空闲的子频带可以为次用户提供频谱进入的机会。假设系统中有J个空间分布的次用户合作检测整个宽带信道上的频谱空洞,J为合作检测的次用户的数量。同时,假设有I个主用户在检测期间活动,则I个主用户传输的信号记为si(t),其中,i为主用户序号,i=1,…,I,I为主用户数量。
第i个主用户信号si(t)通过无线传输信道到第j个次用户接收机的信号可以表示成hij(t)*si(t)。其中,*表示卷积计算,hij(t)表示从第i个主用户到第j个次用户之间的信道的时域冲激响应,假设信道在检测期间是缓慢变化的时不变信道。因此,第j个次用户的接收信号rj(t)可以表示为:
为了避免干扰,假设主用户数量不大于可用子频带数量,wj(t)表示为均值为0、方差为的高斯白噪声,假设各次用户的噪声均匀随机地服从此分布。对rj(t)进行M点离散傅立叶变换,得到M×1维频域信号rj表示为:
其中,si和wj分别是si(t)和wj(t)的频域离散形式,Hij是M×M对角信道矩阵,Hij=diag(hij),rj信号可以简略表示为向量形式。
rj=Hjs+wj (3)
其中,Hj为Hij第j列信道构成的矩阵,Hj=[H1j,…,HIj],H1j,…,HIj分别为对角信道矩阵在第j行中1,……,I列的元素,s为信号频域离散形式的转置矩阵,s=[(s1)T,…,(sI)T]T(s1)T,…,(sI)T分别为第1个信号,……,第I个信号频域离散形式的转置。为了更好的检测频谱空闲频谱,每个次用户需要从接收信号rj获得信号s的估计,而估计需要确切的知道信道状态信息,所以本步骤是需要先对信道进行估计。
S102,接收待接入的目标子频带上的信号,并根据所述信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号。
从待接入的目标子频带上接收信号,这些信号可能是可能是主用户存在的信号,也可以干扰的噪音信号。
欧几里得距离,又称欧氏距离,是一种距离度量,衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。
对于次用户而言,接收到的主用户信号幅度和相位是未知的,这给基于信号的先验信息已知的检测算法带来一定困难。基于此,本实施例首先估计信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号。
S103,提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量。
“噪声”的简单定义就是:“在处理过程中设备自行产生的信号”,这些信号与输入信号无关。放大器的输出信号电压与同时输出的噪声电压之比,即为放大器的信号噪声比,简称为信噪比。
信噪比增益指在一定条件下,由于系统、信号和噪声的协同作用而产生随机共振现象,并通过某一噪声强度下的信号增益及信噪比增益表现出来。
虽然不需要知道信号的先验信息,但在较低的信噪比环境中检测性能有所下降,而检测性能的好坏会直接影响到次用户频谱接入的机会。基于此,本实施例对估计信号在时频域上的信噪比增益。
本发明的一个实施例中,实现S103的具体实现方式可以包括如下步骤:
利用压缩感知技术,提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益。
其中,压缩感知技术采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,通过数值最优化算法准确重构出原始信号。
可见,本实施例通过利用压缩感知技术,提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益得到信噪比增益后的信号,能够使得次用户很容易对信噪比增益后的信号进行检测,提高检测接收信号的准确度。
空间域是由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。
空间频率域,是以空间频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱。
空间域与空间频率域可互相转换。在空间频率域中可以引用已经很成熟的频率域技术,处理的一般步骤为:①对图像施行二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。②在空间频率域中对图像的频谱作分析处理,以改变图像的频率特征。即设计不同的数字滤波器,对图像的频谱进行滤波。频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中。
基于上述分析,本步骤对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,以更加容易确定出目标子频带是否存在主用户的检测结果。
本发明的一个实施例中,实现S103的具体步骤可以包括步骤A:
步骤A,对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,其中,所述第一条件为主用户占用所述目标子频带的情况,所述第二条件为所述目标子频带未被主用户占用的情况。
可见,本实施例对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,应用本实施例的方案能够通过检测统计量感知目标子频带内是否存在主用户,进而在不影响主用户的使用下,提高接入次用户的准确度。
本发明的一个实施例中,实现步骤A的具体实现方式可以包括:
利用预设的广义似然比检测器,对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量。
能量检测器虽然不需要知道信号的先验信息,但在较低的信噪比环境中检测性能有所下降,而检测性能的好坏会直接影响到次用户频谱接入的机会。一般地,较高检测概率可以更好地保护主用户通信不被干扰,较低的虚警概率可以保证次用户有更多的机会使用空闲频谱。基于此,本实施例采用广义似然比检测器对接收信号的未知参数进行最大似然估计。
可见,本实施例通过利用预设的广义似然比检测器,对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,该方法利用广义似然比检测器,能够准确地确定出检测统计量,能够更好地保护主用户通信不被干扰,以及保证次用户有更多的机会使用空闲频谱,从而能够提高次用户接入的准确度,进一步提高基站系统的频谱使用效率。
S104,接收待接入所述目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
本发明的一个实施例中,针对合作的每一次用户,接收其他次用户的检测统计量。在接收到每一个检测统计量后,对拥有的所有检测统计量进行融合,获得融合后的检测统计量。应用该实施例提供的方案,能够使得每一用户均融合得到最终的检测结果,以使得每一用户均能够确定出目标子频带是否被主用户占用。
本发明的另一个实施例中,在多个次用户中确定一个次用户为目标用户,目标用户获取余下次用户的检测统计量,在接收到每一个检测统计量后,对拥有的所有检测统计量进行融合,获得融合后的检测统计量,并将最终的检测结果发送至余下次用户。应用该实施例提供的方案,在节省次用户的计算资源的基础上,能够使得每一用户均你能够获得融合后的检测统计量,以使得每一用户均能够确定出目标子频带是否被主用户占用。
本发明的一个实施例中,实现S104的实现方式可以包括:
利用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
多个检测统计量之间均有差异性,单一的检测统计量并不能代表接入所述目标子频带的最终检测统计量,基于此,需要利用平均一致算法降低较差的检测统计量对最终频谱感知结果的消极影响。
在采用利用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合之前,还可以对所得到的多个检测统计量进行去噪处理,也就是,剔除多个检测统计量的离群值,采用利用平均一致算法,对余下的检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
可见,本实施例采用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量,平均一致算法可以在检测统计量融合的过程中有效地降低较差的检测统计量对最终频谱感知结果的消极影响,从而能够进一步提高检测统计量的准确度。
S105,将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
可以根据检测统计量与门限值的比较来判定目标子频带是否存在主用户的检测结果,门限值可以基于一个给定的虚警概率pf来获得。
本发明的一个实施例中,分别将在所述第一条件下得到的所述检测统计量和在所述第二条件下得到的所述检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
由此可见,本发明实施例提提供的方法通过对目标子频带的信道参数进行估计,得到目标子频带的信道状态信息;接收待接入的目标子频带上的信号,并根据信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;提高估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入目标子频带的检测统计量;接收待接入目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定目标子频带是否存在主用户的检测结果。可见,本发明实施例提供的方法通过多次用户场景的合作确定得到目标子频带是否存在主用户的检测结果,进而能够在不影响主用户的使用下,提高接入次用户的准确度。
参见图3,图3为本发明实施例提供一种宽频带多用户场景的联合检测装置的结构示意图,应用于次用户,上述装置可以包括:
信道状态估计模块301,用于对所述目标子频带的信道参数进行估计,得到所述目标子频带的信道状态信息;其中,所述目标子频带为任一个子频带;所述子频带为对预设的授权频带进行划分得到的、多个带宽相等且互不重叠的连续子频带;
信号估计模块302,用于接收待接入的目标子频带上的信号,并根据所述信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;
检测统计量得到模块303,用于提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量;
融合模块304,用于接收待接入所述目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;
检测结果得到模块305,用于将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
本发明的一个实施例中,所述检测统计量得到模块303可以包括:
信噪比增益提高子模块,用于利用压缩感知技术,提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益。
本发明的一个实施例中,所述融合模块304可以包括:
融合子模块,用于利用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
本发明的一个实施例中,所述检测统计量得到模块303可以包括:
检测统计量得到子模块,用于对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,其中,所述第一条件为主用户占用所述目标子频带的情况,所述第二条件为所述目标子频带未被主用户占用的情况。
本发明的一个实施例中,检测统计量得到子模块可以包括:
检测统计量得到单元,用于利用预设的广义似然比检测器,对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量。
由此可见,本发明实施例提提供的装置通过对目标子频带的信道参数进行估计,得到目标子频带的信道状态信息;接收待接入的目标子频带上的信号,并根据信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;提高估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入目标子频带的检测统计量;接收待接入目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定目标子频带是否存在主用户的检测结果。可见,本发明实施例提供的方法通过多次用户场景的合作确定得到目标子频带是否存在主用户的检测结果,进而能够在不影响主用户的使用下,提高接入次用户的准确度。
本发明实施例还提供了一种电子设备,参见图4,图4为本发明实施例的电子设备的结构图,包括:处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404,其中,处理器401、通信接口402、存储器403通过通信总线404完成相互间的通信;
存储器403,用于存放计算机程序;
处理器401,用于执行存储器403上所存放的程序时,实现上述任一宽频带多用户场景的联合检测方法的步骤。
具体的,上述宽频带多用户场景的联合检测方法,包括:
对所述目标子频带的信道参数进行估计,得到所述目标子频带的信道状态信息;其中,所述目标子频带为任一个子频带;所述子频带为对预设的授权频带进行划分得到的、多个带宽相等且互不重叠的连续子频带;
接收待接入的目标子频带上的信号,并根据所述信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;
提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量;
接收待接入所述目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;
将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
由此可见,执行本实施例提供的电子设备,通过对目标子频带的信道参数进行估计,得到目标子频带的信道状态信息;接收待接入的目标子频带上的信号,并根据信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;提高估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入目标子频带的检测统计量;接收待接入目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定目标子频带是否存在主用户的检测结果。可见,本发明实施例提供的方法通过多次用户场景的合作确定得到目标子频带是否存在主用户的检测结果,进而能够在不影响主用户的使用下,提高接入次用户的准确度。
上述的相关内容频谱识别的实施方式与前述方法实施例部分提供的宽频带多用户场景的联合检测方式相同,这里不再赘述。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述实施例中任一所述的宽频带多用户场景的联合检测方法。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述实施例中任一上述的宽频带多用户场景的联合检测方法。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于组网装置、电子设备及可读存储介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种宽频带多用户场景的联合检测方法,其特征在于,所述方法包括:
对所述目标子频带的信道参数进行估计,得到所述目标子频带的信道状态信息;其中,所述目标子频带为任一个子频带;所述子频带为对预设的授权频带进行划分得到的、多个带宽相等且互不重叠的连续子频带;
接收待接入的目标子频带上的信号,并根据所述信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;
提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量;
接收待接入所述目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;
将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益,包括:
利用压缩感知技术,提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量,包括:
利用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第二信号在空间域上进行检测,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果,包括:
对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,其中,所述第一条件为主用户占用所述目标子频带的情况,所述第二条件为所述目标子频带未被主用户占用的情况。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,包括:
利用预设的广义似然比检测器,对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量。
6.一种宽频带多用户场景的联合检测装置,其特征在于,所述装置包括:
信道状态估计模块,用于对所述目标子频带的信道参数进行估计,得到所述目标子频带的信道状态信息;其中,所述目标子频带为任一个子频带;所述子频带为对预设的授权频带进行划分得到的、多个带宽相等且互不重叠的连续子频带;
信号估计模块,用于接收待接入的目标子频带上的信号,并根据所述信道状态信息,利用最小欧几里德距离对接收到的信号进行估计,得到估计信号;
检测统计量得到模块,用于提高所述估计信号在时频域上的信噪比增益,并对信噪比增益后的信号在空间域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量;
融合模块,用于接收待接入所述目标子频带的其余次用户发送的检测统计量,并对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量;
检测结果得到模块,用于将融合后的检测统计量与预设的门限值进行比较,确定所述目标子频带是否存在主用户的检测结果。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述检测统计量得到模块,包括:
信噪比增益提高子模块,用于利用压缩感知技术,提高所述第一信号在时频域上的信噪比增益。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述融合模块,包括:
融合子模块,用于利用平均一致算法,对所述检测统计量进行融合,得到融合后的检测统计量。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述检测统计量得到模块,包括:
检测统计量得到子模块,用于对在高斯噪声环境下接收到的、信噪比增益后的信号分别在第一条件和第二条件下的空间频域上进行检测,得到接入所述目标子频带的检测统计量,其中,所述第一条件为主用户占用所述目标子频带的情况,所述第二条件为所述目标子频带未被主用户占用的情况。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,所述处理器、所述通信接口、所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器,用于存放计算机程序;
所述处理器,用于执行所述存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-5任一所述的宽频带多用户场景的联合检测方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911205152.4A CN110932800B (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911205152.4A CN110932800B (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110932800A true CN110932800A (zh) | 2020-03-27 |
CN110932800B CN110932800B (zh) | 2020-09-18 |
Family
ID=69847939
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911205152.4A Active CN110932800B (zh) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | 一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110932800B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113347638A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-09-03 | 东北大学 | 一种认知工业物联网动态协作频谱预测与感知方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101090384A (zh) * | 2006-06-16 | 2007-12-19 | 华为技术有限公司 | 子带调度方法及装置 |
CN102457300A (zh) * | 2010-10-25 | 2012-05-16 | 中国移动通信集团公司 | 联合检测方法及装置 |
CN103560864A (zh) * | 2013-11-06 | 2014-02-05 | 上海贝岭股份有限公司 | 一种盲信道自适应方法及其装置 |
CN107079417A (zh) * | 2015-01-28 | 2017-08-18 | 联发科技股份有限公司 | 支持用户设备的测量的方法 |
WO2018127027A1 (zh) * | 2017-01-09 | 2018-07-12 | 中兴通讯股份有限公司 | 信号接收、发送方法、控制信道的接收、发送方法、装置及存储介质 |
CN110089080A (zh) * | 2016-10-27 | 2019-08-02 | 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 | 子频带的信道估计 |
-
2019
- 2019-11-29 CN CN201911205152.4A patent/CN110932800B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101090384A (zh) * | 2006-06-16 | 2007-12-19 | 华为技术有限公司 | 子带调度方法及装置 |
CN102457300A (zh) * | 2010-10-25 | 2012-05-16 | 中国移动通信集团公司 | 联合检测方法及装置 |
CN103560864A (zh) * | 2013-11-06 | 2014-02-05 | 上海贝岭股份有限公司 | 一种盲信道自适应方法及其装置 |
CN107079417A (zh) * | 2015-01-28 | 2017-08-18 | 联发科技股份有限公司 | 支持用户设备的测量的方法 |
CN110089080A (zh) * | 2016-10-27 | 2019-08-02 | 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 | 子频带的信道估计 |
WO2018127027A1 (zh) * | 2017-01-09 | 2018-07-12 | 中兴通讯股份有限公司 | 信号接收、发送方法、控制信道的接收、发送方法、装置及存储介质 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113347638A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-09-03 | 东北大学 | 一种认知工业物联网动态协作频谱预测与感知方法 |
CN113347638B (zh) * | 2021-05-14 | 2024-04-30 | 东北大学 | 一种认知工业物联网动态协作频谱预测与感知方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110932800B (zh) | 2020-09-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Liu et al. | Information theoretic criterion-based spectrum sensing for cognitive radio | |
Yu et al. | A novel energy detection scheme based on dynamic threshold in cognitive radio systems | |
Bollig et al. | SNR walls in eigenvalue-based spectrum sensing | |
Safatly et al. | Blind spectrum sensing using symmetry property of cyclic autocorrelation function: from theory to practice | |
CN110932800B (zh) | 一种宽频带多用户场景的联合检测方法及装置 | |
Namdar et al. | Dispersed chirp‐z transform‐based spectrum sensing and utilisation in cognitive radio networks | |
Angrisani et al. | Optimization and experimental characterization of novel measurement methods for wide-band spectrum sensing in cognitive radio applications | |
Umebayashi et al. | Duty cycle and noise floor estimation with Welch FFT for spectrum usage measurements | |
Singh et al. | Advanced multiresolution wavelet based wideband spectrum sensing technique for cognitive radio | |
Fawzi et al. | Adaptive two‐stage spectrum sensing model using energy detection and wavelet denoising for cognitive radio systems | |
CN110190917B (zh) | 一种LTE230MHz电力无线专网的频谱空洞感知方法、装置及设备 | |
Namdar et al. | Partial spectrum utilization for energy detection in cognitive radio networks | |
Onumanyi et al. | A real valued neural network based autoregressive energy detector for cognitive radio application | |
Nigam et al. | Modified Bayesian algorithm‐based compressive sampling for wideband spectrum sensing in cognitive radio network using wavelet transform | |
CN110913398B (zh) | 一种无线通信系统的频谱识别方法及装置 | |
Font‐Segura et al. | Single and multi‐frequency wideband spectrum sensing with side‐information | |
Ramírez et al. | Analysis of an energy detection algorithm for spectrum sensing | |
Sambana et al. | Integrative spectrum sensing in cognitive radio using wireless networks | |
Jiang et al. | Finding optimal polices for wideband spectrum sensing based on constrained POMDP framework | |
KR20090113987A (ko) | 무선 통신에서 보호대역 결정 방법 및 장치 | |
Mohamoud et al. | A comparative study of energy detector performance under AWGN and fading channels | |
Hwang et al. | Frequency domain dtv pilot detection based on the Bussgang theorem for cognitive radio | |
Torres et al. | Timing synchronization method for pilot‐based coherent detection | |
Hao et al. | Suppression of time-varying multi-tone interference based on frequency domain interference detection | |
Khan et al. | Spectrum sensing in satellite cognitive radios: Blind signal detection technique |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |