CN112073130B

CN112073130B - 基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法及相关设备

Info

Publication number: CN112073130B
Application number: CN202010745822.8A
Authority: CN
Inventors: 许文俊; 王阳; 高晖; 张艺檬; 张治�; 冯志勇
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2020-07-29
Filing date: 2020-07-29
Publication date: 2021-08-17
Anticipated expiration: 2040-07-29
Also published as: CN112073130A

Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法及相关设备；所述方法包括：确定最优采样频率；以最优采样频率，对接收端接收到的接收信号进行采样处理；其中，采样处理得到若干采样点；分别计算相邻两个采样点的相位差，得到第一相位差概率分布曲线；利用三点定形法对第一相位差概率分布曲线进行形状识别，得到判决统计量；确定检测门限；将判决统计量与检测门限进行比较，若判决统计量大于检测门限，则判定主用户信号存在；反之，则判定主用户信号不存在。本申请能够有效提高低信噪比环境中的频谱感知能力，且在信息不完全的通信环境中，仍可快速有效地感知频谱空洞，鲁棒性较强。

Description

基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法及相关设备

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法及相关设备。

背景技术

频谱感知技术可以检测当前频谱信息，发现空闲频谱资源以对其进行再利用，提高频谱利用率，缓解频谱紧缺导致的频谱供需矛盾。然而，在低信噪比通信环境中，快速、准确地感知频谱空洞具有挑战性；此外，实际通信环境中，无法准确获得先验信息，传统频谱感知方式在这种信息不完全的场景下难以有效发挥作用。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法及相关设备。

基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法，包括：

确定最优采样频率；

以所述最优采样频率，对接收端接收到的接收信号进行采样处理；其中，所述采样处理得到若干采样点；

分别计算相邻两个所述采样点的相位差，得到所述接收信号对应的第一相位差概率分布曲线；

对所述第一相位差概率分布曲线进行形状识别，得到判决统计量；

确定检测门限；

将所述判决统计量与所述检测门限进行比较，若所述判决统计量大于所述检测门限，则判定主用户信号存在；反之，则判定主用户信号不存在。

在一些实施方式中，所述最优采样频率满足如下公式：

其中，f_c为载波频率；

为最优采样频率。

在一些实施方式中，所述确定最优采样频率，具体包括：

以预定的测试采样频率对所述接收信号进行采样处理，得到所述接收信号对应的测试相位差概率分布曲线；

根据所述测试相位差概率分布曲线，得到其一阶余弦特征量；

确定搜索范围，并根据所述搜索范围确定若干测试采样倍频；

对于每个所述测试采样倍频，计算其对应的一阶余弦特征量的值；

将最大的一阶余弦特征量的值作为采样倍频估计值；

若2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10，则将所述测试采样频率作为所述最优采样频率；

若2π除以所述采样倍频估计值的商不为π的整数倍，且所述采样倍频估计值大于1小于10，则调整所述测试采样频率并重复得到所述采样倍频估计值的步骤，直至2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10。

在一些实施方式中，所述对所述第一相位差概率分布曲线进行形状识别，得到判决统计量，具体包括：

确定所述第一相位差概率分布曲线的两个端点以及极值点；

计算所述极值点与一个所述端点的连线的第一斜率，以及计算所述极值点与另一所述端点的连线的第二斜率；

将所述第一斜率和所述第二斜率的绝对值的平均值作为所述判决统计量。

在一些实施方式中，所述确定所述第一相位差概率分布曲线的两个端点以及极值点之后，还包括：

若所述极值点与两个所述端点中的任一重合，则用所述第一相位差概率分布曲线的中点替换所述极值点，以计算所述第一斜率和所述第二斜率。

在一些实施方式中，所述确定检测门限，具体包括：

获取接收端接收到的高斯噪声信号，并得到所述高斯噪声信号对应的第二相位差概率分布曲线；

对所述第二相位差概率分布曲线进行形状识别，得到待选判决统计量；

根据随机生成的若干高斯噪声信号，得到若干所述待选检测门限；

根据虚警概率的数值，从若干所述待选检测门限中确定所述检测门限。

基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知装置，包括：

采样预处理模块，被配置为确定最优采样频率；以所述最优采样频率，对接收端接收到的接收信号进行采样处理；其中，所述采样处理得到若干采样点；分别计算相邻两个所述采样点的相位差，得到所述接收信号对应的第一相位差概率分布曲线；

形状识别模块，被配置为对所述第一相位差概率分布曲线进行形状识别，得到判决统计量；

判定模块，被配置为确定检测门限；将所述判决统计量与所述检测门限进行比较，若所述判决统计量大于所述检测门限，则判定主用户信号存在；反之，则判定主用户信号不存在。

基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上任意一项所述的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法。

从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法及相关设备，在低信噪比，存在信道衰落且无先验信息的通信环境中，接收端识别接收信号相位差概率分布曲线的形状，从而判定接收信号中是否存在主用户信号。本申请能够有效提高低信噪比环境中的频谱感知能力，且在信息不完全的通信环境中，仍可快速有效地感知频谱空洞，鲁棒性较强。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个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说明书一个或多个实施例，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为本说明书一个或多个实施例的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法流程图；

图2为本说明书一个或多个实施例中理论相位差概率分布曲线示意图；

图3为本说明书一个或多个实施例的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知装置结构示意图；

图4为本说明书一个或多个实施例的电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。

目前，频谱感知技术以能量检测和循环平稳特征检测为主。能量检测通过比较检测周期内接收信号的能量和门限值的大小，判定主用户信号是否存在。主用户信号存在时，信号能量较大，因此若检测能量值大于门限，则判定主用户信号存在，频谱被占用。循环平稳特征检测通过检测接收信号是否具有频谱相关性判定主用户信号是否存在。调制信号具有频谱相关性，而高斯白噪声不具有该特征，因此若接收信号具有频谱相关性，则判定主用户信号存在。此外，现有技术中也有一些其他的频谱感知方案；如利用信号的相位信息进行频谱感知、利用信号相位差的方差进行频谱感知等。

然而，传统频谱感知方案多基于理想假设，在信噪比低，先验信息缺少的恶劣通信环境中难以发挥感知作用。能量检测在低噪比或存在信道衰落的环境中，检测性能较差；此外，其门限值取决于噪声功率，检测准确度受噪声功率的不确定性影响较大。循环平稳特征检测方法复杂度较高，技术实用性较差；此外，该方法需要信号频率等先验信息以确定循环频率，检测性能受频率未知、频率失配等不确定因素影响较大。然而在实际环境中，通常难以获得噪声功率、信号频率等先验信息，多采用估计方法获得，且估计误差不可避免，此外由发送端和接收端同步误差引起的频率失配等问题不可避免，因此能量检测和循环平稳特征检测不适用于实际系统检测。

现有基于相位感知的方案只考虑了相位分布范围、相位差方差等统计量，未能充分利用相位信息，感知性能受限。其中，基于相位范围的感知方案只适用于较好的的信道环境，难以区分低信噪比环境中的主用户信号和噪声；基于相位差方差的感知方案只关注方差这一统计量，未能深入研究相位差的概率分布，在处理复PSK调制信号时，性能低于能量检测，此外，相位差的方差与采样频率相关，导致该方案只适用于特定采样频率，不适用于实际检测。

针对于上述现有技术存在的问题，本申请提供了一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方案。在低信噪比，存在信道衰落且无先验信息的通信环境中，接收端识别接收信号相位差概率分布曲线的形状，从而判定接收信号中是否存在主用户信号。噪声扰动信号相位差概率分布的形状近似余弦曲线，且该形状特性与噪声功率无关。此外，为提高形状识别的准确率，本申请提出采样频率调整策略，根据实际接收信号寻找最优采样频率，使统计得到的概率分布形状特征更加明显，并消除了频率因素对感知性能的影响，从而提高了检测的准确性和鲁棒性，实现了盲频谱感知。

以下，通过具体的实施例来详细说明本申请的方案。

首先，本说明书一个或多个实施例提供了一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法。参考图1，所述的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法，包括以下步骤：

步骤S101、确定最优采样频率；

步骤S102、以所述最优采样频率，对接收端接收到的接收信号进行采样处理；其中，所述采样处理得到若干采样点；

步骤S103、分别计算相邻两个所述采样点的相位差，得到所述接收信号对应的第一相位差概率分布曲线；

步骤S104、对所述第一相位差概率分布曲线进行形状识别，得到判决统计量；

步骤S105、确定检测门限；

步骤S106、将所述判决统计量与所述检测门限进行比较，若所述判决统计量大于所述检测门限，则判定主用户信号存在；反之，则判定主用户信号不存在。

本实施例中，步骤S101至步骤S103具体包括：

接收端接收到的接收信号y(n)可以通过如下公式表示：

其中，n为第n个采样点；f_c为载波频率；f_s为采样频率；A(n/f_s)为采样点的幅度；φ(n/f_s)为采样点的相位；h(n/f_s)为信道增益；u(n/f_s)为复高斯白噪声。

采样处理中相应的确定若干采样点。对于任意相邻的两个采样点，均计算其相位差θ，该相位差θ可以通过如下公式表示：

其中，

为第n个采样点对应的相位。

相位差概率分布曲线的形状与采样频率有关，选择合适的采样频率有利于后续形状识别，从而提高频谱感知性能。故在实施例中，先确定最优采样频率，再以该最优采样频率对接收端接收到的接收信号进行采样处理。

假设主用户信号不存在，此时接收信号为高斯噪声，其相位均匀分布在[0,2π]区间内，计算可得高斯噪声的相位差服从[0,2π]区间的均匀分布，即

其中，

为主用户信号不存在时，第一相位差概率分布曲线的理论表达式。

假设主用户信号存在，则根据相关技术，经过推导可以得到第一相位差概率分布的理论表达式为：

其中，

为主用户信号存在时，第一相位差概率分布曲线的理论表达式；F(θ)为累计概率分布函数；γ为平均信噪比；

为不考虑噪声和衰落影响时，主用户信号的相位差；T_s为采样间隔。

进一步，令k＝f_s/f_c为采样倍频，则有：

取采样频率为奈奎斯特频率，并设置不同的平均信噪比，对于主用户信号存在和主用户信号不存在两种假设，理论上的相位差概率分布曲线

和

(与

形状相同)，可参考图2所示。可见，二者的形状存在明显差别。其中

近似为正弦形状，存在极值点，而且极值点和两端点的坐标与采样频率有关；而

为一条直线，各点坐标不受采样频率影响。

对于

极值点与两端点形成两条线段，其中极值点的坐标为

其中

由于低信噪比条件下γ²/2π(γ+1)的值过小，可以忽略不计；两端点的坐标分别为

考虑这两条线段斜率绝对值的平均值T_a，计算如下：

当θ₀＝2mπ,m＝0,1,2,时：T_a＝2A₁/π。

当θ₀为其他值时：

对T_a求导：

G(θ₀)＝θ₀(2π-θ₀)sinθ₀-2(π-θ₀)(1-cosθ₀)。

在(0，2π)区间内，

因此有：

所以，当2πf_c/f_s＝mπ,m＝0,1,2,…时，平均斜率最大，此时的f_s即为最优采样频率

以最优采样频率

对接收端接收到的接收信号进行采样处理，并分别计算相邻两个采样点的相位差，即能够得到接收信号对应的第一相位差概率分布曲线f(θ)。

基于上述理论推理，若信号频率已知，则很容易以最优频率采样。然而，实际感知过程中，通常难以获得频率先验信息，导致难以确定合适的采样频率。传统感知方案多借助频率估计方案获取频率信息，复杂度较高。针对于此，本实施例中进一步引入低复杂度采样倍频估计机制，从而快速确定当前采样倍频，重新调整采样频率。

本实施例中，调整得到最优采样频率的过程包括：

以预定的测试采样频率对所述接收信号进行采样处理，得到所述接收信号对应的测试相位差概率分布曲线。其中，测试采样频率可取值任意正数。由于信号频率未知，对于选定的测试采样频率，相应的采样倍频可以取任意正数。

根据所述测试相位差概率分布曲线，得到其一阶余弦特征量，该一阶余弦特征量可以表示为：

其中，f’(θ)为测试相位差概率分布曲线；

为测试采样倍频。

基于测试相位差概率分布曲线，根据余弦函数的正交性可知，采样倍频使得测试相位差概率分布曲线的一阶余弦特征量，即上述积分值，取最大值。

确定搜索范围，并根据所述搜索范围确定若干测试采样倍频。

对于一阶余弦特征量，其积分值可通过搜索获得。信噪比一定时，f’(θ)取决于

为搜索时的采样倍频，本实施例中称之为测试采样倍频。

的导数为

即当

大于某个数值时，由

增加引起的

的变化可忽略不计，这意味着一维搜索可限制在较小范围内。实际上，当

时，

与

的差异可忽略不计(

是指比

稍大的取值)，因此，搜索范围可限制在[0,30]。

对于每个所述测试采样倍频，计算其对应的一阶余弦特征量的值。将最大的一阶余弦特征量的值作为采样倍频估计值

可以表示为：

然后，基于得到的采样倍频估计值进行判断。

该估计方法存在一定误差：一方面，cos(0-θ)＝cos(N×2π-θ)(N为采样点的个数，等式左侧对应采样倍频k很大的场景，等式导右侧对应k＝1/N采样倍频很小的场景)导致采样倍频过小或过大时概率分布相同，此时两种情况的估计值相同，估计误差最大；另一方面，估计误差与k有关，k越大，2π/k⁺与2π/k相差越小，f’(θ,k⁺)与f’(θ,k)越接近，估计误差越大，实际检测过程中，由于信噪比低且采样数量有限，当

时，采样倍频的估计结果相似。

具体的，若2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10，则将所述测试采样频率作为所述最优采样频率；若2π除以所述采样倍频估计值的商不为π的整数倍，且所述采样倍频估计值大于1小于10，则调整所述测试采样频率并重复得到所述采样倍频估计值的步骤，直至2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10。

其中，在判断2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍时，可以考虑最大允许误差。也即，若2π除以所述采样倍频估计值的商与π的整数倍的差值在最大允许误差内时，判定2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍；若2π除以所述采样倍频估计值的商与π的整数倍的差值超出最大允许误差，则判定2π除以所述采样倍频估计值的商不等于π的整数倍。最大允许误差可以根据经验设定，若取0.01、0005等。

本实施例中，步骤S104具体包括：

对于前述以最优采样频率采样后得到的接收信号对应的第一相位差概率分布曲线进行形状识别，以得到判决统计量。本实施例中形状识别采用三点定形法。

具体的，首先确定第一相位差概率分布曲线f(θ)的两个端点以及极值点。记该极值点为E(x_e,f_H(x_e))；令第一相位差概率分布曲线f(θ)的两个端点分别为A(0,f_H(0))和B(2π,f_H(2π))。其中，x_e为极值点的横坐标，即相位差。

然后，计算极值点E与一个端点A的连线的第一斜率tan_AE，以及计算极值点E与另一端点B的连线的第二斜率tan_BE。第一斜率tan_AE和第二斜率tan_BE的计算公式如下：

最后，将第一斜率tan_AE和第二斜率tan_BE的绝对值的平均值作为判决统计量T，其表示为：

在一些情况下，第一相位差概率分布曲线f(θ)与理论分布存在差异，极值点的位置可能会发生变化。作为一种极端的情况，极值点会与第一相位差概率分布曲线f(θ)的任一端点重合，即极值点为端点，此时第一相位差概率分布曲线f(θ)近似为一条斜线，此时取第一相位差概率分布曲线f(θ)的中点替换极值点来进行判决统计量的计算。

此外，本实施例中，在获得第一相位差概率分布曲线f(θ)之后，为更好的执行三点定形法，还可以先对第一相位差概率分布曲线f(θ)进行平滑处理，具体可以选用任意的曲线平滑处理算法，本实施例中不做限定。

本实施例中，步骤S105至步骤S106具体包括：

本实施例中通过蒙特卡洛仿真来确定检测门限。具体的，将随机生成的高斯噪声信号作为信道的输入，并获取接收端接收到的该高斯噪声信号，并相应的得到该高斯噪声信号对应的第二相位差概率分布曲线。然后使用前述实施例所述的三点定形法，确定第二相位差概率分布曲线的两个端点以及极值点，然后分别计算极值点与一个所述端点的连线的斜率

以及极值点与另一个所述端点的连线的斜率

然后计算二者绝对值的平均值，即得到待选检测门限T_noi，待选检测门限T_noi的计算公式如下：

进一步的，基于随机生成的若干不同的高斯噪声信号，重复执行上述确定待选检测门限的步骤，以得到若干待选检测门限。最后，根据虚警概率的数值，在若干待选检测门限中确定得到检测门限。

最后，将前述步骤中得到的判决统计量与检测门限进行比较，若判决统计量大于检测门限，则判定主用户信号存在；若判决统计量小于检测门限，则判定主用户信号不存在。

由上述实施例可见，本实施例的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法，考虑低信噪比、衰落信道等恶劣通信环境中频谱感知，提出基于相位差概率分布曲线三点轮廓定形的频谱感知方案，有效提高恶劣环境中的频谱感知性能。本申请对先验信息不确定性更加鲁棒。当噪声功率、信号频率等先验信息未知或存在估计误差时，传统的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法性能下降明显，而本申请中对以上不确定因素具有强鲁棒性：一方面，识别相位差概率分布形状不需要噪声功率信息；另一方面，本申请提出的采样频率调整方案可以根据实际接收信号确定最优采样频率。因此本申请中的基于相位差概率分布曲线三点轮廓定形的频谱感知方案可以在信息不完整、不完美的通信环境中有效发挥感知作用，更适用于实际检测。

此外，本方案采样频率调整和形状识别检测的复杂度均为线性。本申请中检测门限的确定不需要噪声功率、载波频率等先验信息，因此本申请在信息不完全、不完美的环境中，仍可快速有效地感知频谱空洞，具有较强的鲁棒性。

需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

需要说明的是，上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知装置。参考图3，所述的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知装置，包括：

采样预处理模块301，被配置为确定最优采样频率；以所述最优采样频率，对接收端接收到的接收信号进行采样处理；其中，所述采样处理得到若干采样点；分别计算相邻两个所述采样点的相位差，得到所述接收信号对应的第一相位差概率分布曲线；

形状识别模块302，被配置为对所述第一相位差概率分布曲线进行形状识别，得到判决统计量；

判定模块303，被配置为确定检测门限；将所述判决统计量与所述检测门限进行比较，若所述判决统计量大于所述检测门限，则判定主用户信号存在；反之，则判定主用户信号不存在。

作为一个可选的实施例，所述最优采样频率满足如下公式：

其中，f_c为载波频率；

为最优采样频率。

作为一个可选的实施例，采样预处理模块301，具体被配置为以预定的测试采样频率对所述接收信号进行采样处理，得到所述接收信号对应的测试相位差概率分布曲线；根据所述测试相位差概率分布曲线，得到其一阶余弦特征量；确定搜索范围，并根据所述搜索范围确定若干测试采样倍频；对于每个所述测试采样倍频，计算其对应的一阶余弦特征量的值；将最大的一阶余弦特征量的值作为采样倍频估计值；若2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10，则将所述测试采样频率作为所述最优采样频率；若2π除以所述采样倍频估计值的商不为π的整数倍，且所述采样倍频估计值大于1小于10，则调整所述测试采样频率并重复得到所述采样倍频估计值的步骤，直至2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10。

作为一个可选的实施例，所述形状识别模块302，具体被配置为确定所述第一相位差概率分布曲线的两个端点以及极值点；计算所述极值点与一个所述端点的连线的第一斜率，以及计算所述极值点与另一所述端点的连线的第二斜率；将所述第一斜率和所述第二斜率的绝对值的平均值作为所述判决统计量。

其中，若所述极值点与两个所述端点中的任一重合，则用所述第一相位差概率分布曲线的中点替换所述极值点，以计算所述第一斜率和所述第二斜率。

作为一个可选的实施例，所述判定模块303，具体被配置为获取接收端接收到的高斯噪声信号，并得到所述高斯噪声信号对应的第二相位差概率分布曲线；对所述第二相位差概率分布曲线进行形状识别，得到待选判决统计量；根据随机生成的若干高斯噪声信号，得到若干所述待选检测门限；根据虚警概率的数值，从若干所述待选检测门限中确定所述检测门限。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

上述实施例的频谱感知装置用于实现前述实施例中相应的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法，并且具有相应的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上任意一实施例所述的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法。

图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。

输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims

1.一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法，其特征在于，包括：

确定最优采样频率；

确定检测门限；

将所述判决统计量与所述检测门限进行比较，若所述判决统计量大于所述检测门限，则判定主用户信号存在；反之，则判定主用户信号不存在；

所述确定最优采样频率，具体包括：以预定的测试采样频率对所述接收信号进行采样处理，得到所述接收信号对应的测试相位差概率分布曲线；根据所述测试相位差概率分布曲线，得到其一阶余弦特征量；确定搜索范围，并根据所述搜索范围确定若干测试采样倍频；对于每个所述测试采样倍频，计算其对应的一阶余弦特征量的值；将最大的一阶余弦特征量的值作为采样倍频估计值；若2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10，则将所述测试采样频率作为所述最优采样频率；若2π除以所述采样倍频估计值的商不为π的整数倍，且所述采样倍频估计值大于1小于10，则调整所述测试采样频率并重复得到所述采样倍频估计值的步骤，直至2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10；

所述对所述第一相位差概率分布曲线进行形状识别，得到判决统计量，具体包括：确定所述第一相位差概率分布曲线的两个端点以及极值点；计算所述极值点与一个所述端点的连线的第一斜率，以及计算所述极值点与另一所述端点的连线的第二斜率；将所述第一斜率和所述第二斜率的绝对值的平均值作为所述判决统计量；

所述确定检测门限，具体包括：获取接收端接收到的高斯噪声信号，并得到所述高斯噪声信号对应的第二相位差概率分布曲线；对所述第二相位差概率分布曲线进行形状识别，得到待选检测门限；根据随机生成的若干高斯噪声信号，得到若干所述待选检测门限；根据虚警概率的数值，从若干所述待选检测门限中确定所述检测门限。

2.根据权利要求1所述的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法，其特征在于，所述最优采样频率满足如下公式：

其中，

为载波频率；

为最优采样频率。

3.根据权利要求1所述的基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知方法，其特征在于，所述确定所述第一相位差概率分布曲线的两个端点以及极值点之后，还包括：

4.一种基于相位差分布曲线三点定形的频谱感知装置，其特征在于，包括：

判定模块，被配置为确定检测门限；将所述判决统计量与所述检测门限进行比较，若所述判决统计量大于所述检测门限，则判定主用户信号存在；反之，则判定主用户信号不存在；

所述采样预处理模块，具体被配置为以预定的测试采样频率对所述接收信号进行采样处理，得到所述接收信号对应的测试相位差概率分布曲线；根据所述测试相位差概率分布曲线，得到其一阶余弦特征量；确定搜索范围，并根据所述搜索范围确定若干测试采样倍频；对于每个所述测试采样倍频，计算其对应的一阶余弦特征量的值；将最大的一阶余弦特征量的值作为采样倍频估计值；若2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10，则将所述测试采样频率作为所述最优采样频率；若2π除以所述采样倍频估计值的商不为π的整数倍，且所述采样倍频估计值大于1小于10，则调整所述测试采样频率并重复得到所述采样倍频估计值的步骤，直至2π除以所述采样倍频估计值的商为π的整数倍，或所述采样倍频估计值大于等于10；

所述形状识别模块，具体被配置为确定所述第一相位差概率分布曲线的两个端点以及极值点；计算所述极值点与一个所述端点的连线的第一斜率，以及计算所述极值点与另一所述端点的连线的第二斜率；将所述第一斜率和所述第二斜率的绝对值的平均值作为所述判决统计量；

所述判定模块，具体被配置为获取接收端接收到的高斯噪声信号，并得到所述高斯噪声信号对应的第二相位差概率分布曲线；对所述第二相位差概率分布曲线进行形状识别，得到待选检测门限；根据随机生成的若干高斯噪声信号，得到若干所述待选检测门限；根据虚警概率的数值，从若干所述待选检测门限中确定所述检测门限。

5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至3任意一项所述的方法。