專(zhuān)利名稱(chēng)：認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于最大特征值的頻譜感知方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種特別用于認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中授權(quán)用戶(hù)頻段感知的實(shí)現(xiàn)方案，屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
隨著信息時(shí)代的到來(lái)，無(wú)線設(shè)備被廣泛使用，無(wú)線頻譜資源日趨緊張，已成為現(xiàn)代社會(huì)不可或缺的寶貴資源。無(wú)線資源的分配利用通常是由無(wú)線電法規(guī)部門(mén)確定的。目前世界各國(guó)采用的是基于靜態(tài)(固定)頻帶分配的原則和方案。
近來(lái)，通信界普遍認(rèn)識(shí)到，固定頻帶分配是造成目前頻譜資源日趨缺乏的一個(gè)主要原因。2002年11月，美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)(FCC)發(fā)布了一項(xiàng)由Spectrum-Policy Task Force提交的旨在有效管理美國(guó)頻譜資源的報(bào)告。該報(bào)告明確指出“在許多頻帶，頻譜的準(zhǔn)入是一個(gè)比頻譜本身稀缺更加重要的問(wèn)題，頻譜的稀缺很大程度上是由于法規(guī)限制了這些頻譜上的潛在用戶(hù)獲得準(zhǔn)入。”事實(shí)確實(shí)如此，如果統(tǒng)計(jì)一下包括郊區(qū)在內(nèi)的各類(lèi)地域的頻譜占有率，將會(huì)發(fā)現(xiàn)一些頻帶在絕大數(shù)時(shí)間是未被占據(jù)的；一些頻帶是部分時(shí)間被占據(jù)的；而另外一些頻帶則是被密集使用的。這種頻譜利用的不均的情況引導(dǎo)了通信業(yè)界研究人員去思考“頻譜空穴”(Spectrum Holes)這樣一個(gè)嶄新的概念，即“一個(gè)頻譜空穴是分配給授權(quán)用戶(hù)的頻帶，但是，在某一指定時(shí)間和空間，在授權(quán)用戶(hù)不占用這一頻帶的情況下，此頻帶可以被其他用戶(hù)使用。”這樣，頻譜資源的潛在利用率可以得到明顯提高。認(rèn)知無(wú)線電(CRCognitive Radio)技術(shù)被認(rèn)為是未來(lái)探測(cè)頻譜空穴特性、高效利用無(wú)線頻譜的主要手段。
認(rèn)知無(wú)線電是建立在軟件無(wú)線電(SDRSoftware Radio)平臺(tái)之上的一個(gè)智能無(wú)線通信系統(tǒng)，能夠感知外部環(huán)境、使用邊了解邊累積的方法對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行學(xué)習(xí)、并根據(jù)外部環(huán)境提供的激勵(lì)，對(duì)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的修改(如傳輸功率、載波頻率、調(diào)制方式等)，從而達(dá)到內(nèi)部狀態(tài)的自適應(yīng)調(diào)整。從定義中可以看出，認(rèn)知無(wú)線電應(yīng)當(dāng)具備的兩個(gè)主要特征是認(rèn)知能力(CognitiveCapability)和重新配置能力(Reconfigurability)。認(rèn)知能力能夠使認(rèn)知無(wú)線電與周?chē)h(huán)境進(jìn)行相互交互，進(jìn)而決定適合的通信參數(shù)來(lái)適應(yīng)環(huán)境的無(wú)線頻譜資源；重新配置能力能夠不改變?nèi)魏斡布糠侄{(diào)整傳輸功率、載頻、調(diào)制等發(fā)射參數(shù)。從認(rèn)知方面來(lái)看，認(rèn)知無(wú)線電類(lèi)似信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程；從重新配置方面來(lái)看，認(rèn)知無(wú)線電類(lèi)似軟件無(wú)線電在執(zhí)行通過(guò)認(rèn)知能力獲得的任務(wù)。認(rèn)知無(wú)線電的兩個(gè)最主要的目標(biāo)是可靠的通信方式以及高效的頻譜利用效率。
認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)的認(rèn)知過(guò)程開(kāi)始于無(wú)線電頻譜的感知，以做出反應(yīng)的行為而結(jié)束。一個(gè)基本的認(rèn)知無(wú)線電工作周期要經(jīng)歷三個(gè)基本過(guò)程無(wú)線傳輸場(chǎng)景分析、信道狀態(tài)估計(jì)及其容量預(yù)測(cè)、功率控制和頻譜管理，它們順序執(zhí)行使認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)的認(rèn)知功能得以實(shí)現(xiàn)。


發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問(wèn)題本發(fā)明的目的是提供一種認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于最大特征值的頻譜感知方法，該方案無(wú)需有關(guān)噪聲功率的信息，不受噪聲不確定因素的影響，并能有效改善低信噪比情況下信號(hào)的檢測(cè)性能。
技術(shù)方案本發(fā)明運(yùn)用隨機(jī)矩陣?yán)碚?RMT)知識(shí)獲得門(mén)限值，利用接收到信號(hào)的抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的檢測(cè)。并將這種方案運(yùn)用到認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中。
本發(fā)明的認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于最大特征值的頻譜感知方法采用接收信號(hào)的抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值λmax作為判斷參量，與噪聲最大特征值的統(tǒng)計(jì)平均值

進(jìn)行比較，以此來(lái)判斷頻譜是否被占用，即主用戶(hù)信號(hào)是否存在，該方法分為4個(gè)部分實(shí)現(xiàn)，對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行抽樣濾波、計(jì)算滿足虛警概率Pfa的門(mén)限值γ、計(jì)算最大特征值、判斷頻譜是否被占用，即判斷主用戶(hù)信號(hào)是否存在，具體的方法為 a.對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行抽樣濾波設(shè)y(t)為接收到的連續(xù)時(shí)間信號(hào)，信號(hào)頻帶的中心頻率為fc且?guī)挒閃，以抽樣速率為fs對(duì)y(t)進(jìn)行采樣，采樣時(shí)間為T(mén)s＝1/fs，那么接收到的離散信號(hào)為x(n)＝y(tǒng)(nTs)；接收到的信號(hào)通過(guò)一個(gè)帶通濾波器，設(shè)為f(k)，k＝0，1，...，K；經(jīng)過(guò)濾波后，接收信號(hào)變?yōu)? b.計(jì)算滿足Pfa的門(mén)限值γ 其中Ns是總采樣數(shù)，M是過(guò)采樣因子，L為平滑因子，F(xiàn)1(t)為T(mén)racy-Wisdom分布函數(shù)，Pfa為虛警概率； c.計(jì)算最大特征值計(jì)算抽樣協(xié)方差矩陣對(duì)它進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換協(xié)方差矩陣計(jì)算該轉(zhuǎn)換矩陣的最大特征值λmax；其中Q-1為矩陣Q的逆矩陣；Q是一個(gè)L×L的Hermitia矩陣，為矩陣G的分解矩陣，G＝QQH；矩陣G定義為G＝HHH，H為一個(gè)L×(L+K)矩陣，如下所示 d.判斷該頻譜是否被占用，即主用戶(hù)信號(hào)是否存在利用接收信號(hào)的抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值λmax、噪聲最大特征值的統(tǒng)計(jì)平均值

和門(mén)限值γ進(jìn)行判斷，如果則該頻譜已被占用，即主用戶(hù)信號(hào)存在；否則，該頻譜沒(méi)有被占用，即主用戶(hù)信號(hào)不存在。
有益效果本方案運(yùn)用隨機(jī)矩陣?yán)碚摗⒒谛盘?hào)抽樣協(xié)方差矩陣。該方案無(wú)需有關(guān)噪聲功率的信息，不受噪聲不確定因素的影響，并能有效改善低信噪比情況下信號(hào)的檢測(cè)性能。認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)的一個(gè)重要要求就是不對(duì)授權(quán)用戶(hù)造成干擾，所以應(yīng)盡可能有效檢測(cè)出授權(quán)用戶(hù)信號(hào)。相對(duì)與傳統(tǒng)的能量檢測(cè)法，本方案更適用于認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中頻譜空穴的檢測(cè)。



圖1是ME感知算法流程圖。

具體實(shí)施例方式 認(rèn)知無(wú)線電設(shè)備是通過(guò)檢測(cè)頻譜、利用空閑頻段來(lái)進(jìn)行通信的，因此非授權(quán)用戶(hù)(也稱(chēng)為認(rèn)知用戶(hù))要進(jìn)行通信的首要條件就是檢測(cè)出授權(quán)用戶(hù)的空閑頻段，也就是必須具備信號(hào)的檢測(cè)功能。通常對(duì)于特定的頻段，如果接收到的這個(gè)頻段的信號(hào)經(jīng)過(guò)濾波器濾波后只含噪聲，那么我們認(rèn)為這個(gè)頻段未被占用；反之，這個(gè)信號(hào)就含有通信信號(hào)，這是一個(gè)二元的信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題?；镜募僭O(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ投x如下式 其中，x(t)是認(rèn)知無(wú)線電接收到的信號(hào)，s(t)是授權(quán)用戶(hù)傳輸?shù)男盘?hào)，n(t)是加性高斯白噪聲，H0表示頻段未被占用，表明了目前這一確定頻段上沒(méi)有授權(quán)用戶(hù)；H1表示目前在這一確定頻段上存在授權(quán)用戶(hù)。
通常能量檢測(cè)法是最常用的檢測(cè)法，它簡(jiǎn)單易行并且不需要被檢測(cè)信號(hào)任何的先驗(yàn)知識(shí)，但它固有的缺陷限制了它的使用。能量檢測(cè)法門(mén)限的設(shè)置非常困難，認(rèn)知無(wú)線電接收機(jī)在感知周?chē)鸁o(wú)線電環(huán)境時(shí)，由于授權(quán)用戶(hù)的存在而引起認(rèn)知無(wú)線電接收機(jī)周?chē)肼暫透蓴_的等級(jí)是不斷變化的，這就要求能量檢測(cè)的判決門(mén)限也是不斷變化的。即使這樣任何帶內(nèi)的干擾都會(huì)使判決出現(xiàn)錯(cuò)誤，容易將衰落的、比較微弱的信號(hào)排除在外，而將幅度較大的脈沖噪聲或突發(fā)干擾檢測(cè)為信號(hào)。
本發(fā)明中的頻譜感知算法的門(mén)限值γ的設(shè)置根據(jù)隨機(jī)矩陣?yán)碚摱鴣?lái)，與噪聲無(wú)關(guān)。接收信號(hào)的抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值代表的是信號(hào)信息。需要事先統(tǒng)計(jì)出單純?cè)肼暻闆r下抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值的平均值

對(duì)于每次接收到的連續(xù)時(shí)間信號(hào)，抽樣后形成抽樣協(xié)方差矩陣，然后計(jì)算最大特征值λmax，最后進(jìn)行判決。
該算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為首先對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行抽樣濾波；然后計(jì)算滿足虛假概率Pfa的門(mén)限γ，其中Ns是總采樣數(shù)，M是過(guò)采樣因子，L為平滑因子，F(xiàn)1為T(mén)racy-Wisdom分布函數(shù)，Pfa為虛警概率；然后計(jì)算抽樣協(xié)方差矩陣R(Ns)，進(jìn)一步得到轉(zhuǎn)換抽樣協(xié)方差矩陣

接著計(jì)算矩陣的最大特征值λmax；最后判決是否有授權(quán)用戶(hù)信號(hào)存在，如果信號(hào)存在；否則信號(hào)不存在。
下面我們闡述本發(fā)明的
具體實(shí)施例方式 一、建立模型 假設(shè)y(t)為接收到的連續(xù)時(shí)間信號(hào)，我們感興趣的頻帶的中心頻率為fs且?guī)挒閃。以fs的抽樣速率對(duì)y(t)進(jìn)行抽樣，fs≥W。抽樣時(shí)間為T(mén)s＝1/fs，那么接收到的離散信號(hào)為x(n)＝y(tǒng)(nTs)。同樣這里也需要兩種假設(shè)H0信號(hào)不存在；H1信號(hào)存在。那么在這兩種假設(shè)情況下的接收信號(hào)采樣值分別為 H0x(n)＝η(n) H1x(n)＝s(n)+η(n)(2) 這里s(n)是通過(guò)了無(wú)線信道(包括衰落和多徑效應(yīng))的傳送信號(hào)，接收到的信號(hào)通常要通過(guò)一個(gè)帶通濾波器，設(shè)為f(k)，k＝0，1，...，K。經(jīng)過(guò)濾波后，接收信號(hào)變?yōu)? 使 則上述的兩個(gè)假設(shè)可以進(jìn)一步改寫(xiě)為 選擇一個(gè)平滑因子L，并且定義一個(gè)列矩陣如下 接著再定義一個(gè)L×(L+K)矩陣，如下所示 使得G＝HHH。將該矩陣分解為G＝QQH，其中Q是一個(gè)L×L的Hermitia矩陣。
二、實(shí)現(xiàn)條件 頻譜感知的原理就是鑒別檢測(cè)頻段是否信號(hào)占用，這是一個(gè)二元假設(shè)檢驗(yàn)的問(wèn)題，其假設(shè)檢驗(yàn)概括為 表1 二元假設(shè)檢驗(yàn)空間 判決方做出的決定如表2所示 表2 二元假設(shè)檢驗(yàn)的判決空間 因此在這個(gè)頻譜感知的假設(shè)檢驗(yàn)過(guò)程中，存在兩種檢驗(yàn)錯(cuò)誤當(dāng)頻道中沒(méi)有信號(hào)(H0)，而檢驗(yàn)出來(lái)的結(jié)果是存在電視信號(hào)(D1)，我們把這種錯(cuò)誤稱(chēng)為虛警(false alarm)，產(chǎn)生虛警的概率為Pfa，其表達(dá)式為 Pfa＝P(D1|H0)(9) 當(dāng)頻道中有信號(hào)存在(H1)，而假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果為沒(méi)有電視信號(hào)(D0)，我們把這種錯(cuò)誤稱(chēng)為誤檢(misdetection)，產(chǎn)生誤檢的概率其表達(dá)式為 Pmd＝P(D0|H1)(10) 其中Pmd為誤檢概率。1減去誤檢概率就是在有PU情況下正確檢測(cè)概率了，即Pd＝1-Pmd，而1減去誤報(bào)警概率就是在沒(méi)有PU情況下正確檢測(cè)到有頻譜空穴的概率，即Pd′＝1-Pfa。因此這些概率總括如表3所示 表3 概率總括表 為了評(píng)價(jià)一個(gè)頻譜檢測(cè)技術(shù)的好壞，我們?cè)O(shè)置一個(gè)門(mén)限值，使得在誤報(bào)警概率相同的情況下比較誤檢概率，這個(gè)概率越小就說(shuō)明該方法更優(yōu)。
頻譜感知的性能是由多個(gè)因素決定的，包括感知時(shí)間，信道特性，信噪比等因素。因此誤檢概率是一個(gè)條件概率，如式(10)所示 P(D0|H1，Pfa，T，γ)(11) 其中T為感知所有信號(hào)的持續(xù)時(shí)間，γ是信噪比，Pfa是誤報(bào)警概率。
三、ME算法 ME算法的具體實(shí)施步驟如下 (1)對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行抽樣濾波； (2)計(jì)算滿足Pfa的門(mén)限值γ； (3)計(jì)算抽樣協(xié)方差矩陣 (4)轉(zhuǎn)換抽樣協(xié)方差矩陣，得到 (5)計(jì)算矩陣

的最大特征值λmax； (6)判斷信號(hào)是否存在，如果信號(hào)存在；否則，信號(hào)不存在。
權(quán)利要求
1、一種認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于最大特征值的頻譜感知方法，其特征在于采用接收信號(hào)的抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值λmax作為判斷參量，與噪聲最大特征值的統(tǒng)計(jì)平均值
進(jìn)行比較，以此來(lái)判斷頻譜是否被占用，即主用戶(hù)信號(hào)是否存在，該方法分為4個(gè)部分實(shí)現(xiàn)，對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行抽樣濾波、計(jì)算滿足虛警概率Pfa的門(mén)限值γ、計(jì)算最大特征值、判斷頻譜是否被占用，即判斷主用戶(hù)信號(hào)是否存在，具體的方法為
a.對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行抽樣濾波設(shè)y(t)為接收到的連續(xù)時(shí)間信號(hào)，信號(hào)頻帶的中心頻率為fc且?guī)挒閃，以抽樣速率為fs對(duì)y(t)進(jìn)行采樣，采樣時(shí)間為T(mén)s＝1/fs，接收到的離散信號(hào)為x(n)＝y(tǒng)(nTs)；接收到的信號(hào)通過(guò)一個(gè)帶通濾波器，設(shè)為f(k)，k＝0，1，...，K；經(jīng)過(guò)濾波后，接收信號(hào)變?yōu)?br> b.計(jì)算滿足Pfa的門(mén)限值γ
其中Ns是總采樣數(shù)，M是過(guò)采樣因子，L為平滑因子，F(xiàn)1(t)為T(mén)racy-Wisdom分布函數(shù)，Pfa為虛警概率；
c.計(jì)算最大特征值計(jì)算抽樣協(xié)方差矩陣對(duì)它進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換協(xié)方差矩陣計(jì)算該轉(zhuǎn)換矩陣的最大特征值λmax；其中n＝0，1，...，Ns-1；Q-1為矩陣Q的逆矩陣；Q是一個(gè)L×L的Hermitia矩陣，為矩陣G的分解矩陣，G＝QQH；矩陣G定義為G＝HHH，H為一個(gè)L×(L+K)矩陣，如下所示
d.判斷該頻譜是否被占用，即主用戶(hù)信號(hào)是否存在利用接收信號(hào)的抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值λmax、噪聲最大特征值的統(tǒng)計(jì)平均值
和門(mén)限值γ進(jìn)行判斷，如果則該頻譜已被占用，即主用戶(hù)信號(hào)存在；否則，該頻譜沒(méi)有被占用，即主用戶(hù)信號(hào)不存在。
全文摘要
認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中基于最大特征值的頻譜感知方法已經(jīng)成為解決現(xiàn)有頻譜資源匱乏的非常有前途的技術(shù)之一，頻譜感知是認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中最具挑戰(zhàn)的問(wèn)題之一，采用接收信號(hào)的抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值λmax作為判斷參量，與噪聲最大特征值的統(tǒng)計(jì)平均值λ進(jìn)行比較，以此來(lái)判斷頻譜是否被占用，即主用戶(hù)信號(hào)是否存在，該方法分為4個(gè)部分實(shí)現(xiàn)，對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行抽樣濾波、計(jì)算滿足虛警概率Pfa的門(mén)限值γ、計(jì)算最大特征值、判斷頻譜是否被占用，即判斷主用戶(hù)信號(hào)是否存在，這種方法以信號(hào)抽樣協(xié)方差矩陣的最大特征值為統(tǒng)計(jì)量，不需要關(guān)于信號(hào)、信道以及噪聲的先驗(yàn)知識(shí)，并能有效改善低信噪比情況下信號(hào)的檢測(cè)性能。
文檔編號(hào)H04B1/707GK101359930SQ200810195889
公開(kāi)日2009年2月4日 申請(qǐng)日期2008年9月12日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月12日
發(fā)明者韋 鄧, 琦 朱 申請(qǐng)人:南京郵電大學(xué)