本發(fā)明一種無(wú)線通信與信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中一種基于噪聲方差估計(jì)的多門(mén)限頻譜感知方法。
背景技術(shù)：
認(rèn)知無(wú)線電(Cognitive Radio,CR)作為一種動(dòng)態(tài)的頻譜再利用技術(shù)，可以提高頻譜利用率，有效利用資源，其發(fā)展受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。在認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，認(rèn)知用戶(hù)/次用戶(hù)(SU)首先通過(guò)主動(dòng)檢測(cè)授權(quán)頻譜中是否存在主用戶(hù)(PU)，當(dāng)特定的頻段中不存在主用戶(hù)時(shí)，認(rèn)知設(shè)備通過(guò)重配置其參數(shù)來(lái)利用頻譜空洞。當(dāng)PU再一次出現(xiàn)時(shí)，SU應(yīng)該及時(shí)的騰出頻譜給PU使用，以減小對(duì)PU的干擾。因此，頻譜檢測(cè)算法應(yīng)具有很好的可靠性和檢測(cè)速度的快速性。常見(jiàn)的頻譜檢測(cè)技術(shù)有：匹配濾波器檢測(cè)、能量檢測(cè)、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)、協(xié)作頻譜感知和多天線檢測(cè)。其中能量檢測(cè)實(shí)行簡(jiǎn)單和較低的復(fù)雜度被廣泛應(yīng)用于頻譜感知中。然而能量檢測(cè)器門(mén)限的選取是依靠噪聲方差。在實(shí)際的環(huán)境中，噪聲功率是隨著時(shí)間和位置在一定范圍內(nèi)變化的。小的噪聲不確定性將會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)性能的顯著下降。因此，能量檢測(cè)噪聲不確定現(xiàn)象，直接影響了檢測(cè)性能的魯棒性。
目前抵抗噪聲不確定性的方法有聯(lián)合檢測(cè)、雙門(mén)限能量檢測(cè)、自適應(yīng)頻譜檢測(cè)等。但是，沒(méi)有針對(duì)估計(jì)噪聲功率進(jìn)行能量檢測(cè)的方法。大多數(shù)能量檢測(cè)的方法都是一開(kāi)始就給定了噪聲的不確定性參數(shù)。而本方法能較為精確的估計(jì)噪聲方差不確定區(qū)間，從而自適應(yīng)地動(dòng)態(tài)設(shè)置多門(mén)限判決門(mén)限，且具有較好的檢測(cè)性能，特別是在復(fù)雜環(huán)境下，克服了噪聲不確定性對(duì)能量檢測(cè)門(mén)限設(shè)定的影響。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明旨在解決以上現(xiàn)有技術(shù)的問(wèn)題。提出了一種高效、準(zhǔn)確地感知空閑頻譜的基于噪聲方差估計(jì)的多門(mén)限頻譜感知方法。
本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
一種基于噪聲方差估計(jì)的多門(mén)限頻譜感知方法，其包括精確感知的步驟和快速感知的步驟：在精確感知周期中，采用最大似然估計(jì)的方法對(duì)噪聲功率進(jìn)行估計(jì)；在快速感知周期中，運(yùn)用估計(jì)出的噪聲功率對(duì)認(rèn)知用戶(hù)自適應(yīng)地設(shè)定多個(gè)判決門(mén)限；最后，認(rèn)知用戶(hù)根據(jù)設(shè)定的多個(gè)判決門(mén)限進(jìn)行能量檢測(cè)，得到最終的頻譜感知結(jié)果。
進(jìn)一步的，所述精確感知階段的具體步驟為：
A1、將認(rèn)知用戶(hù)接收到的信號(hào)進(jìn)行A/D變換，得到抽樣樣本值；
A2、將樣本值送入K×M分組器，得到K組，每組M個(gè)樣本值；
A3、將每一組樣本值單獨(dú)進(jìn)行最大似然估計(jì)求其方差值，得到K個(gè)方差估計(jì)值；
A4、根據(jù)弱大數(shù)定理，得到噪聲不確定性區(qū)間的估計(jì)值。
進(jìn)一步的，快速感知階段的具體步驟為：
B1、給出噪聲方差不確定性區(qū)間的估計(jì)值與實(shí)際值之間的誤差區(qū)間；
B2、根據(jù)誤差區(qū)間，分別取n個(gè)噪聲方差不確定性區(qū)間的上邊界值和下邊界值，得到對(duì)應(yīng)的兩組判決門(mén)限的高低門(mén)限值；
B3、將這兩組判決門(mén)限送入快速感知周期中，與認(rèn)知用戶(hù)(SU)快速感知到的統(tǒng)計(jì)量T進(jìn)行比較。
B4、最后將所有判決結(jié)果采用majority準(zhǔn)則融合得到SU最終的本地判決結(jié)果。
進(jìn)一步的，所述步驟A4根據(jù)弱大數(shù)定理，分別得到噪聲不確定性方差的估計(jì)值、估計(jì)方差值與實(shí)際方差值之間存在的誤差值。具體包括：假設(shè)K很大但不趨于無(wú)窮大時(shí)，得到噪聲方差不確定性估計(jì)區(qū)間為：
其中，和分別表示噪聲方差不確定性區(qū)間的估計(jì)下邊界值和上邊界值，表示噪聲的標(biāo)稱(chēng)方差，表示噪聲方差不確定性區(qū)間上邊界的估計(jì)誤差，ξ表示噪聲方差不確定性區(qū)間下邊界的估計(jì)誤差，和分別表示噪聲方差不確定性區(qū)間的實(shí)際下邊界值和上邊界值。
進(jìn)一步的，步驟B1中實(shí)際噪聲方差與估計(jì)噪聲方差邊界值的誤差區(qū)域?yàn)椋?/p>
其中對(duì)ξ的估計(jì)方法：
同理：
進(jìn)一步的，所述步驟B2中n為5，即分別取5個(gè)噪聲方差不確定性區(qū)間的上邊界值和下邊界值為：和
進(jìn)一步的，所述步驟B2所述兩組判決門(mén)限的高低門(mén)限值為；
其中，λH1、λH2、3、λH4、5分別表示給出的5個(gè)高判決門(mén)限，λL1、λL2、3、λL4、5分別表示給出的5個(gè)低判決門(mén)限，N表示認(rèn)知用戶(hù)對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行采樣后的采樣點(diǎn)數(shù)，Pf表示虛警概率，Q-1表示反正態(tài)高斯互補(bǔ)積分函數(shù)。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果如下：
本發(fā)明為了解決噪聲方差不確定性環(huán)境下的能量檢測(cè)性能，類(lèi)似IEEE802.22草案，我們采用的是兩步感知方案，包括精確感知和快速感知。而估計(jì)噪聲門(mén)限在第一步的精確感知周期進(jìn)行。由于噪聲功率在數(shù)分鐘內(nèi)是保持不變的，因此，在精確感知周期估計(jì)的噪聲功率可以應(yīng)用于快速感知周期門(mén)限的設(shè)定。
本發(fā)明在噪聲不確定性的環(huán)境下，對(duì)噪聲區(qū)間進(jìn)行了一個(gè)估計(jì)，然后根據(jù)估計(jì)的噪聲自適應(yīng)地設(shè)定多個(gè)判決門(mén)限值對(duì)認(rèn)知用戶(hù)接收到的信號(hào)進(jìn)行判決，最后采用majority準(zhǔn)則融合得到SU最終的本地判決結(jié)果，很好地解決了實(shí)際無(wú)線環(huán)境中噪聲不確定性的問(wèn)題，從而提升了感知的準(zhǔn)確性，使得頻譜的利用率得到了顯著的提升。
本發(fā)明在結(jié)合實(shí)際的無(wú)線復(fù)雜環(huán)境下，對(duì)認(rèn)知無(wú)線電的頻譜感知過(guò)程中出現(xiàn)的噪聲不確定性進(jìn)行了一個(gè)精確的估計(jì)，并且在根據(jù)估計(jì)區(qū)間值設(shè)定多個(gè)高低判決門(mén)限對(duì)能量檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合判決，使得本方法能夠更好地適應(yīng)實(shí)際的復(fù)雜無(wú)線環(huán)境，并且能夠更好地克服噪聲不確定性對(duì)整個(gè)感知性能的影響。本方法更具有實(shí)用價(jià)值。
附圖說(shuō)明
圖1是本發(fā)明提供優(yōu)選實(shí)施例基于噪聲方差估計(jì)的多門(mén)限頻譜感知方法的流程示意圖。
具體實(shí)施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、詳細(xì)地描述。所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例。
如圖1所示：我們采用的是兩步感知方案，包括精確感知和快速感知。而估計(jì)噪聲門(mén)限在第一步的精確感知周期進(jìn)行。由于噪聲功率在數(shù)分鐘內(nèi)是保持不變的，因此，在精確感知周期估計(jì)的噪聲功率可以應(yīng)用于快速感知周期門(mén)限的設(shè)定。
精確感知階段的具體步驟為：
步驟1：精確感知周期將接收信號(hào)y(t)進(jìn)行A/D變換，得到抽樣樣本為Y1,Y2,...,YK×M，相應(yīng)的樣本值為將樣本值送入K×M分組器，得到K組，每組M個(gè)樣本值。任意一組樣本值為：yj1,yj2,...,yjM(j＝1,2,…,K)。
步驟2：將第j(j＝1,2,…,K)組樣本值單獨(dú)進(jìn)行最大似然估計(jì)求其方差值
這樣可以得到K個(gè)的估計(jì)值
步驟3：根據(jù)弱大數(shù)定理，是相互獨(dú)立的，服從的均勻分布，具有數(shù)學(xué)期望則對(duì)于任意ε>0有：
其中
所以得到當(dāng)K趨于無(wú)窮時(shí)有：
由公式(7)知：
結(jié)合公式(3)和公式(4)可計(jì)算得到和如下：
但在實(shí)際中K不可能取無(wú)限大。因?yàn)镵越大，復(fù)雜度越高，檢測(cè)時(shí)間就越長(zhǎng)，留給SU傳輸?shù)臅r(shí)間就越小。為此，假設(shè)K很大但不趨于無(wú)窮大時(shí)，得到噪聲方差不確定性估計(jì)區(qū)間為：
快速感知階段的具體步驟為：
步驟一：由于有限的采樣值，造成估計(jì)的噪聲方差區(qū)間與實(shí)際的噪聲方差區(qū)間存在一個(gè)誤差。所以實(shí)際噪聲方差與估計(jì)噪聲方差邊界值的誤差區(qū)域?yàn)椋?/p>
其中對(duì)ξ的估計(jì)方法：
同理：
步驟二：我們可以分別取5個(gè)噪聲方差不確定性區(qū)間的上邊界值和下邊界值為：和從而得到兩組判決門(mén)限，分別為：
步驟三：將這兩組判決門(mén)限送入快速感知周期中，與SU快速感知到的統(tǒng)計(jì)量T進(jìn)行比較，最后將所有判決結(jié)果采用majority準(zhǔn)則融合得到SU最終的本地判決結(jié)果。
以上這些實(shí)施例應(yīng)理解為僅用于說(shuō)明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。在閱讀了本發(fā)明的記載的內(nèi)容之后，技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明作各種改動(dòng)或修改，這些等效變化和修飾同樣落入本發(fā)明權(quán)利要求所限定的范圍。