本發(fā)明涉及認(rèn)知無(wú)線電通信領(lǐng)域，尤其涉及一種無(wú)線電通信參數(shù)自適應(yīng)配置方法和發(fā)射機(jī)。

背景技術(shù)：

隨著無(wú)線互聯(lián)技術(shù)的飛速發(fā)展，各種業(yè)務(wù)對(duì)頻譜資源的需求急劇增長(zhǎng)，頻譜資源的供需矛盾日益突出。認(rèn)知無(wú)線電(cognitiveradio，cr)系統(tǒng)通過(guò)感知外部通信環(huán)境，并利用智能優(yōu)化算法可實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)目標(biāo)傳輸參數(shù)的自適應(yīng)重配置，從而提高頻譜利用率，是解決當(dāng)前日益嚴(yán)重的頻譜資源緊缺問(wèn)題，并改進(jìn)通信效率的主要技術(shù)手段。

頻譜感知技術(shù)包括濾波器組、小波檢測(cè)、ofdm接收機(jī)、信道化能量檢測(cè)等。其中基于dft多相濾波器組的頻譜感知技術(shù)，因其具有良好的頻率特性、能消除混迭的影響、并且具有高效的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)，能大幅提高認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)的處理速度等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，得以廣泛應(yīng)用，但在實(shí)際應(yīng)用中的也存在以下不足：(1)濾波器組進(jìn)行重構(gòu)自動(dòng)化程度不高，部分方法需要手動(dòng)向可重構(gòu)區(qū)域加載配置文件；(2)濾波器組進(jìn)行功能重構(gòu)時(shí)間較長(zhǎng)，不適合用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。

無(wú)線電參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化模型，包括基于粒子群算法的優(yōu)化模型、基于蟻群算法的優(yōu)化模型和基于量子蜂群的優(yōu)化模型，這些模型是對(duì)傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法的改進(jìn)，增加了算法的復(fù)雜度，算法耗時(shí)長(zhǎng)，也不適合用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于此，本發(fā)明提供了一種無(wú)線電通信參數(shù)自適應(yīng)配置方法和發(fā)射機(jī)，解決實(shí)時(shí)性要求較高場(chǎng)合對(duì)無(wú)線電通信參數(shù)自適應(yīng)配置要求。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種無(wú)線電通信參數(shù)自適應(yīng)配置方法，其特征在于，所述方法包括：

感知步驟，感知預(yù)先設(shè)定區(qū)段的無(wú)線電頻譜信號(hào)為感知頻段信號(hào)x(n)；

子帶細(xì)分步驟，通過(guò)系數(shù)抽取和多相分解x(n)，得到子帶帶寬相同的w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)，其中i＝0,1,…w-1；

認(rèn)知步驟，計(jì)算w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)對(duì)應(yīng)的子帶能量檢測(cè)值和信噪比，根據(jù)能量檢測(cè)值判別子帶的信道狀態(tài)，結(jié)合子帶的信道頻率、信道狀態(tài)和信噪比，生成子帶信道參數(shù)，根據(jù)子帶信道狀態(tài)計(jì)算空閑子帶數(shù)；

若空閑子帶數(shù)大于2/3w，返回執(zhí)行子帶細(xì)分步驟，并使w＝0.5w；

若空閑子帶數(shù)小于1/3w，返回執(zhí)行重復(fù)子帶細(xì)分步驟，并使w＝2w；

直至，1/3w≤空閑子帶數(shù)≤2/3w，執(zhí)行配置步驟；

配置步驟，根據(jù)子帶信道參數(shù)，選擇其中信道狀態(tài)最優(yōu)和信噪比最大的子帶為預(yù)用信道，采用量子海豚群算法對(duì)預(yù)用信道的目標(biāo)配置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，輸出優(yōu)化后的目標(biāo)配置參數(shù)。

一種無(wú)線電通信參數(shù)自適應(yīng)配置發(fā)射機(jī)，其特征在于，所述發(fā)射機(jī)包括：

感知模塊，感知預(yù)先設(shè)定區(qū)段的無(wú)線電頻譜信號(hào)為感知頻段信號(hào)x(n)；

子帶細(xì)分模塊，通過(guò)系數(shù)抽取和多相分解所述x(n)，得到子帶帶寬相同的w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)，其中i＝0,1,…w-1；

認(rèn)知模塊，計(jì)算w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)對(duì)應(yīng)的子帶能量檢測(cè)值和信噪比，根據(jù)能量檢測(cè)值判別子帶的信道狀態(tài)，結(jié)合子帶的信道頻率、信道狀態(tài)和信噪比，生成子帶信道參數(shù)，根據(jù)子帶信道狀態(tài)計(jì)算空閑子帶數(shù)；

若空閑子帶數(shù)大于2/3w，返回執(zhí)行子帶細(xì)分模塊，并使w＝0.5w；

若空閑子帶數(shù)小于1/3w，返回執(zhí)行重復(fù)子帶細(xì)分模塊，并使w＝2w；

直至，1/3w≤空閑子帶數(shù)≤2/3w，執(zhí)行配置模塊；

配置模塊，根據(jù)所述子帶信道參數(shù)，選擇其中信道狀態(tài)最優(yōu)和信噪比最大的子帶為預(yù)用信道，采用量子海豚群算法對(duì)預(yù)用信道的目標(biāo)配置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，輸出優(yōu)化后的目標(biāo)配置參數(shù)。

本發(fā)明基于認(rèn)知的自適應(yīng)，提供了一種無(wú)線電通信系統(tǒng)參數(shù)自適應(yīng)配置方法和發(fā)射機(jī)，將感知的無(wú)線電頻譜信號(hào)劃分為多個(gè)子帶，并根據(jù)各子帶頻譜能量感知結(jié)果，自適調(diào)整子帶數(shù)目，實(shí)現(xiàn)分辨率可調(diào)的寬帶頻譜快速感知。同時(shí)可結(jié)合用戶的不同需求(例如在多媒體通信中，側(cè)重點(diǎn)是最大化數(shù)據(jù)傳輸速率；在數(shù)據(jù)通信中，側(cè)重點(diǎn)是最小化誤比特率)和感知的信道狀態(tài)，利用量子海豚群算法自適應(yīng)優(yōu)化目標(biāo)配置參數(shù)。本發(fā)明所提出的方法實(shí)現(xiàn)了認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中快速頻譜感知，并根據(jù)感知結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整發(fā)射參數(shù)，耗時(shí)短，適合用于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明提供方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明的可重構(gòu)多相均勻dft濾波組的示意圖；

圖3為本發(fā)明的子帶細(xì)分步驟的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明配置步驟的流程圖；

圖5為本發(fā)明提供發(fā)射機(jī)的結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的技術(shù)方案更加清楚、明白，以下參照附圖并舉實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明所述方案作進(jìn)一步地詳細(xì)說(shuō)明。

借鑒認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)的研究成果，將干擾發(fā)射機(jī)視為授權(quán)用戶，又稱主用戶pu(primaryuser)，本傳輸系統(tǒng)視為認(rèn)知用戶，又稱次用戶su(secondaryuser)。

如圖1所示，本申請(qǐng)的無(wú)線電通信參數(shù)自適應(yīng)配置方法，具體包括：

s1：感知步驟，感知預(yù)先設(shè)定區(qū)段的無(wú)線電頻譜信號(hào)為感知頻段信號(hào)x(n)。

實(shí)際工作時(shí)，通過(guò)無(wú)線電接入技術(shù)捕獲或感知無(wú)線電通信系統(tǒng)工作環(huán)境中的無(wú)線電頻譜信號(hào)。感知頻段信號(hào)x(n)的信號(hào)區(qū)段可根據(jù)習(xí)慣或約定或用戶需求進(jìn)行設(shè)置，比如設(shè)置f0＝1.2ghz、bw＝400mhz的區(qū)段信號(hào)為感知頻段信號(hào)。

s3：子帶細(xì)分步驟，通過(guò)系數(shù)抽取和多相分解x(n)，得到子帶帶寬相同的w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)，其中i＝0,1,…w-1。

在發(fā)明中，初始w＝16，啟動(dòng)下一個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)射周期時(shí)，也可以令w初始值，為上一次認(rèn)知時(shí)(s5)的最終w取值，以減少s3和s5步驟所消耗的時(shí)間，提高效率。

如圖2所示，s3主要包括可重構(gòu)多相均勻dft濾波器組。在感知頻段信號(hào)中，各信道中心頻率信息、帶寬信息未知的前提下，通過(guò)可重構(gòu)多相均勻dft濾波器組，將帶寬為bw的感知頻段信號(hào)x(n)多相分解為w個(gè)子帶信號(hào)(x0(n),x1(n)…xw-1(n))。

可重構(gòu)多相均勻dft濾波器，其原型濾波器為具有線性相位的r階低通fir濾波器h(n)，r為w的整數(shù)倍，同時(shí)把原型濾波器系數(shù)h(n)分為w個(gè)多相分支，即hl(n)＝h(wn+l)，其中l(wèi)＝0,1…w-1。為了降低數(shù)據(jù)率和復(fù)雜度，多相分解前對(duì)原型濾波器系數(shù)h(n)進(jìn)行l(wèi)cq倍抽取，為了避免混疊，lcq滿足抽樣定理，lcq＝0.5w。w個(gè)hl(n)，經(jīng)dft變換后得到xi(n)。

如圖3所示，s3步驟可以通過(guò)s301器件和s302器件實(shí)現(xiàn)，其中s301器件為fpga器件，fpga器件包含可重構(gòu)多相均勻dft濾波組，s302可以是cpld器件，主要用于將s5的結(jié)果反饋給s301，s301根據(jù)反饋結(jié)果，重新執(zhí)行子帶細(xì)分，實(shí)現(xiàn)分辨率可調(diào)的寬帶頻譜快速感知。

s5：認(rèn)知步驟，計(jì)算w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)對(duì)應(yīng)的子帶能量檢測(cè)值和子帶信噪比，根據(jù)能量檢測(cè)值判別子帶的信道狀態(tài)，結(jié)合子帶的信道頻率、信道狀態(tài)和信噪比，生成如表1所示的子帶信道參數(shù)，根據(jù)子帶信道狀態(tài)計(jì)算空閑子帶數(shù)。

若空閑子帶數(shù)大于2/3w，返回執(zhí)行子帶細(xì)分步驟(s3)，并使w＝0.5w；

若空閑子帶數(shù)小于1/3w，返回執(zhí)行重復(fù)子帶細(xì)分步驟(s3)，并使w＝2w；

直至，1/3w≤空閑子帶數(shù)≤2/3w，執(zhí)行配置步驟(s7)。

s5中的“根據(jù)能量檢測(cè)值判別子帶的信道狀態(tài)”具體包括：設(shè)定能量檢測(cè)的上限vth,h和下限vth,l；當(dāng)子帶能量檢測(cè)值﹥vth,h，判定子帶信道狀態(tài)為黑，表明子帶正在被(授權(quán))用戶占用，不能發(fā)送信號(hào)；當(dāng)子帶能量檢測(cè)值＜vth,l，判定子帶信道狀態(tài)為白，表明子帶未被(授權(quán))用戶占用，可以發(fā)送信號(hào)；當(dāng)vth,l≤子帶能量檢測(cè)值≤vth,h，通知鄰近感知節(jié)點(diǎn)(其他感知節(jié)點(diǎn))發(fā)送子帶的能量檢測(cè)值，其中至少一個(gè)感知節(jié)點(diǎn)的能量檢測(cè)值﹥vth,h，判定子帶信道狀態(tài)為黑，不能發(fā)送信號(hào)；如果所有感知節(jié)點(diǎn)發(fā)送的子帶能量檢測(cè)值均＜vth,h，判定子帶信道狀態(tài)為灰，可提高發(fā)射功率發(fā)送信號(hào)。

結(jié)合鄰近感知節(jié)點(diǎn)判別子帶的信道狀態(tài)，可以提高“灰”的判別結(jié)果的可靠性。

結(jié)合各子帶的信道的頻率、信道狀態(tài)和信噪比數(shù)據(jù)，生成如表1所示的子帶信道參數(shù)，并將子帶信道參數(shù)發(fā)送給出s7步驟。

在w個(gè)子帶中，如表1所示，其中子帶信道狀態(tài)為白和灰的子帶數(shù)總和為空閑子帶數(shù)。

表1

s7：配置步驟，選擇子帶信道參數(shù)中，信道狀態(tài)最優(yōu)和信噪比最大的子帶為預(yù)用信道，采用量子海豚群算法對(duì)預(yù)用信道的目標(biāo)配置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，輸出優(yōu)化后的目標(biāo)配置參數(shù)。

選擇預(yù)用信道時(shí)，“白”信道狀態(tài)優(yōu)于“灰”信道狀態(tài)。

配置步驟中，結(jié)合用戶需求和政策法規(guī)采用量子海豚群算法對(duì)預(yù)用信道的目標(biāo)配置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)。

目標(biāo)配置參數(shù)包括：調(diào)制方式和發(fā)射功率，還包括符號(hào)率等其他參數(shù)。實(shí)際應(yīng)用時(shí)，以無(wú)線電通信參數(shù)配置的最優(yōu)化為目標(biāo)，選擇不同的配置參數(shù)組合，根據(jù)配置參數(shù)，調(diào)整量子海豚群算法中的適應(yīng)度函數(shù)和量子海豚初始化數(shù)據(jù)。

本發(fā)明基于認(rèn)知的自適應(yīng)，提供了一種無(wú)線電系統(tǒng)參數(shù)自適應(yīng)配置方法，將感知的無(wú)線電頻譜信號(hào)劃分為多個(gè)子帶，并根據(jù)各子帶頻譜能量感知結(jié)果，自適調(diào)整子帶數(shù)目，實(shí)現(xiàn)分辨率可調(diào)的寬帶頻譜快速感知。同時(shí)可結(jié)合用戶的不同需求(例如在多媒體通信中，側(cè)重點(diǎn)是最大化數(shù)據(jù)傳輸速率；在數(shù)據(jù)通信中，側(cè)重點(diǎn)是最小化誤比特率)和感知的信道狀態(tài)，利用量子海豚群算法自適應(yīng)優(yōu)化配置發(fā)射功率和調(diào)制方式，以實(shí)現(xiàn)最小化發(fā)射功率、最小化誤碼率和最大化數(shù)據(jù)速率等多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化。本發(fā)明所提出的方法實(shí)現(xiàn)了認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中快速頻譜感知，并根據(jù)感知結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整發(fā)射參數(shù)，耗時(shí)短，適合用于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。

配置步驟s7，即量子海豚算法的具體實(shí)現(xiàn)，如圖4所示，主要包括：

s701(步驟一)：設(shè)置最大迭代次數(shù)值，并令初始迭代次數(shù)為0。

設(shè)置最大迭代次數(shù)maxcycle的值，初始化迭代次數(shù)cycle＝0；maxcycle的值可依據(jù)優(yōu)化模型的收斂速度設(shè)定，一般可在300～500之間取值。

s703(步驟二)：初始化量子海豚參數(shù)xi，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)fit，計(jì)算每只量子海豚ki(ki＝xi)對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值fitk，初始化傳遞時(shí)間矩陣ts。

假定目標(biāo)配置參數(shù)包括：調(diào)制方式和發(fā)射功率，根據(jù)目標(biāo)配置參數(shù)初始化量子海豚參數(shù)。每只海豚代表目標(biāo)配置函數(shù)的一個(gè)解，可用代表海豚，其中n是海豚的數(shù)量，d是解的維數(shù)。

假設(shè)，本發(fā)明需要優(yōu)化目標(biāo)配置參數(shù)的預(yù)用信道的數(shù)量為1個(gè)，預(yù)用信道中的子載波數(shù)為d；發(fā)射功率有64種可選取值，最小值為0dbm，最大值為25.2dbm，其余值依次相隔0.4dbm；本發(fā)明可支持bpsk(binaryphaseshiftkeying，二相相移鍵控)，qpsk(quadraturephaseshiftkeying，四相相移鍵控)，16qam(16quadratureamplitudemodulation，十六進(jìn)制正交幅度調(diào)制)和64qam(64quadratureamplitudemodulation，六十四進(jìn)制正交幅度調(diào)制)等4種調(diào)制方式。

初始化量子海豚數(shù)據(jù)時(shí)，可令d＝8，代表預(yù)用信道的8個(gè)子載波，每個(gè)量子海豚分量代表一個(gè)子載波的一種發(fā)射功率和調(diào)制模式的組合。比如，可采用量子編碼，將發(fā)射功率和調(diào)制模式進(jìn)行組合，4種調(diào)制方式用2位二進(jìn)制編碼標(biāo)識(shí)，如00、01、10、11；64個(gè)發(fā)射功率取值，用6位二進(jìn)制編碼標(biāo)識(shí)，如表2所示，量子海豚的每個(gè)分量可以用8位二進(jìn)制碼標(biāo)識(shí)，采用“調(diào)制模式+發(fā)射功率”或“發(fā)射功率+調(diào)制模式”的方式進(jìn)行隨機(jī)編碼，量子海豚的每個(gè)分量隨機(jī)代表一個(gè)子載波一種發(fā)射功率和調(diào)制模式的組合。4種調(diào)制方式和64個(gè)發(fā)射功率取值，一共可以產(chǎn)生256種組合，將二進(jìn)制轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制，則每個(gè)分量的取值范圍為0～255，可以對(duì)n×d個(gè)海豚分量在0-255范圍內(nèi)隨機(jī)取值，初始化n只量子海豚參數(shù)。

表2

也可以隨機(jī)產(chǎn)生d＝8個(gè)混沌變量初始值按照:通過(guò)迭代計(jì)算得到剩余的(n-1)×d個(gè)混沌變量序列然后根據(jù)量子海豚分量的取值范圍，將乘以相應(yīng)的倍數(shù)(如255)，或加上取整運(yùn)算，使為滿足量子海豚分量取值范圍的整數(shù)。

根據(jù)目標(biāo)配置參數(shù)，結(jié)合用戶需求和政策法規(guī)，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)。

舉例說(shuō)明，適應(yīng)度函數(shù)fit可設(shè)置為

f＝w1×fmin-power+w2×fmin-ber+w3×fmax-data-rate

式中，w1、w2、w3為常數(shù)權(quán)值，表示不同用戶對(duì)不同目標(biāo)函數(shù)的需求，w1+w2+w3＝1，0≤w1≤1，0≤w2≤1，0≤w3≤1；

為最小化發(fā)射功率；其中，pmax為發(fā)射功率最大值，為子載波的發(fā)射功率平均值。

為最小化誤碼率。

為最大化數(shù)據(jù)速率。

mi為第i個(gè)子載波的調(diào)制進(jìn)制數(shù)，mmin為調(diào)制進(jìn)制數(shù)最小值，mmax為調(diào)制進(jìn)制數(shù)最大值。bpsk對(duì)應(yīng)的調(diào)制進(jìn)制數(shù)為2，qpsk對(duì)應(yīng)的調(diào)制進(jìn)制數(shù)為4，16qam對(duì)應(yīng)的調(diào)制進(jìn)制數(shù)為16，64qam對(duì)應(yīng)的調(diào)制進(jìn)制數(shù)為64。

本發(fā)明的支持bpsk，qpsk，16qam和64qam等4種調(diào)制方式，其中bpsk和qpsk為m-psk(m-aryphaseshiftkeying)，16qam和64qam為m-qam(m-aryquadratureamplitudemodulation)，m-psk和m-qam計(jì)算子載波誤比特率pbe的公式為：

m-psk中

m-qam中

其中，γ為預(yù)用信道的信噪比，q為marcumq函數(shù)。求得每個(gè)子載波的誤比特率pbe后，平均求和得到信道狀態(tài)為“白”的信噪比一般大于信道狀態(tài)為“灰”的信噪比，不同的信道參數(shù)值會(huì)影響適應(yīng)度函數(shù)值，最終得到不同的優(yōu)化配置結(jié)果。

w1、w2、w3的取值，結(jié)合用戶需求設(shè)定。

比如，可以令w1＝0.80,w2＝0.15,w3＝0.05，此時(shí)的適應(yīng)度函數(shù)為低功耗模式。

也可以令w1＝0.15,w2＝0.80,w3＝0.05，此時(shí)的適應(yīng)度函數(shù)為高可靠性模式。

也可以令w1＝0.05,w2＝0.15,w3＝0.80，此時(shí)的適應(yīng)度函數(shù)為高數(shù)據(jù)速率模式。

此外，也可以令w1＝1/3,w2＝1/3,w3＝1/3，此時(shí)對(duì)應(yīng)均衡模式。

本申請(qǐng)對(duì)w1、w2、w3的取值不做具體限定，以上只是舉例說(shuō)明。

初始化每只量子海豚的具體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)后，令初始ki＝xi，ki為鄰近最優(yōu)解，解算每只ki中每個(gè)分量對(duì)應(yīng)的發(fā)射功率和調(diào)制模式參數(shù)值，計(jì)算ki對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值：

fitk＝{fitk,1,fitk,2,…,fitk,n}＝{fit(k1),fit(k2),…,fit(kn)}

在本發(fā)明中，適應(yīng)度函數(shù)值越大，表示量子海豚取值越合理。

初始化傳遞時(shí)間矩陣ts＝{tsij}(i＝1,2…,n,j＝1,2,…,n)，用以保存量子海豚之間信息交換的過(guò)程。其中，tsij代表第j只量子海豚xj發(fā)出的聲音傳到第i只量子海豚xi所需要的時(shí)間，speed是固定值，代表聲音的傳播速率，ddi,j＝||xi-xj||,(i,j＝1,2,…,n,i≠j)代表第j只量子海豚xj與第i只量子海豚xi之間的距離。

s705(步驟三)：量子海豚搜索新解，計(jì)算量子海豚的個(gè)體最優(yōu)解l和l的適應(yīng)度函數(shù)值fitl，更新ki和fitk。

1)每只量子海豚搜索新解，每只量子海豚在各自附近區(qū)域，通過(guò)向m個(gè)隨機(jī)方向發(fā)聲的方式搜索產(chǎn)生新解，m個(gè)聲音用vj＝[v1,v2,…,vd]^t(j＝1,2,…,m)表示，||vj||＝speed。

第i只量子海豚xi、第j個(gè)聲音在t時(shí)刻搜索到一個(gè)新解為：xijt＝xi+vjt,(j＝1,2,…,m；t＝1,2,…,t1)，其中，t1為最大搜索時(shí)間。

2)計(jì)算每只量子海豚m個(gè)新解的適應(yīng)度函數(shù)值fit(xijt)，其中適應(yīng)度函數(shù)最大值對(duì)應(yīng)的新解xiab為個(gè)體最優(yōu)解li。

eijt＝fit(xijt)

fitl＝{fitl,1,fitl,2,…,fitl,n}＝{max(e1jt),max(e2jt),…,max(enjt)}

l＝{l1,l2,…,ln}＝{x1ab,x2ab,…,xnab}

3)更新每只量子海豚的鄰近最優(yōu)解ki。

如果fit(li)>fit(ki),則ki＝li，否則ki保持不變。

4)更新fitk。

s707(步驟四)：每只量子海豚通過(guò)呼叫的方式傳遞信息，更新ts矩陣。

如果fit(ki)>fit(kj)，且

則其中,speed代表量子海豚的聲速,a>1代表加速度。

s709(步驟五)：每只量子海豚接收信息，更新ts矩陣、ki和fitk。

1)tsi,j＝tsi,j-1,ts矩陣中的每一項(xiàng)tsi,j減1，表明聲音在一個(gè)單位時(shí)間內(nèi)傳播。

2)檢查矩陣中的每一項(xiàng)tsi,j，如果tsi,j＝0，表明xi已接收到xj傳給它的信息。

當(dāng)tsi,j＝0時(shí)，且fit(ki)>fit(kj)，則kj＝ki,同時(shí)令tsi,j＝t2，t2為最大傳播時(shí)間，設(shè)為固定值。

更新fitk。

s711(步驟六)：更新量子海豚位置信息newxi，捕獲新的位置信息newxi，更新ki和fitk

1)計(jì)算搜索半徑r1，r1代表搜索階段的最大范圍，r1＝t1×speed，。

2)分三種情況獲得新的位置信息newxi:

情況一：如果dki≤r1，dki＝||xi-ki||,(i＝1,2,…,n)

其中，e是半徑減小的常數(shù)系數(shù)。

情況二：如果dki>r1，且dki≥dkli，dkli＝||li-ki||,(i＝1,2,…,n)

其中α為隨機(jī)產(chǎn)生的d維向量。

情況三：如果dki<dkli

3)當(dāng)xi移動(dòng)到新的位置newxi，如果fit(newxi)>fit(ki)，則ki＝newxi，否則ki保持不變。

4)更新fitk。

5)迭代次數(shù)加1，若迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù)值，執(zhí)行步驟三(s705)；相反則執(zhí)行步驟七(s713)。

s713(步驟七)：輸出優(yōu)化后的目標(biāo)配置參數(shù)，fitk中的最大值對(duì)應(yīng)的ki為優(yōu)化后目標(biāo)配置參數(shù)。

利用量子海豚群算法實(shí)現(xiàn)發(fā)射功率和調(diào)制方式的自適應(yīng)優(yōu)化配置，提高了收斂精度，節(jié)省了優(yōu)化配置時(shí)間，適合用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有寬帶頻譜感知技術(shù)中可重構(gòu)濾波器組存在的不足之處，提出由各子帶的頻譜能量認(rèn)知結(jié)果自動(dòng)觸發(fā)濾波器組的重構(gòu)，在準(zhǔn)確感知頻譜信息的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶需求，采用量子海豚群算法自適應(yīng)優(yōu)化配置發(fā)射功率和調(diào)制方式，以實(shí)現(xiàn)最小化發(fā)射功率、最小化誤碼率和最大化數(shù)據(jù)速率等多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化。故本發(fā)明所提出的方法能夠解決認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中快速頻譜感知，并能根據(jù)感知結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整發(fā)射參數(shù)的問(wèn)題，本發(fā)明的方法耗時(shí)短，適合用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。

本申請(qǐng)還提供一種無(wú)線電通信參數(shù)自適應(yīng)配置發(fā)射機(jī)，如圖5所示，發(fā)射機(jī)包括：

感知模塊，感知預(yù)先設(shè)定區(qū)段的無(wú)線電頻譜信號(hào)為感知頻段信號(hào)x(n)；

子帶細(xì)分模塊，通過(guò)系數(shù)抽取和多相分解x(n)，得到子帶帶寬相同的w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)，其中i＝0,1,…w-1；

認(rèn)知模塊，計(jì)算w個(gè)子帶信號(hào)xi(n)對(duì)應(yīng)的子帶能量檢測(cè)值和信噪比，根據(jù)能量檢測(cè)值判別子帶的信道狀態(tài)，結(jié)合子帶的信道頻率、信道狀態(tài)和信噪比，生成子帶信道參數(shù)，根據(jù)子帶信道狀態(tài)計(jì)算空閑子帶數(shù)；

若空閑子帶數(shù)大于2/3w，返回執(zhí)行子帶細(xì)分模塊，并使w＝0.5w；

若空閑子帶數(shù)小于1/3w，返回執(zhí)行子帶細(xì)分模塊，并使w＝2w；

直至，1/3w≤空閑子帶數(shù)≤2/3w，執(zhí)行配置模塊；

配置模塊，根據(jù)子帶信道參數(shù)，選擇其中信道狀態(tài)最優(yōu)和信噪比最大的子帶為預(yù)用信道，采用量子海豚群算法對(duì)預(yù)用信道的目標(biāo)配置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，輸出優(yōu)化后的目標(biāo)配置參數(shù)。

具體地，在子帶細(xì)分模塊中，系數(shù)抽取系數(shù)lcq＝0.5w。

進(jìn)一步地，子帶細(xì)分模塊還包括fpga器件和cpld器件，fpga器件包含重構(gòu)多相均勻dft濾波器組，cpld器件用于將認(rèn)知步驟的結(jié)果反饋給fpga器件。

具體地，“根據(jù)能量檢測(cè)值判別子帶的信道狀態(tài)”包括：

設(shè)定能量檢測(cè)的上限vth,h和下限vth,l；

當(dāng)子帶能量檢測(cè)值>vth,h，判定子帶信道狀態(tài)為黑，禁止用于發(fā)送信號(hào)；

當(dāng)子帶能量檢測(cè)值<vth,l，判定子帶信道狀態(tài)為白，使能發(fā)送信號(hào)；

當(dāng)vth,l≤子帶能量檢測(cè)值≤vth,h，通知鄰近感知節(jié)點(diǎn)發(fā)送子帶的能量檢測(cè)值，其中至少一個(gè)感知節(jié)點(diǎn)的能量檢測(cè)值>vth,h，判定子帶信道狀態(tài)為黑，禁止用于發(fā)送信號(hào)；如果所有感知節(jié)點(diǎn)發(fā)送的子帶能量檢測(cè)值均<vth,h，判定子帶信道狀態(tài)為灰。

具體地，“采用量子海豚群算法對(duì)預(yù)用信道的目標(biāo)配置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，輸出優(yōu)化后的目標(biāo)配置參數(shù)”包括：

第一模塊：設(shè)置最大迭代次數(shù)值，并令初始迭代次數(shù)為0。

第二模塊：初始化量子海豚參數(shù)xi，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)fit，令初始ki＝xi，計(jì)算每只量子海豚ki對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值fitk，初始化傳遞時(shí)間矩陣ts。

第三模塊：量子海豚搜索新解，計(jì)算量子海豚的個(gè)體最優(yōu)解l和l的適應(yīng)度函數(shù)值fitl，更新ki和fitk。

第四模塊：每只量子海豚通過(guò)呼叫的方式傳遞信息，更新ts矩陣。

第五模塊：每只量子海豚接收信息，更新ts矩陣、ki和fitk。

第六模塊：更新量子海豚位置信息newxi，捕獲新的位置信息newxi，更新ki和fitk；迭代次數(shù)加1，若迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù)值，執(zhí)行第三模塊，相反則執(zhí)行第七模塊。

第七模塊：輸出優(yōu)化后的目標(biāo)配置參數(shù)，fitk中的最大值對(duì)應(yīng)的ki為優(yōu)化后目標(biāo)配置參數(shù)。

本發(fā)明基于認(rèn)知的自適應(yīng)，提供了一種無(wú)線電通信系統(tǒng)參數(shù)自適應(yīng)配置發(fā)射機(jī)，將感知的無(wú)線電頻譜信號(hào)劃分為多個(gè)子帶，并根據(jù)各子帶頻譜能量感知結(jié)果，自適調(diào)整子帶數(shù)目，實(shí)現(xiàn)分辨率可調(diào)的寬帶頻譜快速感知。同時(shí)可結(jié)合體用戶的不同需求(例如在多媒體通信中，側(cè)重點(diǎn)是最大化數(shù)據(jù)傳輸速率；在數(shù)據(jù)通信中，側(cè)重點(diǎn)是最小化誤比特率)和感知的信道狀態(tài)，利用量子海豚群算法自適應(yīng)優(yōu)化配置發(fā)射功率和調(diào)制方式，以實(shí)現(xiàn)最小化發(fā)射功率、最小化誤碼率和最大化數(shù)據(jù)速率等多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化。本發(fā)明所提出的方法實(shí)現(xiàn)了認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)中快速頻譜感知，并根據(jù)感知結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整發(fā)射參數(shù)，耗時(shí)短，適合用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)的范圍之內(nèi)。