本發(fā)明涉及一種主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)基于循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知方法。

背景技術(shù)：

1.認(rèn)知無線電

隨著無線通信的飛速發(fā)展，各種需要應(yīng)用到高速率無線通信技術(shù)的業(yè)務(wù)也不斷增加。但是無線電頻譜資源是一種自然資源，這種資源是不可再生的。傳統(tǒng)的頻譜分配模式是固定分配的，即將某個(gè)頻段分配給某個(gè)特定的業(yè)務(wù)，這樣的分配模式在現(xiàn)在往往會(huì)導(dǎo)致某些頻段過于擁擠而另外一些頻段又幾乎未被使用的狀態(tài)，人為地造成無線電頻譜資源利用率低下。

認(rèn)知無線電，作為一種動(dòng)態(tài)的頻譜分配方案，其核心思想是將系統(tǒng)中的用戶分成主用戶和授權(quán)用戶兩大類。主用戶是某個(gè)頻段的授權(quán)用戶，對(duì)該頻段的使用具有絕對(duì)優(yōu)先權(quán)；而認(rèn)知用戶是未獲得頻段授權(quán)的用戶，只能在主用戶沒有使用該頻段時(shí)接入該頻段，而一旦主用戶試圖返回時(shí)，認(rèn)知用戶必須迅速推出當(dāng)前使用頻段。認(rèn)知無線電技術(shù)通過這樣動(dòng)態(tài)接入的方法來達(dá)到提高頻譜利用效率的目的，這樣的方案一經(jīng)提出就得到了廣泛的支持，同時(shí)也被視為下一代無線通信的核心物理層技術(shù)。

2.頻譜感知

在認(rèn)知無線電系統(tǒng)當(dāng)中，認(rèn)知用戶為了能夠偵測(cè)到未被使用的授權(quán)頻段，必須能夠準(zhǔn)確的檢測(cè)到主用戶是否存在，這樣的檢測(cè)技術(shù)就被稱之為頻譜感知。認(rèn)知用戶的頻譜感知往往是通過采集一段時(shí)間的信號(hào)樣本，然后通過一些特定的信號(hào)處理算法來判斷當(dāng)前待測(cè)頻段是否有主用戶信號(hào)。如果認(rèn)知用戶判斷當(dāng)前不存在主用戶信號(hào)，那么則可以接入到這個(gè)頻段反之則不能接入到這個(gè)頻段。因此，如果頻譜感知結(jié)果不準(zhǔn)確，發(fā)生漏檢，那么將會(huì)造成對(duì)主用戶的干擾，從而給認(rèn)知無線電技術(shù)的應(yīng)用造成障礙，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)档腿藗儗?duì)認(rèn)知無線電技術(shù)的社會(huì)認(rèn)同，因此對(duì)于頻譜感知技術(shù)的研究在認(rèn)知無線電中具有重大意義。

3.主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)

現(xiàn)在的頻譜感知技術(shù)往往認(rèn)為在進(jìn)行頻譜感知的時(shí)候主用戶信號(hào)的狀態(tài)是不發(fā)生變化的，即主用戶信號(hào)在頻譜感知的過程當(dāng)中一直出現(xiàn)或一直不出現(xiàn)。但是這樣的假設(shè)是不夠現(xiàn)實(shí)的。為了能夠準(zhǔn)確探測(cè)到主用戶信號(hào)當(dāng)前狀態(tài)，認(rèn)知用戶往往需要通過一段較長(zhǎng)的時(shí)間來收集信號(hào)樣本，主用戶信號(hào)完全可能在這段時(shí)間里突然出現(xiàn)。這樣的突然出現(xiàn)給現(xiàn)有的頻譜感知方法造成重大困擾，因此必須要有合適的方法來處理這個(gè)問題。

4.循環(huán)平穩(wěn)

循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)，是指統(tǒng)計(jì)特性呈周期性平穩(wěn)變化的信號(hào)。信號(hào)的這種循環(huán)平穩(wěn)特性在實(shí)際工程中是隨處可見的，比如在通信系統(tǒng)當(dāng)中，信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)性可能來自于載波、導(dǎo)頻、循環(huán)前綴、編碼、同步序列等等多個(gè)方面?？梢钥吹?，這種循環(huán)平穩(wěn)特性的出現(xiàn)往往是由于人們?yōu)榱四撤N目的而特地給通信信號(hào)進(jìn)行的額外的添加，一般情形下是噪聲所不具備的。因此，循環(huán)平穩(wěn)性也就可以成為頻譜感知當(dāng)中區(qū)別主用戶信號(hào)和噪聲的重要技術(shù)特征。并且，由于循環(huán)平穩(wěn)特性本身是基于信號(hào)周期性的，與信號(hào)能量無關(guān)，因此在認(rèn)知無線電系統(tǒng)與能量檢測(cè)器一樣，也被廣泛的研究和應(yīng)用，并能夠作為有效對(duì)抗能量檢測(cè)器噪聲能量不確定問題的解決方法之一。

對(duì)于循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)x(t)而言，在基于n個(gè)有限個(gè)數(shù)據(jù)樣本的時(shí)候，它在循環(huán)頻率α?xí)r延τ處的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)可以表示為而對(duì)于非循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)而言，這樣計(jì)算出來的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的值是趨于零的。因此，循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)往往被用于認(rèn)識(shí)無線電系統(tǒng)中的頻譜感知當(dāng)中。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)基于循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)基于循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知方法，按照如下步驟實(shí)現(xiàn)：

步驟s1：記主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)的過程是一個(gè)參數(shù)已知的泊松隨機(jī)過程，且認(rèn)知用戶對(duì)于主用戶信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特征是確知的；將認(rèn)知用戶的頻譜感知時(shí)間按主用戶信號(hào)循環(huán)頻率的倒數(shù)進(jìn)行分段；對(duì)于每個(gè)分段，構(gòu)建一個(gè)由多個(gè)循環(huán)自相關(guān)函數(shù)組成的橫向量，也即循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量；

步驟s2：計(jì)算所有分段的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量協(xié)方差矩陣的估計(jì)量，并計(jì)算對(duì)應(yīng)的判決統(tǒng)計(jì)量；

步驟s3：根據(jù)一預(yù)設(shè)虛警概率，計(jì)算對(duì)應(yīng)的判決門限；

步驟s4：將通過所述步驟s2獲取的判決統(tǒng)計(jì)量與通過所述步驟s3獲取的判決門限進(jìn)行比較；當(dāng)判決統(tǒng)計(jì)量大于所述判決門限時(shí)，則判定當(dāng)前頻段是存在主用戶信號(hào)的，且主用戶信號(hào)是在感知過程中隨機(jī)出現(xiàn)的；否則，判斷當(dāng)前頻段不存在主用戶信號(hào)。

在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟s1中，所述循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量通過如下步驟構(gòu)建：

步驟s11：記主用戶信號(hào)出現(xiàn)的過程為一個(gè)到達(dá)率λα的泊松隨機(jī)過程，將認(rèn)知用戶的頻譜感知時(shí)間按主用戶信號(hào)循環(huán)頻率的倒數(shù)1/α進(jìn)行分段，記每段采集得到的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量為t，分段數(shù)量為l；

步驟s12：記循環(huán)頻率α相應(yīng)的n個(gè)延時(shí)為τ1,...,τn，對(duì)于每個(gè)分段，按下式構(gòu)建循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量：

其中，上標(biāo)ⁱ表示第i個(gè)分段；re{}和im{}分別表示取一個(gè)虛數(shù)的實(shí)部和虛部；為信號(hào)x(t)基于n個(gè)數(shù)據(jù)樣本時(shí)，在循環(huán)頻率α?xí)r延τ處的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)，并按如下公式計(jì)算：

在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟s2中，對(duì)于每個(gè)分段對(duì)應(yīng)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量協(xié)方差矩陣的估計(jì)量s按下式獲?。?/p>

所述判決統(tǒng)計(jì)量δ按照如下方式獲?。?/p>

在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟s3中，記所述預(yù)設(shè)虛警概率為pfa，所述判決門限γ為：其中，為顯著性水平為pfa，自由度為2n時(shí)所對(duì)應(yīng)的中心化卡方值。

在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述步驟s4中，將所述判決統(tǒng)計(jì)量δ與所述判決門限γ進(jìn)行比較，如果判決統(tǒng)計(jì)量δ大于判決門限γ，判定當(dāng)前頻段是存在主用戶信號(hào)的，且主用戶信號(hào)是在感知過程中隨機(jī)出現(xiàn)的；否則，判斷當(dāng)前頻段不存在主用戶信號(hào)，其判決規(guī)則按照如下方式表達(dá)：

其中，π為最終判決結(jié)果。

進(jìn)一步的，在本實(shí)施例中，還提供一檢測(cè)概率pd，由下式估算：

相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益效果：本發(fā)明所提出的一種主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)基于循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知方法，在認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的認(rèn)知用戶進(jìn)行頻譜感知的過程當(dāng)中，當(dāng)主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)的時(shí)候，采用該方法可以利用信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性將主用戶信號(hào)準(zhǔn)確識(shí)別出來。相比傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)感知方法，本發(fā)明方法具有更強(qiáng)的適用性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明中主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)基于循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知方法的流程圖。

圖2為本發(fā)明一實(shí)施例中樣本數(shù)量與檢測(cè)概率關(guān)系曲線圖。

圖3為本發(fā)明一實(shí)施例中的接收機(jī)性能(receiveroperatingcharacteristic，roc)曲線圖。

圖4為本發(fā)明一實(shí)施例中信噪比曲線圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行具體說明。

本發(fā)明提供一種主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)基于循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知方法，包括如下步驟：

步驟s1：假設(shè)主用戶信號(hào)的出現(xiàn)為一個(gè)到達(dá)率是λα的泊松隨機(jī)過程。此時(shí)，將認(rèn)知用戶的頻譜感知時(shí)間按主用戶信號(hào)循環(huán)頻率的倒數(shù)1/α進(jìn)行分段，假設(shè)每段采集得到的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量為t，分段數(shù)量為l。對(duì)于循環(huán)頻率α給定相應(yīng)的n個(gè)延時(shí)τ1,...,τn，然后對(duì)于每個(gè)分段，按下式構(gòu)建循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量：

其中，上標(biāo)i表示第i個(gè)分段，re{}和im{}分別表示取一個(gè)虛數(shù)的實(shí)部和虛部。

步驟s2：對(duì)于所有的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)向量(1≤i≤l)，按照下式獲取協(xié)方差矩陣的估計(jì)量s：

此時(shí)，可進(jìn)一步計(jì)算判決統(tǒng)計(jì)量δ為：

步驟s3：給定一虛警概率pfa，在本實(shí)施例中，判決門限γ為其中為顯著性水平為pfa，自由度為2n時(shí)所對(duì)應(yīng)的中心化卡方值。

步驟s4：將判決統(tǒng)計(jì)量δ與判決門限γ進(jìn)行比較，如果判決統(tǒng)計(jì)量δ大于判決門限γ，可以判定當(dāng)前頻段是存在主用戶信號(hào)的，并且主用戶信號(hào)可能是在感知過程中隨機(jī)出現(xiàn)的；否則，判斷當(dāng)前頻段不存在主用戶信號(hào)，且其判決規(guī)則如下所示：

其中，π為最終判決結(jié)果。

進(jìn)一步的，為了讓本領(lǐng)域技術(shù)人員了解本發(fā)明提供的方法，下面結(jié)合具體實(shí)施例進(jìn)行說明。

在本實(shí)施中，通過以下仿真以進(jìn)一步說明本發(fā)明方法的可行性和有效性。在仿真中，假設(shè)主用戶信號(hào)為ofdm信號(hào)。ofdm信號(hào)目前正在被許多實(shí)際的無線通信系統(tǒng)如3gpp/lte、wlan、wimax、dvb—t等中得到了廣泛應(yīng)用，具有典型的代表性。

ofdm符號(hào)的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：

其中，γi,k是獨(dú)立同分布的數(shù)字序列，ns是子載波數(shù)量，ts是不帶循環(huán)前綴時(shí)的ofdm符號(hào)寬度，q(t)是周期為td的脈沖成型函數(shù)，并且td是ts和ofdm符號(hào)循環(huán)前綴寬度tcp之和，即td＝ts+tcp。ofdm符號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)頻率為符號(hào)寬度td的整數(shù)倍，即α＝k/td(k＝±1,±2,...)，并且k的絕對(duì)值越大，循環(huán)平穩(wěn)性就越弱。因此，在仿真中選擇的循環(huán)頻率α＝1/td，而對(duì)應(yīng)的延時(shí)τ為ts。

進(jìn)一步的，在仿真中，以wlan的ofdm信號(hào)為例。wlan的ofdm信號(hào)調(diào)制方法為64qam-ofdm，具有48個(gè)數(shù)據(jù)子載波和4個(gè)導(dǎo)頻子載波，采用速率為20mhz，ofdm符號(hào)寬度td為4us。其中，循環(huán)前綴長(zhǎng)度tcp為0.8us。這樣對(duì)于每個(gè)ofdm符號(hào)，可以得到包括16個(gè)循環(huán)前綴樣本在內(nèi)的共80個(gè)樣本。因此，wlan的ofdm信號(hào)的循環(huán)頻率為1/80，且在本實(shí)施例中，在仿真中將以80個(gè)樣本為一組進(jìn)行分段。

進(jìn)一步的，圖2為在主用戶隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)，采用本實(shí)施例提供的上述方法中，樣本數(shù)量與檢測(cè)概率關(guān)系曲線圖。

在本實(shí)施例中，還提供一檢測(cè)概率pd，可由下式估算：

在圖2中，設(shè)定主用戶信號(hào)到達(dá)率λα為1，信噪比為-10db，虛警概率為0.01。從圖2中可以看到本發(fā)明提供的方法可以有效地工作在主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)的情況下。此外，圖2也給出了通過估計(jì)得到的檢測(cè)概率曲線，可以看到隨著樣本數(shù)量的增加估計(jì)得到的檢測(cè)概率曲線越來越接近仿真的結(jié)果，這是因?yàn)闃颖緮?shù)量的增加能夠減少估計(jì)誤差，從而也證實(shí)了檢測(cè)概率pd估算公式的正確性。

進(jìn)一步的，圖3為在主用戶隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)，采用本實(shí)施例提供的上述方法的接收機(jī)性能(receiveroperatingcharacteristic，roc)曲線。在圖3中，設(shè)定主用戶信號(hào)到達(dá)率λα為1，信噪比為-12db，分段數(shù)量為80即樣本總數(shù)為6400。圖3也證實(shí)了主用戶信號(hào)隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)，本發(fā)明提供的方法是可以有效工作的。

另外，在圖3中，還給出了本發(fā)明提供的方法的仿真虛警概率曲線，該曲線是接近于對(duì)角線的。由于roc曲線圖中，理論的虛警概率曲線就是一條對(duì)角線，因此本發(fā)明提供的方法的仿真虛警概率曲線是接近于理論值得，從而證實(shí)了本發(fā)明提供的方法判決統(tǒng)計(jì)量及門限計(jì)算的準(zhǔn)確性。

進(jìn)一步的，圖4為在主用戶隨機(jī)出現(xiàn)時(shí)，采用本實(shí)施例提供的上述方法的信噪比曲線圖。圖4分別設(shè)定主用戶信號(hào)到達(dá)率λα為1和0.1，虛警概率為0.01，分段數(shù)量為80即樣本總數(shù)為6400。從圖4中可以看到，無論到達(dá)率λα為1還是0.1，本發(fā)明提供的方法均可有效工作。但是對(duì)于較低的到達(dá)率，檢測(cè)性能就會(huì)下降。

以上是本發(fā)明的較佳實(shí)施例，凡依本發(fā)明技術(shù)方案所作的改變，所產(chǎn)生的功能作用未超出本發(fā)明技術(shù)方案的范圍時(shí)，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。