認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法，屬無(wú)線 通信技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)是當(dāng)前解決頻譜資源緊缺、提高頻譜利用效率的重要方法，頻譜 檢測(cè)是認(rèn)知無(wú)線電的關(guān)鍵技術(shù)。多用戶協(xié)作頻譜檢測(cè)不僅能有效解決隱藏終端的問(wèn)題，并 且提升了檢測(cè)性能和整個(gè)系統(tǒng)的魯棒性。傳統(tǒng)的多用戶協(xié)作頻譜感知方法基于能量檢測(cè)。 然而能量檢測(cè)需要信道狀態(tài)信息，在低信噪比環(huán)境中很難對(duì)主用戶（PU)信號(hào)進(jìn)行有效檢 測(cè)。協(xié)方差盲檢測(cè)利用發(fā)射信號(hào)與噪聲自相關(guān)性的差異識(shí)別PU信號(hào)，由于該方法不需要任 何先驗(yàn)信息就能夠檢測(cè)到PU信號(hào)，有較好的檢測(cè)性能，受到極大關(guān)注。近年來(lái)相繼提出了 CAV(covarianceabsolutionvalue)、MME(MaximumMinimumEstimation)和MET(maximum eigenvaluetrace)等協(xié)方差盲檢測(cè)算法，MME和MET利用協(xié)方差矩陣特征值的差異進(jìn)行 PU信號(hào)檢測(cè)，MET則根據(jù)協(xié)方差矩陣行列式與跡比值的不同進(jìn)行判斷。這些算法雖然實(shí)現(xiàn) 了盲檢測(cè)，但是在低復(fù)雜度條件下幾乎無(wú)檢測(cè)能力。有學(xué)者提出的FLA和FTM算法雖然利 用特征向量性質(zhì)提高了檢測(cè)效率，但是其假定協(xié)方差矩陣的秩為1且采用復(fù)雜的特征學(xué)習(xí) 算法，使得該算法在實(shí)際中操作性不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是，針對(duì)多用戶頻譜協(xié)作感知在低信噪比條件下性能較低的問(wèn)題， 僅需要2個(gè)認(rèn)知感知節(jié)點(diǎn)，不需要其他先驗(yàn)信息，利用主用戶信號(hào)與噪聲信號(hào)特征向量相 關(guān)性的不同，用較小的代價(jià)實(shí)現(xiàn)較高的檢測(cè)性能。提出一種認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的 雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法。
[0004] 實(shí)現(xiàn)發(fā)明的技術(shù)方案是，本發(fā)明通過(guò)雙中繼多天線的認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)，采用雙認(rèn)知 節(jié)點(diǎn)對(duì)頻譜進(jìn)行感知，對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣中最大特征向量，并進(jìn)行 比對(duì)。
[0005] 本發(fā)明一種雙中繼多天線的認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)，包括主用戶（ro)、融合中心（FU)和兩 個(gè)多天線認(rèn)知中繼用戶（CR)。主用戶（PU)發(fā)送固定頻道信號(hào)，在可感知范圍內(nèi)，認(rèn)知中繼 用戶（CR)采集空中信號(hào)，認(rèn)知中繼轉(zhuǎn)發(fā)收集到的采樣數(shù)據(jù)發(fā)送到融合中心（FU)進(jìn)行處理。 每個(gè)中繼用戶配有K根天線，認(rèn)知中繼配置的天線間的距離和夾角均完全相同。
[0006] Si(n)表示第i個(gè)CR節(jié)點(diǎn)上K根天線接收到的PU信號(hào)向量，以下式表示4〇1)=
[sn (n)，si2 (n)，...，siK (n) ] t〇
[0007] Xi(n)表示FU接收到的來(lái)自第i個(gè)CR的信號(hào)向量，以下式表示：Xi(n)= [XnOi)，xi2(n)，…，xiK(n)]T; ( ? )T表示矩陣轉(zhuǎn)置。
[0008] 假設(shè)PU到各個(gè)認(rèn)知中繼的信道條件相同，均為高斯信道，則噪聲向量
，其中N( ?)為復(fù)高斯分布函數(shù)。
[0009] 假設(shè)一個(gè)采樣周期內(nèi)采樣數(shù)為Ns，從FU能完全無(wú)差錯(cuò)的接收來(lái)自CR用戶的信息。 采樣周期內(nèi)FU接收到來(lái)自CR的采樣信號(hào)數(shù)據(jù)為：
[0010] Xj(n) =Sj(n)+Vj(n) 0^n<Nsi=l,2
[0011] 假設(shè)發(fā)射信號(hào)與噪聲信號(hào)獨(dú)立。設(shè)PU發(fā)射信號(hào)為均值為0方差為1的獨(dú)立隨機(jī) 信號(hào)。由于多天線狀態(tài)完全相同，F(xiàn)U接收到的信號(hào)可以看作是服從相同的協(xié)方差矩陣。則 FU處接收到第i個(gè)CR的信號(hào)Xi (n)服從分布：
[0012]
[0013] 假設(shè)1? = ￡(%〇，￡(*)表示數(shù)學(xué)期望，1?為正定對(duì)稱實(shí)矩陣。假設(shè)1?的特征值為 …L，對(duì)應(yīng)的特征向量為lflpH。和1分別表示不存在PU信號(hào)和存在PU信號(hào)時(shí)接收機(jī)的狀態(tài)。
[0014] 本發(fā)明一種認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法的實(shí)現(xiàn)步驟 如下：
[0015] (1)第一步，系統(tǒng)中雙CR同步對(duì)空中信號(hào)進(jìn)行凡次采樣；
[0016] (2)第二步，CR把凡個(gè)信號(hào)采樣值轉(zhuǎn)發(fā)給數(shù)據(jù)融合中心；
[0017] (3)第三步，融合中心計(jì)算2個(gè)CR采集數(shù)據(jù)的樣本協(xié)方差矩陣，得
[0018]
[0019] (4)第四步，對(duì)焱i、t分別求出其最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量&1和b1;
[0020] (5)第五步，求解向量&1和bi的相關(guān)系數(shù)；
[0021] (6)第六步，相關(guān)系數(shù)與設(shè)定門限值e進(jìn)行比較，e，當(dāng)相關(guān)系數(shù)大于門限 值e時(shí)，判斷系統(tǒng)存在PU信號(hào)，反之判斷系統(tǒng)中不存在PU信號(hào)，即
[0022]
[0023] 式中，T(n)表示判決函數(shù)，用來(lái)判斷是否存在主用戶信號(hào)；％表示不存在PU信號(hào) 時(shí)接收機(jī)的狀態(tài)；氏表示存在PU信號(hào)時(shí)接收機(jī)的狀態(tài)。
[0024] 本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明通過(guò)雙中繼多天線的認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)，采用雙認(rèn)知節(jié) 點(diǎn)對(duì)頻譜進(jìn)行感知，對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣中最大特征向量，并進(jìn)行比 對(duì)。較好地解決了多用戶頻譜協(xié)作感知在低信噪比條件下性能較低的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了盲檢測(cè)。
【附圖說(shuō)明】
[0025] 圖1本發(fā)明認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型圖；
[0026] 圖2基于特征向量的雙用戶分集協(xié)方差盲檢測(cè)方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】如圖2所示。
[0028] 本發(fā)明包含以下六個(gè)步驟：
[0029] (1)2個(gè)CR同步在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)空中信號(hào)進(jìn)行采樣，采樣次數(shù)為Ns;
[0030] ⑵CR分別把Ns個(gè)信號(hào)采樣值轉(zhuǎn)發(fā)給數(shù)據(jù)融合中心；
[0031] (3)融合中心分別計(jì)算2個(gè)CR采集數(shù)據(jù)的樣本協(xié)方差矩陣；
[0032] (4)對(duì)樣本協(xié)方差矩陣分別求出其最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量；
[0033] (5)求解2個(gè)特征向量&1和b丨之間的相關(guān)系數(shù)；
[0034] (6)相關(guān)系數(shù)與設(shè)定門限值進(jìn)行比較，當(dāng)相關(guān)系數(shù)大于門限值時(shí)，判斷系統(tǒng)存在 PU信號(hào)，反之判斷系統(tǒng)中不存在PU信號(hào)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法，其特征在于，所述方 法通過(guò)雙中繼多天線的認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)，采用雙認(rèn)知節(jié)點(diǎn)對(duì)頻譜進(jìn)行感知，對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)，計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣中最大特征向量，并進(jìn)行比對(duì)，判斷系統(tǒng)存在PU信號(hào)與否。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法，其 特征在于，所述認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)包括主用戶PU、融合中心FU和兩個(gè)多天線認(rèn)知中繼用戶CR ; 主用戶PU發(fā)送固定頻道信號(hào)，在可感知范圍內(nèi)，認(rèn)知中繼用戶CR采集空中信號(hào)，認(rèn)知中繼 轉(zhuǎn)發(fā)收集到的采樣數(shù)據(jù)發(fā)送到融合中心（FU)進(jìn)行處理；每個(gè)中繼用戶配有K根天線，認(rèn)知 中繼配置的天線間的距離和夾角均完全相同。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法，其 特征在于，所述方法的實(shí)現(xiàn)步驟包括： (1) 第一步，所述檢測(cè)系統(tǒng)中雙CR同步對(duì)空中信號(hào)進(jìn)行凡次采樣； (2) 第二步，CR把凡個(gè)信號(hào)采樣值轉(zhuǎn)發(fā)給數(shù)據(jù)融合中心； (3) 第三步，所述融合中心計(jì)算2個(gè)CR采集數(shù)據(jù)的樣本協(xié)方差矩陣，得(4) 第四步，對(duì)t、食2分別求出其最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量aJPb1; (5) 第五步，求解向量aJPbi的相關(guān)系數(shù)； (6) 第六步，相關(guān)系數(shù)與設(shè)定門限值e進(jìn)行比較，e，當(dāng)相關(guān)系數(shù)大于門限值 e時(shí)，判斷系統(tǒng)存在PU信號(hào)，反之判斷系統(tǒng)中不存在PU信號(hào)，即式中，T(n)表示判決函數(shù)，用來(lái)判斷是否存在主用戶信號(hào)；％表示不存在PU信號(hào)時(shí)接 收機(jī)的狀態(tài)；氏表示存在PU信號(hào)時(shí)接收機(jī)的狀態(tài)。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè) 方法，其特征在于，所述Xi (n)表示FU接收到的來(lái)自第i個(gè)CR的信號(hào)向量，Xi (n)= [XnOi)，xi2(n)，…，xiK(n)]T; ( ? ) T表示矩陣轉(zhuǎn)置。
【專利摘要】認(rèn)知無(wú)線電中基于特征向量的雙節(jié)點(diǎn)協(xié)方差盲檢測(cè)方法，該方法通過(guò)雙中繼多天線認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)，采用雙認(rèn)知節(jié)點(diǎn)對(duì)頻譜進(jìn)行感知，對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣中最大特征向量，并進(jìn)行比對(duì)，判斷系統(tǒng)存在PU信號(hào)與否。所述認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)包括主用戶PU、融合中心FU和兩個(gè)多天線認(rèn)知中繼用戶CR；主用戶PU發(fā)送固定頻道信號(hào)，在可感知范圍內(nèi)，認(rèn)知中繼用戶采集空中信號(hào)，認(rèn)知中繼轉(zhuǎn)發(fā)收集到的采樣數(shù)據(jù)發(fā)送到融合中心進(jìn)行處理。本發(fā)明通過(guò)雙中繼多天線的認(rèn)知檢測(cè)系統(tǒng)，采用雙認(rèn)知節(jié)點(diǎn)對(duì)頻譜進(jìn)行感知，對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣中最大特征向量。較好地解決了多用戶頻譜協(xié)作感知在低信噪比條件下性能較低的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了盲檢測(cè)。
【IPC分類】H04L27/00
【公開(kāi)號(hào)】CN104954308
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510296316
【發(fā)明人】李映雪, 朱文廣, 黃春明, 鐘士元, 雷靜, 王偉
【申請(qǐng)人】國(guó)家電網(wǎng)公司, 國(guó)網(wǎng)江西省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院
【公開(kāi)日】2015年9月30日
【申請(qǐng)日】2015年6月2日