[发明专利]频谱预测方法、装置和系统

说明书

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，特别涉及一种频谱预测方法、装置和系统。

背景技术

随着无线通信技术的迅猛发展，作为无线通信的最宝贵资源，频谱的需求日趋紧张。目前的频谱资源多是由国家统一分配给各频谱需求机构。多项研究表明，在已分配出去的频谱资源中，大多数的频段利用率均低于25％，有部分频段资源的利用率甚至低于10％。但是一些新兴的无线业务和无线设备对频谱的需求却无法得到满足。如何有效利用频谱资源已经成为无线通信领域的热点问题。基于软件无线电技术发展而来的认知无线电(Cognitive Radio，简称：CR)技术应运而生。认知无线电技术充分考虑现有频谱资源的低利用率以及无线通信技术智能化的演进路线，通过对周围环境的感知，根据特定的学习和决策算法，自适应的改变应用参数，动态检测及选择可以有效利用的空闲频谱。动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access，简称：DSA)是CR技术领域中的一个重要方向，DSA技术允许多个系统共享一个频段，在保证不影响其它系统通信的前提下，允许后接入的系统占用频率。DSA技术的前提条件是频谱感知，即寻找有效的空闲频段，频谱感知是未授权用户(SecondaryUser，简称：SU)接入服务的先决条件。目前频谱感知技术由于感知时间要求较短、需要感知的频谱带宽较大等因素，存在着较大困难。

采用频谱测量技术及预测方法可以解决频谱感知技术的问题。频谱测量技术是认知无线电技术通向实际应用的基础技术之一。

现有的频谱测量技术多采用一阶马尔可夫过程对信道状态进行预判，其基本思想是：假设当前时隙的信道状态只与上一个时隙的信道状态有关；信道状态的转换发生在每个时隙的最初时刻。

发明人在实现本发明的过程中至少发现现有技术至少存在如下问题：

一阶马尔可夫模型的频谱预测方案的下一时刻的信道状态只与当前信道状态相关，而与各个信道的历史时隙的状态相关性不大；在分析过程中并没有特别考虑信道间的相关性，多信道的情况一般假设各个信道之间独立。因此，在频谱预测过程中对未来时隙的频谱状态预判的准确率较低、误检率和漏检率较高、频谱空洞选择的低可靠性。

发明内容

本发明实施例提供一种频谱预测方法、装置和系统，用以降低频谱预测过程中的误检率和漏检率，提高频谱预测结果的准确度。

本发明实施例提供一种频谱预测方法，包括：。

获取目标频谱的第一采样数据，所述第一采样数据包括所述目标频谱的已有的服务信息、信道信息和信道状态信息；

从所述第一采样数据中，提取同一服务全部信道在各个时隙的信道状态信息，生成样本矩阵；

从所述样本矩阵中提取所述目标频谱的频谱资源占用模式组合；

获取所述目标频谱的第二采样数据，根据所述目标频谱的第二采样数据，对所述频谱资源占用模式组合进行匹配，根据匹配结果对所述目标频谱在未来时隙的信道状态进行预测。

本发明实施例又提供一种频谱资源占用模式提取装置，包括：

第一数据采集单元，用于获取目标频谱的第一采样数据，所述第一采样数据包括所述目标频谱的已有的服务信息、信道信息和信道状态信息；

样本矩阵生成单元，用于从所述第一采样数据中，提取同一服务全部信道在各个时隙的信道状态信息，生成样本矩阵；

模式分析单元，用于对所述样本矩阵进行分析，从所述样本矩阵中提取所述目标频谱的频谱资源占用模式组合。

本发明实施例再提供一种频谱资源预测装置，包括：

第二数据采集单元，用于获取目标频谱的第二采样数据，所述第二采样数据包括所述目标频谱的实时的服务信息、信道信息和信道状态信息；

目标矩阵生成单元，用于从所述第二采样数据中，提取同一服务全部信道在各个时隙的信道状态信息，生成目标矩阵；

信道预测单元，用于当所述目标矩阵中存在与所述频谱资源占用模式组合中的第一频谱资源占用模式匹配的数据时，根据与所述第一频谱资源占用模式相关联的第二频谱资源占用模式，对所述目标频谱在未来时隙的信道状态进行预测。

本发明实施例还提供一种频谱预测系统，包括：

频谱资源占用模式提取装置，用于获取目标频谱的第一采样数据，所述第一采样数据包括所述目标频谱的已有的服务信息、信道信息和信道状态信息；从所述第一采样数据中，提取同一服务全部信道在各个时隙的信道状态信息，生成样本矩阵；从所述样本矩阵中提取所述目标频谱的频谱资源占用模式组合；