[发明专利]一种基于周期图的能量检测方法

说明书

技术领域

本发明属于认知无线电技术领域，具体涉及其中的能量检测方法。

背景技术

随着无线业务的增长，频谱资源显得日渐稀缺，为了解决这一问题，研究者提出了认知无线电（Cognitive Radio，CR）技术。CR技术的前提是寻找到可用的频谱资源，频谱感知正是用来完成这一任务的关键技术。为了有效地避免认知无线电系统的信号对授权用户产生有害的干扰，要求频谱感知方法在低信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）下能够可靠地检测出授权用户信号来。在CR系统中能量检测（energy detection，ED）是一种简单易行的频谱感知方法，但是传统的ED技术在低信噪比下检测概率较低，不能很好地满足认知无线电技术的要求。

研究发现随机共振（Stochastic Resonance，SR）能够使信号得到增强并且能够抑制噪声。当输入的信号、噪声和SR系统相匹配时噪声的部分能量能够转移到信号上，使信号得到增强，噪声的得干扰得到削减，使输出的SNR得到显著的提高，于是把SR理论应用于频谱感知技术中，这样能够有效地提高频谱感知的性能。现有的把信号通过SR系统的处理然后直接进行能量检测的方法如下：

频谱感知的二元假设检验模型为：r(t)=n(t)H0s(t)+n(t)H1,]]>其中，H₀表示不存在授权用户信号的假设，H₁表示存在授权用户信号的假设；r(t)表示要感知的接收信号，s(t)表示授权用户信号，n(t)表示均值为零、方差为的加性白高斯噪声（Additive White Gaussian Noise，AWGN）。

在认知无线电的频谱感知中通常采用如下的非线性langevin方程描述双稳态SR系统：其中，V(x,t)是双稳态SR系统的势函数，其表达式为：其中，a,b为SR系统参数，U₀=a²/(4b)为势垒的高度，是SR系统的两个势阱点，把接收信号r(t)=s(t)+n(t)代入langevin方程中求解得到x(t)，x(t)通过能量检测，判断授权用户是否信号存在，即通过计算得到检验统计量T(r)，把T(r)与门限r进行比较，判断授权用户信号是否存在。这里，N表示每次频谱感知所需的累积样本数。

随机共振系统要求输入的信号周期成分的频率一般较小，一般采用了二次采样技术来降低大频率信号的频率，使其满足SR系统的要求。二次采样的基本原理是：通过尺度变换因子R把高频信号变换成与随机共振系统相匹配的低频信号。R的作用原理是：采样后的信号表示为然后进行如下处理：

这样把RΔt作为新的采样时间间隔，把这个新的采样间隔应用于随机共振的计算中，相当于新的信号频率变换为了f_c/R，此处把R称作二次采样尺度变换因子，可见R>1的情况下信号频率得到了降低；二次采样的具体方法可参考：冷永刚,王太勇.二次采样用于随机共振从强噪声中提取弱信号的数值研究.物理学报,2003,52(10):2432～2437。

噪声不确定性因子的定义：通常噪声方差的波动会降低感知算法的性能，在此称作噪声不确定性的影响；令噪声方差的估计为定义不确定因子为：

B=sup{10log₁₀β}                (2)