[发明专利]基于可信度的加权协作频谱检测方法

权利要求书

1.基于可信度的加权协作频谱检测方法，包括如下步骤： 

步骤1、网络配置——在已有主用户的网络中配置包含M个感知节点和一个融合中心的认知无线电网络； 

步骤2、设置感知节点的可信度——第m次检测时第i个感知节点的可信度 u_i，m-1为第m-1次检测后第i个感知节点的本地频谱检测结果与融合中心频谱检测结果相同的累积次数，i＝1，2，...，M； 

步骤3、本地检测——每个感知节点进行本地检测，独立判决是否存在主用户，然后各自将判决结果和本地检测统计量发送到融合中心； 

步骤4、确定参与协作的感知节点——将第m-1次检测后感知节点可信度的切尾平均数作为第m检测时的可信度门限，选择可信度大于或等于所述可信度门限的感知节点参与协作； 

步骤5、设置感知节点的加权系数——设第m次检测时参与协作的第k个感知节点的可信度为R_k，m-1，则参与协作的第k个感知节点在第m次协作感知中的加权系数为k＝1，2，…，K，K为第m次检测时参与协作的感知节点的个数； 

步骤6、融合中心判决——将参与协作的各感知节点的本地检测统计量进行加权求和得到频谱判决的统计量，若频谱判决的统计量大于判决门限，则融合中心判决主用户存在，否则融合中心判决主用户不存在； 

步骤7、重复步骤2至步骤6，进行下一次频谱检测。 

2.根据权利要求1所述基于可信度的加权协作频谱检测方法，其特征在于：步骤3中，感知节点使用最大最小特征值检测算法进行本地检测。 

3.根据权利要求2所述基于可信度的加权协作频谱检测方法，其特征在于： 步骤3中，感知节点构建信号采样数据矩阵，计算得出信号采样数据矩阵的采样协方差矩阵，并计算所述协方差矩阵的最大特征值λ_max和最小特征值λ_min，从而获得本地检测统计量T＝λ_max/λ_min，若本地统计量大于判决门限，则感知节点本地判决主用户存在，否则感知节点本地判决主用户不存在。 

4.根据权利要求1所述基于可信度的加权协作频谱检测方法，其特征在于：步骤6中，频谱判决的统计量若频谱判决的统计量大于判决门限，则融合中心判决主用户存在，判决结果为1，否则，融合中心判决主用户不存在，判决结果为0。