[发明专利]一种基于随机集的多主用户多维频谱感知方法

权利要求书

1.一种基于随机集的多主用户多维频谱感知方法，其特征在于，包括步骤：

假设主用户均匀分布在检测区域内，给定每个主用户运动所遵循的动态方程和传感器的测量方程；

各主用户按照给定的动态方程在所述检测区域内运动得到各时刻各主用户运动的状态值，传感器根据测量方程测量得到各时刻各主用户运动的观测值；

对于每个时刻，将该时刻所有主用户运动的状态值的集合、观测值的集合分别作为该时刻多主用户的状态随机集变量、观测随机集变量；

以各时刻多主用户的状态随机集变量和观测随机集变量为参数计算多主用户的状态转移密度函数和似然函数；

根据得到的多主用户的状态转移密度函数和似然函数，采用粒子概率假设密度滤波方法对检测区域内的主用户数量及主用户的状态信息进行检测，实现对检测区域内主用户的实时感知；其中，

所述粒子概率假设密度滤波方法包括：

初始粒子的采样步骤：在初始时刻按照重要性采样函数抽取预定数目的粒子作为样本点，并赋给每个粒子相等的权值；

粒子权值的预测步骤：根据k-1时刻存在且k时刻也存在的主用户的存活概率及其k-1时刻的粒子的权值，预测k时刻仍然存活的各主用户粒子在k时刻的预测权值，并预测k时刻新生主用户粒子的预测权值；

粒子权值的更新步骤：根据k时刻的主用户观测值，更新上一步骤所得到的k时刻的各粒子的预测权值；

粒子的重采样步骤：根据上一步骤得到的更新后的k时刻各粒子的预测权值得到k时刻检测区域内主用户的数量，重采样k时刻的粒子并为重采样的每个粒子分配新的权值；

状态值的提取输出步骤：用概率假设密度的峰值所处位置表征各主用户的状态，并采用峰值提取技术提取各主用户的状态信息；其中，所述主用户的状态信息包括但不限于主用户的位置、使用频率和信号接收角度。

2.如权利要求1所述的基于随机集的多主用户多维频谱感知方法，其特征在于，所述初始粒子的采样步骤具体包括：在初始k＝0时刻，按照重要性采样函数抽取预定数目L₀个粒子，并赋给每个粒子相等的权值为其中，所述重要性采样函数取为所述多主用户的状态转移密度函数；j＝1,2,…,L₀，L₀表示抽取的粒子数目。

3.如权利要求1所述的基于随机集的多主用户多维频谱感知方法，其特征在于，所述粒子权值的预测步骤具体包括：

按照存活主用户的重要性函数对在k-1时刻存在且k时刻也存在的主用户的状态进行采样，根据公式计算L_k-1个粒子在k时刻的预测权值；其中，i＝1,2,…,L_k-1，为k-1时刻存在且k时刻也存在的第i个粒子在k-1时刻的权值，为k-1时刻存在且k时刻也存在的第i个粒子在k时刻的预测权值，φ_k|k-1(·,·)＝e_k|k-1(·)f_k|k-1(·|·)+b_k|k-1(·|·)，e_k|k-1(·)表示主用户k-1时刻存在且k时刻也存在的存活概率，f_k|k-1(·|·)表示k时刻多主用户的状态转移密度函数，q_k(·)为第一建议采样密度，b_k(·)则表示新生主用户的概率假设密度；

若新生主用户数为J_k，则对于i＝L_k-1+1,...,L_k-1+J_k，按照存活目标的重要性函数对新生主用户的状态进行采样，根据公式计算k时刻新生主用户粒子的预测权值；其中，P_k(·)为第二建议采样密度；γ_k(·)为新生主用户随机集的概率密度函数，其服从分布γ_k(x_k)＝0.1N(·|mr,pr)，mr为其均值矩阵，pr为其协方差矩阵，Z_k为k时刻主用户的观测值。