[发明专利]一种宽带分布式贝叶斯压缩频谱感知方法

权利要求书

1.一种宽带分布式贝叶斯压缩频谱感知方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：J个认知用户针对待测信号进行感知，使信号通过J个AIC转换器，在J个噪声方差向量为的环境下，投影到一组观测矩阵Φ＝[Φ₁,…Φ_j,…Φ_J]上，获得一组感知测量值y＝[y₁,y₂,…,y_J]；

步骤2：初始化索引变量l＝0，设置功率谱密度s_j的方差向量的倒数向量在矩阵Φ_j中任意选择一个向量Φ_j,i，在中选β_j,i作为初始原子，并设β_j,i的先验参数

步骤3：令其中θ_j,i,p_j,i,q_j,i为计算过程的中间变量；

步骤4：判断是否满足条件θ_j,i＞0且将加入拉普拉斯模型，否则执行步骤5；

步骤5：判断是否满足条件θ_j,i＞0且对进行更新，否则执行步骤6；

步骤6：判断是否满足条件θ_j,i＜0，并将删除拉普拉斯模型，执行步骤7；

步骤7：对每一个用户j,j＝[1,…,J]，更新参数方差和均值中间变量和以及参数判断是否满足收敛条件，如不满足则进入下一循环l＝l+1，返回步骤3；

步骤8：输出J个均值向量J个方差矩阵根据向均值向量进一步得各用户所测的功率谱，综合各功率谱的值对子频带占用情况分析。

2.根据权利1所述的一种宽带分布式贝叶斯压缩频谱感知方法，其特征在于：所述方法的步骤2和步骤3包括：定义Φ_j,i表示第j个认知用户观测矩阵Φ_j的第i个列向量，观测矩阵Φ_j为随机矩阵，为第j个认知用户测量时的噪声方差值，矩阵I为单位阵，β_j,i为第j个认知用户所观测到信号向量对应的第i个元素的参数，并且有矩阵C_j定义为Cj=σj,02I+Σnβj,i-1Φj,iΦj,iT=σj,02I+Σm≠iβj,m-1Φj,mΦj,mT+βj,i-1Φj,iΦj,iT=Cj,-i+βj,i-1Φj,iΦj,iT,]]>其中C_j,-i表示C_j去除第i个基后的剩余矩阵形式，中间变量q_j,n及p_j,n分别表示为qj,i=Φj,iTCj,-i-1Φj,i,pj,i=Φj,iTCj,-i-1yj,]]>i∈[1,2,…N]。