[发明专利]基于分簇优化的多频段协作频谱感知方法在审

专利信息
申请号: 201510830973.2 申请日: 2015-11-25
公开(公告)号: CN105375998A 公开(公告)日: 2016-03-02
发明(设计)人: 郑紫微;秦闯 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: H04B17/382 分类号: H04B17/382;H04W24/02;H04W72/08
代理公司: 宁波诚源专利事务所有限公司 33102 代理人: 刘凤钦
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 基于 优化 频段 协作 频谱 感知 方法
【权利要求书】:

1.基于分簇优化的多频段协作频谱感知方法,用于频谱感知融合中心和N个具有频谱感知功能的次用户进行频谱检测,其特征在于,依次包括如下步骤:

(1)建立由频谱感知融合中心、N个次用户以及授权用户组成的协作感知模型;其中,频谱感知融合中心记为FC,N个次用户分别标记为CRi(i=1,2,…,N,N≥3),授权用户记为PU;

(2)N个次用户CRi分别独立地获取自身信噪比SNRi,并分别将各自获取的信噪比SNRi发送至频谱感知融合中心FC作分簇处理;

(3)按照信噪比阈值的升序顺序,预设M个分簇的信噪比阈值SNRWall,m(m=1,2,…,M且0.5N≤M<N),频谱感知融合中心FC将各次用户CRi发送来的自身信噪比SNRi分别与M个信噪比阈值SNRWall,m判断比较,获取到M1个含有次用户的分簇,所得分簇记为Cl,l=1,2,…,M1,1<M1≤M,SNRWall,1<SNRWall,2<…<SNRWall,M;频谱感知融合中心FC对各次用户CRi信噪比SNRi与各信噪比阈值SNRWall,m的判断比较过程如下步骤(3-1)至步骤(3-2):

(3-1)根据M个分簇的信噪比阈值SNRWall,m,设置M+1个分簇信噪比区间段,分别为[-∞,SNRWall,1)、[SNRWall,1,SNRWall,2)、…、[SNRWall,M-1,SNRWall,M)和[SNRWall,M,∞),其中,位于第一分簇内的次用户的信噪比处于[-∞,SNRWall,1)分簇信噪比区间段内,位于第二分簇内的次用户的信噪比处于[SNRWall,1,SNRWall,2)分簇信噪比区间段内,依次类推,位于第M分簇内的次用户的信噪比处于[SNRWall,M-1,SNRWall,M)分簇信噪比区间段内,位于第M+1分簇内的次用户的信噪比处于[SNRWall,M,∞)分簇信噪比区间段内;

(3-2)频谱感知融合中心FC分别将各次用户CRi信噪比SNRi与M个信噪比阈值SNRWall,m进行比较,以判断该信噪比SNRi所处的分簇信噪比区间段;其中:

当该信噪比SNRi所处的分簇信噪比区间段为[-∞,SNRWall,1)时,则不准予该信噪比SNRi对应的次用户参与协作感知;若该信噪比SNRi所处的分簇信噪比区间段为[SNRWall,M,∞)时,则将该信噪比SNRi对应的次用户放置于第M分簇内;

(4)在M1个含有次用户的分簇内,按照次用户信噪比从大到小的顺序,选取其中具有最大信噪比的次用户为本分簇内的簇首次用户,从而得到M1个簇首次用户;

(5)在含有次用户的第二分簇内,以该簇首次用户作为本簇的融合中心,接收、并对本簇内其他次用户的频谱感知结果进行融合,以获得本簇的协作检测结果;其中,该簇内的协作检测过程包括如下步骤(5-1)至步骤(5-3):

(5-1)设定第二分簇内具有K个次用户CRk(k=1,2,…,K),K个次用户CRk分别进行基于能量的频谱感知、独立地获取自身信噪比SNRk,并分别将获取的信噪比SNRk和频谱感知结果发送至簇首次用户CR1;其中,频谱感知结果包括次用户CRk的检测概率Pd,k以及虚警概率Pf,k

(5-2)簇首次用户CR1接收其他K-1个次用户CRk发送的信噪比SNRk和频谱感知结果,并判断信噪比SNRk大于预设的信噪比筛选值SNRchose时,则选择此信噪比对应的次用户为参与协作检测的认知组成员,并执行步骤(5-3);否则,选择具有最高信噪比的次用户所对应的频谱感知结果为簇首次用户CR1的最终检测结果;

(5-3)簇首次用户CR1根据选定的参与协作的认知组成员的频谱感知结果进行自适应感知融合;其中,自适应感知融合过程包括如下步骤(5-31)至步骤(5-33):

(5-31)簇首次用户CR1根据K-1个次用户发送的频谱感知结果,统计K-1个次用户中感知到授权用户PU频谱为占用状态的次用户数目为m(1≤m≤K-1)、感知到授权用户PU频谱为空闲状态的次用户数目为K-1-m;其中,授权用户PU频谱为占用状态记为H1,授权用户PU1频谱为空闲状态记为H0

(5-32)簇首次用户CR1根据K-1个次用户发送的信噪比,计算m个感知到授权用户PU频谱为占用状态H1的次用户诚信系数κ1,j以及K-1-m个感知到授权用户PU频谱为空闲状态H0的次用户诚信系数κ2,t;其中,诚信系数κ1,j以及κ2,t的计算公式如下:

κ1,j=snrj21mΣj=1msnrj2,κ2,t=snrt21K-1-mΣt=1K-1-msnrt2;]]>

(5-33)簇首次用户CR1根据m个次用户的各自感知结果以及诚信系数κ1,j,分别计算授权用户PU频谱为占用状态H1的平均检测概率Pdet,H1、全局检测概率Ddet,H1和此占用状态H1对应的全局漏检概率Dundet,H1,以及授权用户PU的频谱为空闲状态H0的平均检测概率Pdet,H0、全局检测概率Ddet,H0、此空闲状态H0对应的全局漏检概率Dundet,H0和全局虚警概率DFail,H0;其中,该过程包括如下步骤(a)至步骤(g):

(a)建立m个次用户协作感知的全局错误检测概率Pe,获取关于决策门限的能量检测优化函数γ*以及能量检测的最优门限值γopt,并计算授权用户PU频谱为占用状态H1的平均检测概率Pdet,H1;其中,

m个次用户协作感知的全局错误检测概率Pe计算公式如下:

Pe=PH0Pf+PH1Pm,PH1=1-PH0

Pf=Q(γ-σn22mσn4),Pd=Q(γ-(1+snr)σn22m(2snr+1)σn4),]]>Pm=1-PdQ(z)=z12πe-12x2dx;]]>

其中,PH0为授权用户PU频谱处于空闲状态H0的概率,PH1为授权用户PU频谱处于占用状态H1的概率;Pf为全局虚警概率,Pd为全局检测概率,Pm为全局漏检概率;为对应处于授权用户PU频谱处于占用状态H1的m个次用户的平均信噪比,其中,snri为次用户CRi自身的信噪比,Q(z)表示正态高斯互补积分函数;

关于决策门限的能量检测优化函数γ*定义为:

γ*=argminγPe=PH0·Q(γ-σn22mσn4)+PH1·Q(γ-(1+snr)σn22m(2snr+1)σn4);]]>

能量检测的最优门限值γopt为:

γopt=γ|Peγ=0=σn22+σn214+snr2+4snr+2m·snrln(PH0PH12snr+1);]]>

授权用户PU频谱为占用状态H1的平均检测概率Pdet,H1计算公式如下:

Pdet,H1=Q(γopt-(1+snr)(2/(K-1))(1+snr)2);]]>

(b)根据所得授权用户PU频谱为占用状态H1的平均检测概率Pdet,H1以及m个次用户的诚信系数κ1,j,计算授权用户PU频谱为占用状态H1的全局检测概率Ddet,H1和此占用状态H1对应的全局漏检概率Dundet,H1;其中,全局检测概率Ddet,H1和全局漏检概率Dundet,H1计算公式如下:

Ddet,H1=Πj=1mκ1,jm·Σl=mN(Pdet,H1)l(1-Pdet,H1)N-l;Dundet,H1=1-Ddet,H1]]>

(c)根据所得授权用户PU频谱为空闲状态H0的平均检测概率Pdet,H0以及K-1-m个次用户的诚信系数κ2,t,计算授权用户PU频谱为空闲状态H0的全局检测概率Ddet,H0和此空闲状态H0对应的全局漏检概率Dundet,H0、全局虚警概率DFail,H0;其中,平均检测概率Pdet,H0、全局检测概率Ddet,H0、全局漏检概率Dundet,H0和全局虚警概率DFail,H0的计算公式分别如下:

Pdet,H0=1-Q(γopt-1(2/(K-1)));]]>

Ddet,H0=Πt=1K-1-mκ2,tK-1-m·Σl=(K-1-m)+1K-1(Pdet,H0)l(1-Pdet,H0)K-1-l;]]>

DFail,H0=1-Ddet,H0

(d)簇首次用户CR1根据授权用户PU频谱为占用状态H1对应的全局漏检概率Dundet,H1以及授权用户PU频谱为空闲状态H0对应的全局虚警概率DFail,H0,建立基于次用户数目的频谱感知误差函数Fun(m);其中,频谱感知误差函数Fun(m)计算公式如下:

Fun(m)=Ppu·Dundet,H1+(1-Ppu)·DFail,H0=Ppu·(1-Ddet,H1)+(1-Ppu)·(1-Ddet,H0)=Ppu·(1-Πj=1mκ1,jm·Σl=mK-1(Pdet,H1)l(1-Pdet,H1)K-1-l)+(1-Ppu)·(1-Πt=1K-1-mκ2,tK-1-m·Σl=(K-1-m)+1K-1(Pdet,H0)l(1-Pdet,H0)K-1-l);]]>

其中,Ppu表示授权用户PU信号在其授权频谱出现的概率;

(e)计算频谱感知误差函数Fun(m)的频谱感知误差最小值Fun(m0),并以该频谱感知误差函数最小值Fun(m0)对应的数值m0(m0≤m)作为参与协作感知的最佳协作次用户数目,并对m个次用户按照其对应的信噪比值snri进行降序排列,得到m个次用户的降序排列组;

(f)选取次用户降序排列组中的前m0个次用户作为参与协作感知的最佳协作次用户;其中,分别标记选取的最佳协作次用户为CR'r,其中,r=1,2,…,m0

(g)簇首次用户CR1根据步骤(f)中m0个最终参与协作感知的次用户的频谱感知结果进行基于OR准则的协作感知,并以协作感知的检测结果作为本簇内K个次用户的最终检测结果;其中,OR准则如下:

Qd,1=1-Πr=1m0ωr(1-Pd,r),Qfa,1=1-Πr=1m0(1-Pf,r);]]>

ωr=SNRr0.5·(SNRmax+SNRmin),r=1,2,...,m0;]]>

其中,Pd,r为本簇内最佳协作次用户CR”r的检测概率,Pfa,j为本簇内最佳协作次用户CR”r的虚警概率;Qd,1为本簇协作检测后的全局检测概率,Qfa,1为本簇协作检测后的全局虚警概率;ωr表示信噪比SNR”r的权重系数,SNR”max表示本簇内m0个最佳协作次用户的信噪比最大值,SNR”min表示本簇内m0个最佳协作次用户的信噪比最小值;

(6)按照步骤(5)的过程,分别获取第三簇至第M1簇内的簇内全局检测概率Qd,3至Qd,M1以及全局虚警概率Qfa,2至Qfa,M1

(7)频谱感知融合中心FC根据M1个簇首次用户发送来的对应簇内的全局检测概率Qd,s和全局虚警概率Qfa,s进行基于AND准则的融合检测,并以该融合检测结果作为最终的多频段协作频谱检测结果;其中,AND准则如下:

Qd=Πs=2M1Qd,s,Qfa=Πs=2M1Qfa,s,]]>s=2,3,…,M1

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