[发明专利]接近最优非参数化认知无线电循环平稳合作频谱感知方法

权利要求书

1.一种接近最优非参数化认知无线电循环平稳合作频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电网络系统当中，通过每个次级用户的射频前端进行采样，利用采集到的样本构建单用户非参数化判决循环统计量，并将所述单用户非参数化判决循环统计量通过无线信道发送到认知无线电数据融合中心；

步骤二：认知无线电数据融合中心根据收集到的各个用户发送的单用户非参数化判决循环统计量，通过非参数化方法与最优化算法得到加权因子；

步骤三：认知无线电数据融合中心根据计算出的加权因子以及收集到的各个次级用户发送的单用户非参数化判决循环统计量，通过线性合并方法构建总判决统计量；

步骤四：在认知无线电数据融合中心，根据给定的虚警概率及计算出的加权因子，计算总判决门限；并将总判决统计量与总判决门限进行比较，若总判决统计量大于等于总判决门限，则判断主用户信号出现；否则判断主用户信号未出现；

所述步骤一中的单用户非参数化判决循环统计量的构建方法如下：

假设认知无线电网络系统中有K个次级用户，第j个次级用户接收到的信号为x_j(t)，接收到的样本个数是T，其中，j、K、T为自然数且1≤j≤K；给定循环频率α_i及与之对应的延迟向量τ_i，其中，1≤i≤n，n为循环频率和延迟向量的数量，然后定义一个1×2M维的横向量，

那么单用户非参数化判决循环统计量为其中为的协方差矩阵的估计。

2.根据权利要求1所述的接近最优非参数化认知无线电循环平稳合作频谱感知方法，其特征在于：所述步骤二中的加权因子的计算方法如下：

假设认知无线电数据融合中心同时接收到K个用户的单用户非参数化判决循环统计量λ_c,j，其中1≤j≤K；则加权因子的构建方法为：

3.根据权利要求2所述的接近最优非参数化认知无线电循环平稳合作频谱感知方法，其特征在于：所述步骤三中的总判决统计量的构建方法如下：

认知无线电数据融合中心通过线性合并的方法将计算出的加权因子和收集到的各个用户的单用户非参数化判决循环统计量λ_c,j加权平均，得到总判决统计量λ_FC，其构建方法为

4.根据权利要求3所述的接近最优非参数化认知无线电循环平稳合作频谱感知方法，其特征在于：所述步骤四中的总判决门限的计算方法如下：

在认知无线电数据融合中心，根据给定的虚警概率P_fa及计算出的加权因子计算总判决门限η_FC，其计算方式为