[发明专利]一种基于希尔伯特黄变换的频谱感知方法

说明书

本发明公开了一种基于希尔伯特黄变换的频谱感知方法及装置，其中该方法包括：获取待检测信号，并对待检测信号进行EMD分解，得到对应的n个IMF分量，待检测信号为无线频谱信号；求出每个IMF分量的希尔伯特谱，并将第1个至第i个IMF分量分别对应的希尔伯特谱进行叠加，得到总希尔伯特谱，其中i小于n；对总希尔伯特谱进行时间上的累加，得到边际谱；判断边际谱是否大于或者等于预设判决门限值，如果是，则确定待检测信号中存在主用户信号，如果否，则确定待检测信号中不存在主用户信号。本申请提供的上述技术方案能够准确的反映无线频谱信号的局部特征，从而大大提高了频谱感知的准确率。

技术领域

本发明涉及认知无线电技术领域，更具体地说，涉及一种基于希尔伯特黄变换的频谱感知方法及装置。

背景技术

认知无线电技术被认为是实现动态频谱共享、缓解无线频谱资源日益紧张的重要途径，而频谱感知作为认知无线电的核心技术和实现基础，频谱感知的目标是在保护主用户免受干扰的前提下可靠精确快速的检测出特定频段上的主用户。

传统的感知方法都是基于能量感知的，其基本思想是信号在特定时间内的能量与预先设定的门限值进行比较，并作出判决。具体来说，其实现原理可以包括：接收到的信号经A/D变换后，经过FFT(傅里叶变换)然后对频域信号求模平方得到信号的能量值，再把信号能量值与预先设定的门限相比较，超过判决门限，就认为该频段有主用户的存在。判决规则如下:

上述实现频谱感知方法中采用的时频处理方法是傅里叶变换(FourierTransform)，但是傅立叶变换是典型的线性、稳态变换，适合对线性平稳信号做全局分析，只能获得信号的全空间频谱，而难以获得信号的局部特性，对于非平稳、非线性的频率时变信号的分析则存在局限，进而造成频谱感知的准确率大大降低。

综上所述，如何提供一种提高频谱感知的准确率的技术方案，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于希尔伯特黄变换的频谱感知方法及装置，以提高频谱感知的准确率。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于希尔伯特黄变换的频谱感知方法，包括：

获取待检测信号，并对所述待检测信号进行EMD分解，得到对应的n个IMF分量，所述待检测信号为无线频谱信号；

求出每个所述IMF分量的希尔伯特谱，并将第1个至第i个所述IMF分量分别对应的希尔伯特谱进行叠加，得到总希尔伯特谱，其中i小于n；

对所述总希尔伯特谱进行时间上的累加，得到边际谱；

判断所述边际谱是否大于或者等于预设判决门限值，如果是，则确定所述待检测信号中存在主用户信号，如果否，则确定所述待检测信号中不存在主用户信号。

优选的，对所述待检测信号进行EMD分解，得到对应的n个IMF分量，包括：

步骤1：确定所述待检测信号为当前处理信号；

步骤2：确定当前处理信号中包含的全部局部极大值及局部极小值，并采用三次样条插值法对全部局部极大值及局部极小值进行拟合，构造出对应的极大值包络及极小值包络，计算所述极大值包络及极小值包络的平均值，得到瞬时平均值；

步骤3：将所述当前处理信号减去最新的瞬时平均值，得到信号分量，如果该信号分量满足IMF条件，则确定该信号分量为IMF分量，并将当前处理信号减去该IMF分量得到信号残差，判断所述信号残差是否满足分解停止条件，若是则分解完毕，若否则将该信号残差作为当前处理信号返回执行步骤2；如果该信号分量不满足IMF条件，则将所述信号分量作为当前处理信号返回执行步骤2。

优选的，求出每个所述IMF分量的希尔伯特谱，包括：