[发明专利]一种压缩频谱感知性能提升方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及频谱感知技术，更进一步涉及一种压缩频谱感知性能提升方法，该方法可用于认知无线电中的宽带频谱感知。

背景技术

近年来，指数式增长的无线电设备数量和无线服务类型加剧了合理应用有限频谱资源的压力。当前频谱管理政策是分配固定频段给一个无线用户，这种固定的频谱分配政策已被证明频谱利用率的较低，容易导致在某些频段拥堵，而在其他频段利用率不足。认知无线电(Cognitive Radio，CR)允许次级用户(Secondary Users，SU)机会地接入未使用无线电频谱，即空白频隙，这被认为是解决上述问题的有效方式。频谱感知作为认知无线电系统的关键技术，是认知无线电用户的最基本能力，也是认知无线电的核心技术之一。通过频谱感知可以知道频段占用情况和主用户(Primary Users，SU)信号是否存在，从而动态地利用时间和空间上暂时空闲的频谱资源。为了利用更多的空闲频段，宽带频谱感知已经逐渐受到广泛关注，宽带频谱感知技术中SU在很宽的频段范围内进行频谱感知来搜索更多的频谱接入机会。然而，宽带频谱感知在实际工程实现中往往存在一定的技术瓶颈，例如需要宽模拟带宽的采集输入前端、高采样率模数转换、大容量数据缓存和超高速数字信号处理器，这些缺陷在一定程度上制约了宽带频谱感知技术的推广。

压缩采样理论仅仅需要极少数的非自适应线性测量样本点，就可以通过凸优化的方法以极大的概率恢复在时域或者其他变换域上稀疏的模拟信号，与传统奈奎斯特抽样框架相比可显著地减小模拟信号采样速率。依据该方法可直接实现信号从模拟到信息的转换，为降低模拟数字转换速率以及缓解数字信号处理压力提供了新的理论依据。鉴于此，将压缩采样与宽带频谱感知相结合，充分利用待感知频谱的稀疏特性，以远低于奈奎斯特采样率的模拟数字转换速度完成宽带频谱的信息采集，并且以极低的数字信号处理开销实时完成宽带频谱感知，是解决宽带模拟信号采集和高速数字信号传输、存储以及处理瓶颈的有效途径之一。

目前，基于模拟信号压缩采样的宽带频谱感知方法大致可分为以下两类：

第一类是基于模拟信息转换器(Analog to Information Converter,AIC)，AIC欠采样频谱感知方法由两个阶段组成，在第一个阶段，从压缩采样样本中重构原始宽带信号或者其功率谱；在第二个阶段，执行宽带频谱感知以确定占用频带位置。该采集架构实现简单，但在恢复宽带内连续谱信号时，会面临输入信号模型失配产生极大的重构误差或者输入信号模型精确带来的高维复杂矩阵运算的困境。

第二类是基于宽带调制变换器(Modulated Wideband Converter,MWC)的欠采样频谱感知方法，MWC欠采样架构以有限具有平移不变性子空间的并集作为模拟输入信号模型，通过将输入信号在多个支路上与周期随机符号序列±1相乘，然后用低通滤波器滤波，最后通过低速模拟数字转换器(Analog to Digital Converter,ADC)采样。通过框架构造和解决多个测量向量问题，用正交匹配追踪算法求出被占用频段对应的支集而无需完整的信号恢复。研究已经表明，基于MWC的欠采样宽带频谱感知方法具有能够适应不同类型的信号，快速信号支持恢复和低计算复杂度的优点。

然而以上这些方法都是假设PU信号存在于相关的频带中，并且是稀疏的，但是待监测的目标频段完全可能无任何主用户存在，而只有背景噪声存在，例如在宽带卫星通信和毫米波通信中。在这种情况下，直接应用上述的欠采样频谱感知方法是不合适的，容易引起如下问题：

(1)待感知的宽带频段内仅仅存在高斯白噪声时，压缩感知的重构算法仍会依据稀疏性给出频带内的占用情况，这将引起严重的虚警概率；

(2)利用欠采样样本进行信号重构和支集确定的过程，带来极大的计算代价，并且这些运算是无意义的。

发明内容

本发明的目的在于克服基于宽带调制变换器欠采样频谱感知技术的上述不足，提出一种压缩频谱感知性能提升方法。该方法在信号支持恢复之前确定PU是否存在，只有在相关频带中检测到有PU信号存在，信号支集确定模块才被启动以感知占用频带的位置；否则，信号支集确定模块将被绕过，而直接判定全频段可用。有必要指出，该方法不单单可用于MWC采样框架，也可以扩展到其他压缩抽样框架中。本发明方法可以有效减小非稀疏宽带高斯白噪声对欠采样频谱感知性能的影响，提升支集重构准确度，减小计算代价，提高频带利用率。