[发明专利]基于迭代聚类的多主用户定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体地，涉及基于迭代聚类的多主用户定位方法。

背景技术

由认知用户节点观测到的混合信号的矩阵信息来估计主用户发射机的数 目，如果通信系统中存在观测噪声时，那么通过主分量分析(Principal Component Analysis，PCA)和奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD) 可以相对可靠地估计出主用户发射机的数目。

但是，对于如何降低算法复杂度和提高主用户发射机位置估计的准确性上， 现今的技术还不能完整的实现。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出基于迭代聚类的多主用户定位方法，以 实现降低算法复杂度和提高主用户发射机位置估计的准确性的优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于迭代聚类的多主用户定位方法， 所述方法具体包括：

步骤a：设定无线电系统结构，获取认知用户节点感知的平均功率；

步骤b：估计主用户发射机数量；

步骤c：运用迭代聚类对多主用户发射机进行定位。

进一步地，所述步骤a具体包括：

在整个结构图中一共有M个主用户发射机和N个认知用户节点，主用户发射机的 位置信息以向量θ＝[θ₁ θ₂....θ_M]^T∈R^M×2的形式表示，其中，θ_i＝[x_i,y_i]是第i个主用户发射 机的位置，并设所有发射机的功率都为P₀；

从M个主用户发射机观测到的独立信号为：

其中，T表示的是采样周期，L是样本的数量，到达第j个认知用户节点的信号 为：

式中，是从主用户m到认知用户i的传播信道的衰落系数，ξ_j是波长 和接发射机天线增益系数，d₀表示的是主用户发射机到感知节点的参考距离，为了简 化仿真，我们设了ξ_j＝1并且d₀＝1米，d_i(θ_m)从第m个主用户发射机(其位置由θ_m表 示)到第i个感知节点之间的距离，仿真模型采用的是简单的自由空间视距衰落模型， 在这个模型中，传播功率信号大小是与信号的传播距离的平方成反比的； n_j(t),j＝1,2...N是由感知节点观测到的均值为0，方差为σ²的高斯噪声信号；

使用矩阵的形式来表示：

Y＝HS+n

Y＝[y₁(t),y₂(t)...y_N(t)]^T

n＝[n₁(t),n₂(t)...n_N(t)]^T(4-21)

H表示的是h_m,i,m＝1,2,...M,i＝1,2,...N的M×N维的系数矩阵，由于M个主用户发 射机和N个认知用户节点间的传播信道是独立的，即rank(H)＝M；

我们设事先已经知道认知用户节点的位置，因此，从N个认知用户节点感知到的 平均功率可以用下式表示：

式中，ri是第i个认知用户节点感知到的功率信号，代表了噪声功率分量。

进一步地，所述步骤b具体包括：

主用户发射机数量估计主要是依靠计算在认知用户节点接收到功率信号的协方 差矩阵得到的，设噪声信号的均值为零并且独立于功率信号，则能够得到下列式子：

R＝E[YY^H]＝E[(H·S)(H·S)^H]+σ²I

＝HSS^HH^H+σ²I(4-23)

其中，矩阵R是矩阵Y的协方差矩阵，E[·]是求数学期望，(·)^H是计算式子的复 共轭，矩阵R能够由样本协方差矩阵估计得出：

矩阵R的奇异值矩阵是：