[发明专利]underlay频谱共享时频重叠信号信噪比估计方法

说明书

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种underlay频谱共享时频重叠信号信噪比估计方法，首先估计接收的时频重叠信号的双谱，然后截取时频重叠信号的双谱切片，并估计出时频重叠信号的模方谱，最后估计出时频重叠信号的信噪比。本发明不需要知道信号的先验信息，可现实underlay认知无线电中时频重叠信号的信噪比估计。本发明可实现时频重叠信号的信噪比估计，利用该发明技术可以便于测量出干扰温度，并且在干扰温度以下使主用户和次用户共存，从而可以提高频谱利用率。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种underlay频谱共享时频重叠信号信噪比估计方法，可以应用于认知无线电系统中。

背景技术

在现代无线通信领域，随着通信技术的发展，频谱资源变得越来越紧张。underlay频谱共享方式能够使主用户和次用户共享频谱，是解决频谱资源短缺问题的有效途径。在underlay频谱共享方式下，只有当授权信道内信号的干扰温度低于信道的干扰温度限的时候，次用户才有被接入的可能。此时，信道内时频重叠信号的功率是计算干扰温度的一个重要参数，而计算信号的功率可以通过估计信号的信噪比得到。因此，underlay频谱共享方式下时频重叠信号的信噪比估计有一定的意义和价值。Shree等人利用随机矩阵理论，提出了基于接收信号协方差矩阵的最大特征值的信噪比估计方法(Shree KrishnaSharma.Eigenvalue-based sensing and SNR estimation for cognitive radio inpresence of noise correlation[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2013,62(8):3671-3684.)，并针对信道相关以及噪声与信道均相关的情况，建立了接收信号协方差矩阵的渐近特征值概率分布函数,从而进行信噪比估计，该方法在信噪比大于3dB时，归一化MSE为0.1％。(Shree Krishna Sharma.SNR estimation for Multi-dimensional cognitive receiver under correlated Channel/Noise[J].IEEETransactions onWireless Communication,2013,12(12):6392-6405.)。S.Chatzinotas等人针对宽带认知无线电中相关多测量向量和相关噪声两种场景，运用压缩测量的方法有效的对授权用户的信噪比进行估计。(S.Chatzinotas,B.Ottersten.Compressive SNREstimation for Wideband Cognitive Radio under Correlated Scenarios[C].WCNC,2014:713-718.)。JohannaVartiainen等人提出了一种基于双门限的多个重叠窄带信号信噪比估计，该方法在两个BPSK信号混合且当0dB<SNR<6dB时，估计偏差接近零，但是该方法仅适应于时域重叠而频域不重叠的信号，不适用于实际的underlay频谱共享方式。(JohannaVartiainen,Harri Saarnisaari,Janne J.Lehtomaki and Markku Juntti.Ablind signal localization and SNR estimationmethod[C].Military CommunicationsConference,2006:1-7)。

综上所述，现有技术存在的问题是：underlay频谱共享方式下时频重叠信号的信噪比难以估计，从而难以控制功率以实现underlay共享模式的认知无线电。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种underlay频谱共享时频重叠信号信噪比估计方法。

本发明是这样实现的，一种underlay频谱共享时频重叠信号信噪比估计方法，应用于认知无线电系统，所述underlay频谱共享时频重叠信号信噪比估计方法包括以下步骤：

步骤一，估计接收的时频重叠信号的双谱；