[发明专利]一种面向全双工授权用户的极化相似度认知信号学习方法

说明书

本发明公开了一种面向全双工授权用户的极化相似度认知信号学习方法，该方法基于信号的极化特性，以极化相似度作为度量计算授权用户采样信号的差异，区分来自每个授权用户的信号；将认知用户发送极化状态设计为已处理采样信号的零空间向量，从而保护了授权用户。本发明方法克服了传统的授权用户信号检测和分析方法不能准确提取每个授权用户信号空间的不足，可以准确地提取混合采样信号中的单授权用户信号，进而设计认知发送极化，实现授权用户和认知用户的同时同频通信而提升频谱效率。

技术领域

本发明涉及一种面向全双工授权用户的极化相似度认知信号学习方法，属于认知无线电通信技术领域。

背景技术

在认知无线电网络中，现有的授权信号检测与分析方法主要针对时分双工和频分双工的授权用户而设计。这些检测和分析方法通过采样授权信号，可以得到每个授权用户信号在时域、频域以及空域的特征。基于上述特征，认知用户可以在授权用户信号的正交空间内通信，从而避免对授权用户造成干扰，进而达到频率复用的目的。然而，现有的方法只适用于时分双工和频分双工的授权用户。在5G通信获得广泛研究的背景下，未来的授权用户很可能采用全双工技术。在特定的时间和频率上，认知用户采样到的信号是来自于多个授权用户的混合信号。因此，用传统检测和分析方法设计认知通信会对授权用户造成较强的干扰。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种面向全双工授权用户的极化相似度认知信号学习方法，该方法可以准确地将来自于每个授权用户的信号从混合信号中提取出来，从而使得进一步的认知通信对授权用户无干扰。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种面向全双工授权用户的极化相似度认知信号学习方法，包括如下步骤：

步骤1，认知用户对全双工授权用户的授权信号进行采样，并记录各授权信号及其对应的采样时刻；

步骤2，对于任意两个采样时刻对应的授权信号，计算这两个授权信号的极化相似度，并判断极化相似度是否大于预设门限值，当第一次出现极化相似度大于预设门限值时，将该极化相似度对应的两个授权信号的采样时刻放入集合S₁中；

步骤3，继续进行上述计算，当第二次出现极化相似度大于预设门限值的两个授权信号，判断这两个授权信号对应的采样时刻是否有一个采样时刻在集合S₁中，若有，则将另一个采样时刻放入集合S₁中，否则，将这两个授权信号对应的采样时刻放入集合S₂中；

步骤4，继续进行上述计算，当第n(n2)次出现极化相似度大于预设门限值的两个授权信号，判断这两个授权信号对应的采样时刻是否有一个采样时刻在集合S₁或S₂中，若有一个采样时刻在集合S₁中，则将另一个采样时刻放入集合S₁中，若有一个采样时刻在集合S₂中，则将另一个采样时刻放入集合S₂中，直至计算结束；

步骤5，将集合S₁中采样时刻对应的授权信号视为来源于一个全双工授权用户，将集合S₂中采样时刻对应的授权信号视为来源于另一个全双工授权用户，从而分别获得授权通信双方各自的授权信号。

作为本发明的一种优选方案，步骤1所述认知用户对全双工授权用户的授权信号进行采样得到的信号表示为：

其中，Y(n)、S₁(n)、S₂(n)和σ(n)分别为采样时刻n采样得到的信号、来自授权用户1的有用信号、来自授权用户2的有用信号和加性高斯噪声。

作为本发明的一种优选方案，所述认知用户的发送极化状态为两个全双工授权用户授权信号零空间之内的向量。