[发明专利]频谱感知的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种频谱感知的方法、装置、设备及存储介质，包括：对次用户的接收端接收到的信号进行采样，获取预设个数的采样信号矩阵；利用主成分分析法，分别得到与预设个数的采样信号矩阵对应的样本协方差矩阵，分别计算预设个数的样本协方差矩阵最大特征值对应的特征向量，以便分别提取与预设个数的特征向量对应的主成分；将预设个数的主成分组建为主成分矩阵，得到与所述主成分矩阵对应的主成分协方差矩阵；将所述主成分协方差矩阵的最大特征值与最小特征值的比值作为最大最小特征值算法的检验统计量，判断所述次用户的接收端信号中是否存在主用户。利用本发明所提供的方法、装置、设备及存储介质，提高了频谱检测器的检测性能。

技术领域

本发明涉及认知无线电技术领域，特别是涉及一种基于主成分分析的最大最小特征值频谱感知的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着无线电技术的进步和社会的发展，各行各业对无线电频率的需求越来越多，频谱资源匮乏的问题日益严重。目前，频谱资源采用国家统一分配授权的管理模式，将频谱分为两种类型：授权频段和非授权频段。其中，授权频段占据着大部分频谱资源，如电视广播频段，但不少授权频段处于空闲状态；开放使用的非授权频段占整个频谱资源的很少一部分，如无线局域网、无线城域网等无线网络大多使用非授权频段在工作，该频段上的用户很多，业务量也很大，无线电频段已基本趋于饱和。据美国联邦通信委员会的研究表明，已分配的频谱利用率为15％～85％。所以说，频谱资源的匮乏并不是真正意义上的频谱资源不足，更多是由频谱利用率过低造成的。

比较经典的频谱感知的方法有能量检测(Energy Detection，ED)算法，该算法是一种最基本、最简单的信号检测方法，它无需知道信号的先验信息，复杂度低，容易实现，在现阶段的研究中广泛应用于信号检测中。能量检测方法是一种非连贯性、非相干的检测算法，检测的对象是特定频带内的频谱能量，而与具体信号的波形无关，特别适用于未知信号的检测。

经典能量检测的缺点十分明显，如检测性能较差，不能区分信号和噪声，在低信噪比情况下容易淹没在噪声当中，并且在噪声不确定情况下很难用于信号检测。因此，能量检测只适用于对检测性能要求不太高的认知无线电系统中，比如IEEE802.22系统。

综上所述可以看出，如何提高频谱检测器的检测性能是目前有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于主成分分析的最大最小特征值频谱感知的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，已解决现有技术中频谱检测器检测性能较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于主成分分析的最大最小特征值频谱感知的方法，包括：对次用户的接收端接收到的信号进行采样，获取预设个数的采样信号矩阵；利用主成分分析算法，分别得到与预设个数的采样信号矩阵对应的样本协方差矩阵，以便分别计算预设个数的样本协方差矩阵的最大特征值；分别计算与预设个数的最大特征值对应的特征向量，以便分别提取与预设个数的特征向量对应的主成分；将预设个数的主成分组建为主成分矩阵，得到与所述主成分矩阵对应的主成分协方差矩阵；将所述主成分协方差矩阵的最大特征值与最小特征值的比值作为最大最小特征值算法的检验统计量，通过所述检验统计量与自适应阈值的比较结果，判断所述次用户的接收端信号中是否存在主用户。

优选地，所述对次用户的接收端接收到的信号进行采样，获取预设个数的采样信号矩阵包括：

对次用户的m个接收天线的观测值进行采样，获取采样信号矩阵其中x_i＝[x_i(1),x_i(2),…,x_i(N)]表示第i个接收天线观测值的1×N向量，N为接收样本的总数。

优选地，所述利用主成分分析算法，分别得到与预设个数的采样信号矩阵对应的样本协方差矩阵，以便分别计算预设个数的样本协方差矩阵的最大特征值包括：