[发明专利]一种频谱感知方法、装置、设备、系统及存储介质在审

专利信息
申请号: 201810987684.7 申请日: 2018-08-28
公开(公告)号: CN109309538A 公开(公告)日: 2019-02-05
发明(设计)人: 李懿;万频;王永华;杨健;黄沛豪 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: H04B17/382 分类号: H04B17/382;H04B17/391
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 罗满
地址: 510006 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 采样信号 频谱感知 二维特征向量 降噪信号 信号矩阵 无线电 可读存储介质 频谱感知装置 信号特征信息 特征值计算 存储介质 分类结果 降噪处理 频谱检测 特征分类 重组技术 频谱 认知 分类 检测 优化
【权利要求书】:

1.一种频谱感知方法,其特征在于,包括:

获取无线电采样信号;

对所述采样信号进行降噪处理,得到降噪信号;

根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组,得到两个信号矩阵;

分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值,得到二维特征向量;

对所述二维特征向量进行特征分类划分,得到所述无线电采样信号的分类结果。

2.如权利要求1所述的频谱感知方法,其特征在于,所述根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组包括:

对所述降噪信号进行顺序拆分重组,得到第一信号矩阵;

对所述降噪信号进行间隔采样拆分重组,得到第二信号矩阵。

3.如权利要求1所述的频谱感知方法,其特征在于,所述对所述采样信号进行降噪处理包括:

通过EMD经验模态分解方法对所述采样信号进行信号分解,并对分解后的信号进行本征模函数信号提取,得到降噪信号。

4.如权利要求1所述的频谱感知方法,其特征在于,对所述二维特征向量进行特征分类划分包括:

对获取的若干特征向量构造矩阵,得到特征矩阵;

将所述特征矩阵输入至频谱分类模型,得到分类结果;其中,所述频谱分类模型为根据样本特征矩阵训练得到的FCM聚类模型。

5.如权利要求1所述的频谱感知方法,其特征在于,还包括:

对所述分类结果计算虚警概率以及检测概率;

根据计算得到的虚警概率以及检测概率进行感知性能分析。

6.一种频谱感知装置,其特征在于,包括:

采样信号获取单元,用于获取无线电采样信号;

降噪处理单元,用于对所述采样信号进行降噪处理,得到降噪信号;

拆分重组单元,用于根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组,得到两个信号矩阵;

特征向量计算单元,用于分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值,得到二维特征向量;

类别划分单元,用于对所述二维特征向量进行特征分类划分,得到所述无线电采样信号的分类结果。

7.如权利要求6所述的频谱感知装置,其特征在于,所述拆分重组单元包括:

顺序拆分子单元,用于对所述降噪信号进行顺序拆分重组,得到第一信号矩阵;

间隔拆分子单元对所述降噪信号进行间隔采样拆分重组,得到第二信号矩阵。

8.一种频谱感知设备,其特征在于,包括:

存储器,用于存储计算机程序;

处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述频谱感知方法的步骤。

9.一种频谱感知系统,其特征在于,包括:

无线电采样设备,用于采集无线电信号,得到无线电采样信号,并将所述无线电采样信号发送至频谱感知设备;

所述频谱感知设备,用于获取无线电采样信号;对所述采样信号进行降噪处理,得到降噪信号;根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组,得到两个信号矩阵;分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值,得到二维特征向量;对所述二维特征向量进行特征分类划分,得到所述无线电采样信号的分类结果。

10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有程序,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述频谱感知方法的步骤。

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