[发明专利]一种频谱感知方法、装置、设备、系统及存储介质

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；

对所述降噪信号进行IQ分解，得到同相矩阵以及正交矩阵；

根据所述同相矩阵以及所述正交矩阵的协方差矩阵的特征值计算最大特征值与平均能量值的差值，得到特征向量；

对所述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。

3.如权利要求1所述的频谱感知方法，其特征在于，对所述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高斯混合聚类模型。

4.如权利要求3所述的频谱感知方法，其特征在于，所述频谱分类模型的参数优化方法包括：

根据极大似然估计以及期望最大化EM算法对模型参数进行迭代优化。

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；

IQ分解单元，用于对所述降噪信号进行IQ分解，得到同相矩阵以及正交矩阵；

特征向量计算单元，用于根据所述同相矩阵以及所述正交矩阵的协方差矩阵的特征值计算最大特征值与平均能量值的差值，得到特征向量；

特征分类单元，用于对所述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，所述降噪处理单元具体为：EMD降噪处理单元，所述EMD降噪处理单元用于通过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。

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；对所述降噪信号进行IQ分解，得到同相矩阵以及正交矩阵；根据所述同相矩阵以及所述正交矩阵的协方差矩阵的特征值计算最大特征值与平均能量值的差值，得到特征向量；对所述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。