[发明专利]一种频谱感知方法、装置、设备、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种频谱感知方法，包括：获取无线电采样信号；对采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；对降噪信号进行IQ分解，得到同相矩阵以及正交矩阵；根据同相矩阵以及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；对特征向量进行特征分类划分，得到无线电采样信号的分类结果。该方法可以提升频谱检测性能，优化频谱感知效果。本发明还公开了一种频谱感知装置、设备、系统及一种可读存储介质，具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及无线电领域，特别涉及一种频谱感知方法、装置、设备、系统及一种可读存储介质。

背景技术

由于无线网络和无线设备的迅猛发展，原先的固定的频谱分配政策表现出了明显的的劣势。而认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术，能在不影响授权用户(PrimaryUser，PU)的前提下，充分利用空闲的频段，缓解了频谱资源短缺的问题，成为了解决频谱资源短缺而导致的分配政策问题的有前景的技术。

认知无线电技术的关键问题就是频谱感知。传统的频谱感知技术包括经典能量检测、循环平稳检测、匹配滤波。其中循环平稳检测精度高，可以区分信号调制方式，但要求主用户具有循环平稳特征，只适用于特定的场合。匹配滤波精度高，时间短，但计算复杂度高，而且只适用于CR节点知道先验信息的场合。经典能量检测不需要先验信息，需要预设判决门限，门限比较难确定；易受噪声的影响，在低信噪比环境和噪声不确定的环境下，易产生误判从而导致检测性能急剧下降，检测时间长。

因此，如何提升频谱检测性能，优化频谱感知效果，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种频谱感知方法，该方法可以提升频谱检测性能，优化频谱感知效果；本发明的另一目的是提供一种频谱感知装置、设备、系统及一种可读存储介质，具有上述有益效果。

本发明提供一种频谱感知方法，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，所述频谱感知方法，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。

本发明公开一种频谱感知装置，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；