[发明专利]一种利用以往感知时隙数据的最大特征值频谱感知方法有效
申请号: | 201811059965.2 | 申请日: | 2018-09-12 |
公开(公告)号: | CN109067483B | 公开(公告)日: | 2021-06-15 |
发明(设计)人: | 金明 | 申请(专利权)人: | 宁波大学 |
主分类号: | H04B17/382 | 分类号: | H04B17/382 |
代理公司: | 宁波奥圣专利代理有限公司 33226 | 代理人: | 周珏 |
地址: | 315211 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 利用 以往 感知 数据 最大 特征值 频谱 方法 | ||
1.一种利用以往感知时隙数据的最大特征值频谱感知方法,其特征在于处理过程为:针对当前感知时隙及多个以往感知时隙,在相应的感知时隙内,对来自多个通道的信号进行多次采样,每次采样得到多个样本;然后将相应的感知时隙内每次采样得到的多个样本构成样本向量;接着根据相应的感知时隙内得到的所有样本向量计算相应的感知时隙对应的协方差矩阵;之后计算当前感知时隙对应的协方差矩阵的所有特征值,及每个以往感知时隙对应的协方差矩阵的迹,对所有以往感知时隙对应的协方差矩阵的迹按从小到大的顺序进行排序,利用排序后的迹来估计噪声功率;再根据当前感知时隙对应的协方差矩阵的最大特征值及噪声功率,计算检验统计量;最后通过比较检验统计量与判决门限的大小,判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号;
该利用以往感知时隙数据的最大特征值频谱感知方法具体包括以下步骤:
步骤一:在认知无线电系统中配置有M个通道;将当前想要采样的感知时隙定义为当前感知时隙;其中,M≥3;
步骤二:在当前感知时隙内,对来自M个通道的信号进行同时采样,共进行N次采样,每次采样得到M个样本;接着将当前感知时隙内每次采样得到的M个样本构成一个样本向量,将当前感知时隙内第n次采样得到的M个样本构成的样本向量记为x(n),x(n)=[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T;其中,N≥2M,n为正整数,1≤n≤N,符号“[]”为向量表示符号,[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T为[x1(n),x2(n),…,xM(n)]的转置,x1(n),x2(n),…,xM(n)对应表示当前感知时隙内第n次采样得到的第1个样本、第n次采样得到的第2个样本、……、第n次采样得到的第M个样本;
步骤三:根据当前感知时隙内得到的N个样本向量,计算当前感知时隙对应的协方差矩阵,记为R,其中,R的维数为M×M,(x(n))H为x(n)的共轭转置;
步骤四:在下一个想要采样的感知时隙来临时,将该感知时隙作为当前感知时隙,然后返回步骤二继续执行,直至计算得到当前感知时隙对应的协方差矩阵及当前感知时隙之前的至少K个感知时隙各自对应的协方差矩阵,再执行步骤五;其中,K≥10;
步骤五:将当前感知时隙之前的最近的K个感知时隙定义为以往感知时隙;然后计算当前感知时隙对应的协方差矩阵的M个特征值,找出最大特征值,记为λmax;并计算K个以往感知时隙各自对应的协方差矩阵的迹;
步骤六:对K个以往感知时隙对应的协方差矩阵的迹按从小到大的顺序进行排序,将排序后的第k个迹记为其中,k为正整数,1≤k≤K,对应表示排序后的第1个迹、排序后的第2个迹、排序后的第K个迹;
步骤七:利用的平均值来估计噪声功率,记为其中,表示排序后的第个迹,符号为向下取整运算符号,q为正整数,表示排序后的第q个迹;
步骤八:根据λmax和计算检验统计量,记为T,
步骤九:判断T是否大于判决门限d,如果T>d,则判定当前感知时隙内存在授权用户信号;否则,判定当前感知时隙内不存在授权用户信号;其中,d满足给定的虚警概率Pf,并通过计算机仿真获得,Pf∈[0,1]。
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