[发明专利]一种面向5G的多用户协作频谱感知策略研究方法

说明书

本发明公开了一种面向5G的多用户协作频谱感知策略研究方法。所述发明围绕5G环境下认知无线电协作感知中的决策融合技术展开研究，着眼于解决融合中心对检测节点检测可靠性的估计问题。本发明通过概率统计的方式估算各个检测节点的检测可靠性，同时将利用宽带频谱的稀疏性研究一种基于BOMP算法的宽带频谱感知方法，该方法利用调制宽带转换器（MWC)采样实现对宽带模拟信号直接压缩采样；利用自相关矩阵对称分解特性和系统用户信号独立性，得到有限维压缩采样信号模型。本发明还利用引入影响因子的AIC/MDL准则估计稀疏度作为BOMP算法迭代停止的条件，大大减少了算法复杂度和感知过程产生的时延。

技术领域

本发明涉及无线通信、认知无线电、宽带频谱感知技术领域，具体涉及一种面向5G的多用户协作频谱感知策略研究方法。

背景技术

第五代移动通信(5G)是面向2020年以后移动通信需求而发展的新一代移动通信系统，将渗透到物联网及各种行业领域，实现真正的“万物互联”。同时，无线频谱资源短缺的问题越来越突出。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术对周围无线环境感知的同时，集合当前状态及参考历史信息进行检测、分析、学习和规划，通过自适应地调整自己的传输参数实现频谱的动态接入以提高频谱利用率，成为移动互联网和物联网发展的关键技术。频谱感知技术是认知无线电系统的基石所在，只有通过准确而有效的频谱检测，认知用户(Cognitive Users,CU)才能找到空闲频谱进行接入，同时避免对主用户(Primary Users,PU)系统造成干扰。

频谱感知是实现对复杂信道环境检测的重要条件和手段，而协作频谱感知(集中式和分布式)算法是当前研究的重点。本文主要研究分布式协作频谱感知，这种方式的频谱感知分为两个阶段：感知和报告。感知就是每个认知用户独立完成局部的检测，报告是指在所有用户的局部检测完成后将检测结果发送到融合中心(Fusion Center,FC)，融合中心将接收到的局部统计信息进行融合，综合做出主用户存在与否的判决。利用协作频谱感知可以有效提高系统的检测可靠性，同时降低检测时的误警概率。

在实际场景中，认知用户接收到的信号具有稀疏性，这种稀疏性的表现形式多种多样，因为非零系数的信号在任何位置均有可能出现，而常用的信号的稀疏模型为块稀疏。因此，在宽带无线频谱中利用信号的稀疏特性可以降低压缩感知的采样速率。最先用于宽带压缩感知的是正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)算法，此算法在重构信号时计算复杂度较高，而且会对频谱感知的造成较大时延。在信号的稀疏性模型得出后，学术界提出了一种基于OMP算法的频谱感知算法，即块正交匹配追踪(Block OrthogonalMatching Pursuit，BOMP)算法，此算法可以有效降低采样速率，并减小计算复杂度。但是传统的块稀疏重构算法存在的问题是，在未知非零子块边界信息的情况下重构会失败，也就是说，在宽带频谱感知场景下，授权主用户(Primary Users，PU)占用的子频带边界信息对二级用户(Secondary Users，SU)往往是受限的，SU通常只会知道PU的一个大概占用范围，而对具体的边界信息是未知的。

针对上述问题，Tanumay Manna等人提出一种改进OMP算法的新型BOMP算法,可以根据不同的信道环境设计不同大小的非零子块，以提高检测精度和检测耗时。Duarte M.F等人提出了一种分布式压缩感知算法，采用同步正交匹配追踪(Simultaneous OrthogonalMatching Pursuit，SOMP)算法联合重构多个检测节点，其仿真结果表明利用该算法可以提高重构精确度，并能有效降低所需观测数目。在5G应用的多频段多干扰密集用户的复杂信道环境下，噪声的不确定将会严重影响频谱的感知过程。同时，较低的信噪比环境下频谱感知问题很难实现。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于BOMP算法的提高宽带频谱感知效率的方法，此方法在信号估计阶段采用引入影响因子的AIC/MDL准则估计稀疏度作为BOMP算法迭代停止的条件，大大减少了算法复杂度，提高了在复杂环境中的感知准确性。