[发明专利]一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法

权利要求书

1.一种基于信号极化的全双工认知系统混合式频谱共享方法，其特征在于，认知用户在数据传输行为时进行环境学习行为，所述环境学习包括：

-频谱检测，所述频谱检测用于判断授权用户的频谱状态情况；

-授权信号参数学习，所述授权信号参数学习是指认知用户学习授权信号极化参数；

认知用户在数据传输中所使用的极化状态随着授权用户的频谱占用状态做自适应变化，它包括以下步骤：

S1、认知用户在授权频段上实施频谱检测与授权信号参数学习；

S2、基于授权信号参数学习获得认知用户可用的极化状态和；

式中，参数且M₁为认知用户1的天线数量，上标*表示共轭运算；H₁表示授权用户存在的假设，且H_ps表示从授权用户到认知用户的信道矩阵，p_p表示授权用户信号的极化状态，s_p表示授权用户的信号，r表示认知用户自干扰抑制处理后的残留项，σ表示认知用户的接收噪声向量；

H_s表示从认知用户1到认知用户2的信道矩阵，上标H表示共轭转置运算，表示认知用户2接收噪声的方差，I表示单位矩阵，U_max{·}表示矩阵最大特征值对应的特征向量；

H₀表示授权用户不存在的假设，且

S3、认知用户根据授权用户的频谱占用状态选取不同的极化状态进行数据传输：

-若授权用户占用频谱，认知用户则用和发送和接收信号；

-若授权用户未占用频谱，认知用户则用和发送和接收信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述授权用户占用频谱包括授权用户存在和漏检情况。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述授权用户未占用频谱包括授权用户不存在和虚警情况。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，认知用户的环境学习行为发生在接收端，认知用户的数据传输行为发生在发送端。