[发明专利]宽带频谱信号检测方法

说明书

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是宽带频谱信号检测方法。为解决通信系统中宽频谱信号检测选择过程中系统开销和时间消耗大，以及在硬件实现中需要较高的硬件复杂度的问题，本发明提出了基于压缩感知技术的宽频谱信号检测方法。通过利用相关的压缩感知技术，利用压缩采样来实现亚奈奎斯特采样率下的宽带频谱占用恢复。然后，提出了利用宽带接入中的占用异构性的新技术以及利用机器学习来提高频谱感知恢复效率的方法。建议的方法不仅能减少系统开销，节省用户能耗，还能降低硬件复杂度。同样得益于压缩感知技术，在反馈过程中，根据提供的占有率信息，可以进一步提升系统效率。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及信号检测(Signal Detection)，压缩感知技术，具体的说是涉及宽带频谱信号检测方法。

背景技术

频谱检测一直是许多研究的焦点，因为它在促进动态频谱接入方面发挥着重要作用。然而，现有研究成果主要集中在窄带接入，直到最近才有宽带频谱接入吸引了一些动力，这仅仅是由于近来对频谱资源的高需求以及物联网(IoT)和第五代的出现(5G)技术，迫使FCC等监管机构开放更高频率的新频段。尽管这些新的法规和规则为频谱接入带来了新的机遇以满足新的需求，但他们也是如此呈现新的频谱感知挑战。

宽带谱感应的传统方法包括首先使用模数转换器(ADC)将宽带信号数字化，然后应用数字信号处理(DSP)技术来定位频谱空缺。一种简单的方法是频率扫描，其基本上将宽带频率划分为多个窄带，然后使用窄带感测方法扫过所有窄带以定位频谱可用性。这种方法的一个主要问题是扫描延迟，这会造成很大的局限性，特别是对于实时应用。另一种方法是使用多个滤波硬件模块，每个窄带使用一个滤波硬件模块，以便在所有窄带上进行并行传感。虽然它解决了延迟问题，但从硬件的角度来看，这种方法可能非常昂贵。小波技术也被提出用于执行宽带感测，其使用功率谱密度分析来检测可用于定位频谱可用性的不规则性。更自然的方法是以奈奎斯特(或更高)速率对占据整个宽带的时域信号进行采样，然后使用快速傅里叶变换(FFT)方法来确定整个频谱的频率占用率。尽管这看起来更自然，但这些奈奎斯特速率采样方法的问题在于它们需要复杂的硬件和ADC电路，这些电路必须以高采样速率工作，以及可能导致显着延迟的复杂DSP算法，这使得这些方法不切实际应用于宽带频谱感知。

发明内容

本发明的主要工作是提出了一种宽带频谱检测方法，利用该频谱检测方法，可以用于战场环境，感知敌方活动状态。并利用频谱信号的功率的强弱，来检测敌方是临近我方还是远离我方。根据这个宽带频谱感知设备，可以精确绘制频谱地图，根据频谱地图，有效地实施对敌方信号的干扰。

本发明的目的，采用欠奈奎斯特采样的方法，用于干扰信号检测；由于采用欠奈奎斯特采样，可以硬件低复杂度实现宽带频谱范围的信号检测，从而未干扰的频带进行有效信号传输。利用有限的采样量，恢复出采样信号。

本发明的技术方案如下：

宽带频谱干扰信号检测方法，设定宽带系统具有n个非重叠窄带，干扰用户信号和通信用户的接收信号占用整个宽带频谱，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采用欠奈奎斯特采样，在SU的前端采样的离散信号r[l],l＝0,1,…,n-1表示为：

r[l]＝h[l]*s[l]+w[l]

其中h[l]是主发射机和SU之间的信道冲击，s[l]是干扰发射信号，w[l]是具有w[l]～N(0,σ²)的加性高斯白噪声，并且*是卷积算子；对接收到的离散信号r[l]的表达式进行DFT得到R＝HS+W＝x+W，其中H，S和W是h[l]，s[l]和w[l]的离散化矩阵，矢量x是包含在不同窄带发送的PU的接收信号的衰减；所述SU为感知用户，PU为主用户；

S2、给定测量向量y＝φr[l]，得出是列为的n×n矩阵，为n×1傅立叶逆矩阵列向量，，简化为y＝ψx+η,其中η＝ψW，φ是n对m减小矩阵，定义是将测量/采样的数量从n减少到仅m；