[发明专利]一种短波通信信道可用性的高效预测方法

说明书

本发明涉及一种短波通信信道可用性的高效预测方法。本发明方法依据短波通信中信道的使用规律建立了一种状态数目为三的HMM预测模型，并通过信道可用性历史状态的学习对隐马尔科预测模型进行优化，使得优化后的预测模型能准确预测信道空闲/占用状态。仿真结果表明，本发明所述预测模型能够很好的预测信道变化情况，准确率可达89％以上，其本发明方法克服常用单时隙频谱预测技术会产生信道切换开销的不足，对于传播时延较大的短波通信而言更具实际意义。

技术领域

本发明涉及短波通信系统中频谱感知以及信道可用性预测技术领域，特别是适用于短波通信系统中信道可用性的高效预测方法。

背景技术

短波通信依靠1.5-30MHz范围内的电磁波通过大气电离层的反射进行信号传输，是最早出现并被广泛应用的无线通信方式，至今仍是中远距离无线通信的重要手段。由于电离层的变化会导致短波通信存在严重的频率选择性衰落，因此如何选择合适的频率以提高通信的可靠性一直是亟待解决的难题之一。传统的短波自动链路建立(ALE)通信系统的频率使用方式是依据频率规划部门下发的指定频率集，其准确性建立在长期统计结果分析和预报上，已经不能适应日益拥挤的电离层电磁环境下可靠短波通信。

美国国防部在下一代自动链路建立标准MIL-STD-188-141C中明确提出利用认知无线电相关技术解决频谱感知、频谱预测及利用问题，因此如何把认知无线电相关技术和短波通信相结合是目前的研究热点，也是下一代短波通信关键技术之一。

频谱预测从技术路线上可分为基于数据挖掘、机器学习和历史行为模型三大类，前两类因其需要海量原始样本、运算量巨大的缺点只适合离线频谱分析；最后一种依据信道历史状态行为变化，结合性能优异的预测算法可推演出信道状态未来变化情况，其中基于马尔科夫链模型的预测方法是这类技术的典型代表。

发明内容

针对传统短波ALE系统中频率使用方式的不足，本发明提出一种短波通信信道可用性的高效预测方法，建立状态数目为三的隐马尔科预测模型，并通过信道可用性历史状态的学习对隐马尔科预测模型进行优化，使得优化后的预测模型能准确预测信道空闲/占用状态，准确率可达89％以上，同时可以大幅减少单时隙频谱预测技术产生的信道切换开销。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种短波通信信道可用性的高效预测方法，步骤如下：

步骤1、对N个时隙t_s的短波通信信号逐时隙进行频谱感知，形成信道状态序列E＝{e₁...e_n...e_N}；以M个连续时隙t_s为观测单元，将N个时隙t_s划分为T段，依据短波信道可用性分类标准对E＝{e₁...e_n...e_N}进行处理获得信道可用性观测序列O＝{o₁...o_t...o_T}，e_n为相应时隙的信道状态，M＜N，t∈T，o_t为第t第个观测单元的信道可用性；

步骤2、构建转移状态数目为三的隐马尔科夫预测模型λ＝(A,B,π)，将信道可用性观测序列O＝{o₁,o₂...o_T}作为训练样本，采用Baum-Welch算法对预测模型λ＝(A,B,π)进行学习训练，得到最优预测模型其中P(·)表示概率分布函数，P(O|λ)表示在给定某一预测模型λ下，得到可用性观测序列O的概率值；