[发明专利]一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法

说明书

本发明公开了一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法。为了克服无法有效地识别不同的无线网络系统问题；本发明包括以下步骤：S1：通过无线电设备接收到无线网络信号的物理层信号；S2：将物理层信号截取相应的长度，分隔出物理层头部信息，利用头部信息识别无线网络种类，区分不同的无线网络信号种类与噪声；S3：通过神经网络训练，深度学习，优化识别能力；S4：对不同的无线网络进行共存管理与资源分配。本方案通过结合深度学习的方法，利用物理层的头部信号，区分不同的无线网络信号类型，对无线网络信号与噪声进行区分识别，并能在低信噪比的情况下实现高准确率。

技术领域

本发明涉及一种无线通信领域，尤其涉及一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法。

背景技术

随着移动网络的快速发展，智能终端和便携式智能网络设备呈爆发式增长趋势，对无线通信网络资源的需求也在以爆炸式的速度增长，这使得无线通信网络资源的分配面临着严峻的挑战。无线通信网络资源的分配问题和人们对网络资源的需求这两者间的矛盾日益突出，且无线通信网络资源存在着不合理分配、资源利用率不高等问题，这些问题严重弱化了网络的性能。

多种无线通信系统共存，通过频谱感知和动态接入技术共享频谱资源。例如，在230MHz频段的电力无线专网中，存在着传统无线数传电台、LTE-G230系统和IoT-G230系统，可以通过认知无线电技术共享频段资源。在LAA频段，WIFI和LTE系统通过认知无线电技术实现共存。目前，WIFI系统采用的是基于竞争的媒体访问控制协议和随机退避机制，当LTE和WIFI使用相同信道时，由于LTE不需要进行信道侦听，因此会长时间占据信道，使得WIFI一直保持在侦听状态而无法接入信道，这会极大影响WIFI的性能。因此，为了实现LTE与WIFI网络和谐共存，必须对LTE网络和WIFI网络的资源管理功能进行智能化地管控。而管理首要的是要区分不同的无线网络。

例如，一种在中国专利文献上公开的“基于频谱感知的异构认知无线网络资源分配方法”，其公告号CN104618912B，包括以下步骤：步骤1，智能集中控制器收集异构认知无线网络中可用的无线资源；步骤2，智能集中控制器收集用户设备的资源使用申请；步骤3，智能集中控制器采用有领导机制的混合蛙跳算法对异构认知无线网络中的资源进行分配。该方法无法有效地识别不同的无线网络系统。

发明内容

本发明主要解决现有技术无法有效地识别不同的无线网络系统问题；提供一种根据物理层头部信号进行频谱感知的方法，根据不同无线网络物理层的头部信号识别不同的无线网络，方便对不同的无线网络进行管理与资源分配。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

本发明包括以下步骤：

S1：通过无线电设备接收到无线网络信号的物理层信号；

S2：将物理层信号截取相应的长度，分隔出物理层头部，利用头部信息识别无线网络种类；

S3：通过神经网络训练，深度学习，优化识别能力；

S4：对不同的无线网络系统进行共存管理与资源分配。

因为不同无线网络的物理层规范不同，通过神经网络的训练学习，根据无线网络物理层头部信号的不同特征来识别不同的无线网络信号。训练完成后，通过无线电设备获取无线网络信号的物理层信号的结构，截取物理层信号的头部信息，根据截取到的头部信号识别无线网络的种类。通过识别无线网络的种类，能够实现不同无线网络的共存，使得无线网络资源合理分配，提高无线网络的性能。识别时使用物理层头部信号，在信息获取时不需要获取整段信息，所需采集的信息少。

作为优选，所述的步骤S3包括以下步骤：

S31：输入接收到的无线信号的物理层头部信号或截取的头部信号；

S32：将输入的信号划分为训练集与测试集；