[发明专利]基于生灭过程和粘性隐马尔可夫模型的多带频谱感知方法

说明书

本发明公开了一种基于生灭过程和粘性隐马尔可夫模型的多带频谱感知方法，其计算每个频带对应的接收信号功率，并将其作为隐马尔可夫模型的观测数据，再确定观测数据的隐藏状态、属于各类隐藏状态的概率，计算状态转移概率矩阵；隐马尔可夫模型中引入粘性因子得到粘性隐马尔可夫模型；在每次迭代下计算所有观测数据的隐藏状态的聚类结果，通过生灭过程更新聚类结果，并计算隐藏状态的类别数，计算状态转移概率矩阵及均值和精度；迭代结束后根据各类隐藏状态的功率估计值和观测数据的隐藏状态在最后一次迭代下的值计算频带的功率估计值，通过与门限值比较，确定频带是否被授权用户占用；优点是对多个频带同时进行频谱感知不受频带稀疏性的影响。

技术领域

本发明涉及一种认知无线电中的频谱感知技术，尤其是涉及一种基于生灭过程和粘性隐马尔可夫模型的多带频谱感知方法。

背景技术

与第四代移动通信技术相比，第五代移动通信(5G)技术可将数据速率提高到10Gbit/s、将延迟降低到1毫秒、连接设备数量增加100倍。实现这些需求依赖大量的频谱资源，但是可用的频谱资源是有限的，且基本上已经被分配完了。为了解决无线网络频谱资源短缺的问题，目前业界的常见思路是引入认知无线电技术来提高频谱资源的利用率。与传统的频带被单一用户授权占用的系统不同，无线网络通过认知无线电频谱感知技术可以从环境中智能地检测频带占用情况，从而使认知用户能智能接入空闲的授权频带。

在实际应用中，为了充分提高所有频带的频谱利用率，多频带频谱感知方案越来越多的得到了人们的关注。多频带频谱感知方案对多个频带进行频谱感知，当授权用户信号再次出现时，认知用户能快速切换到其它空闲频带。但是，现有的多频带频谱感知方案经常利用频带稀疏性来实现检测，当频带不具有稀疏性时具有较差的性能。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于生灭过程和粘性隐马尔可夫模型的多带频谱感知方法，其不管频带是否具有稀疏性，均能够对多个频带同时进行频谱感知，且感知性能好。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于生灭过程和粘性隐马尔可夫模型的多带频谱感知方法，其特征在于具体包括以下步骤：

步骤一：在认知无线电系统中，对连续的L个频带内的信号进行采样，且对每个频带内的信号进行等时间间隔地采样，共采样得到N个样本，将对第j个频带内的信号进行采样得到的第n个样本记为r_j(n)；然后计算每个频带对应的接收信号功率，将第j个频带对应的接收信号功率记为x_j，即为对第j个频带内的信号进行采样得到的所有样本的平均功率，其中，L、N、j和n均为正整数，L＞1，100≤N≤1000，1≤j≤L，1≤n≤N，符号“||”为求模符号，x_j服从高斯分布，即表示噪声功率，表示第j个频带内授权用户的信号功率，表示第j个频带未被授权用户占用，表示第j个频带已被授权用户占用，表示x_j服从均值为方差为的高斯分布，表示x_j服从均值为方差为的高斯分布；