[发明专利]认知无线网络主用户信号检测方法有效
申请号: | 201510594439.6 | 申请日: | 2015-09-17 |
公开(公告)号: | CN105141383B | 公开(公告)日: | 2017-06-16 |
发明(设计)人: | 郑紫微;胡峰 | 申请(专利权)人: | 宁波大学 |
主分类号: | H04B17/382 | 分类号: | H04B17/382 |
代理公司: | 宁波诚源专利事务所有限公司33102 | 代理人: | 刘凤钦 |
地址: | 315211 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明涉及一种认知无线网络主用户信号检测方法,次用户分别将自身信噪比、检测置信度、业务需求和频谱检测结果发送给频谱感知融合中心计算、筛选初选协作次用户,分配频段数量给初选协作次用户;计算所有初选次用户信噪比均方根值与各初选次用户的信噪比间的商值,根据商值与信噪比预设阈值间的关系,选定复选协作次用户,调整复选协作次用户平均检测概率;结合各复选协作次用户信噪比和调整后平均检测概率,重新选择终选次用户,将所得终选次用户以加权AND准则准确地协作检测出空闲频谱,并由终选次用户分别提取主用户信号的瞬时特征参数,以准确地协作完成对主用户信号调制方式的识别。 | ||
搜索关键词: | 认知 无线网络 用户 信号 检测 方法 | ||
【主权项】:
认知无线网络主用户信号检测方法,其特征在于,依次包括如下步骤:(1)设定认知无线网路中,具有N个从用户CRi、一个主用户PU和一个频谱感知融合中心FC,主用户PU发射的信号为2ASK信号或4ASK信号或8ASK信号或2PSK信号或4PSK信号或8PSK信号或2FSK信号或4FSK信号或8FSK信号;从用户CRi接收到主用户PU的信号强度为Si,N个从用户CRi分别将各自的信噪比SNRi、检测置信度Pi、业务需求Ri和频谱检测结果发送给频谱感知融合中心FC,其中,频谱检测结果包括平均检测概率Pd,i和平均虚警概率Pfa,i,检测置信度i=1,2,…,N且N≥3;(2)频谱感知融合中心FC根据接收的从用户CRi发送来的信噪比SNRi和频谱检测结果,并判断从用户CRi的信噪比SNRi大于预设的信噪比筛选值SNRchose时,选择此信噪比对应的从用户为参与协作检测的复选从用户,并执行步骤(3),否则,选择具有最高信噪比的从用户所对应的频谱检测结果为频谱感知融合中心FC的最终检测结果;其中,复选从用户记为CR'j,复选从用户数量为N',复选从用户CR'j对应的信噪比为SNR'j,置信度为P'j,业务需求为R'j;其中,0≤j≤N'≤N;(3)频谱感知融合中心FC根据复选从用户CR'j的置信度P'j、业务需求R'j,对复选从用户CR'j分配需要检测的频段数量Cj:(3‑1)根据每个复选从用户CR'j的置信度P'j,分别对每一个复选从用户CR'j的置信度进行归一化,得到每个复选从用户CR'j的归一化置信度值P′j‾=P′jΣj=1N′P′j,1≤j≤N′;]]>(3‑2)根据每个复选从用户CR'j对应的归一化置信度值计算频谱感知融合中心FC分配复选从用户CR'j需要检测的频段数量Cj:Cj=P′j‾·N′,1≤j≤N′;]]>(4)频谱感知融合中心FC根据参与协作检测的复选次用户CR'j的信噪比SNR'j,计算所有复选次用户的信噪比均方根值并令信噪比SNR'j=γj,其中,信噪比均方根值的计算如下:γ‾=1N′Σj=1N′(SNR′j)2,N′≤N;]]>(5)频谱感知融合中心FC分别依次计算所有复选次用户的信噪比均方根值与各复选次用户CR'j的信噪比SNR'j之间的商值ηj,并计算所得商值ηj的归一化商值其中,ηj=|γ‾/γj|,]]>ηj‾=ηjΣj=1N′ηj,j=1,2,...,N′;]]>(6)频谱感知融合中心FC计算、获取信噪比预设阈值λ和信噪比最佳阈值λoptimal,以及各复选从用户CR'j的联合筛选参数值ζj,并选定参与协作的终选从用户CR”k,其中,终选从用户CR”k的信噪比为SNR”k:(6‑1)频谱感知融合中心FC根据接收的N'个复选从用户对应的信噪比集合{SNR'j},获取复选从用户信噪比集合{SNR'j}中的信噪比最大值,记该信噪比最大值为SNR'max;(6‑2)以获取的信噪比最大值SNR'max为参考,并将N'个复选从用户CR'j的信噪比SNR'j分别与信噪比最大值SNR'max作商处理,计算得到各复选从用户信噪比SNR'j所对应的初始阈值λj,其中,λj=|SNR′j/SNR'max|,j=1,2,…,N',N'≤N;(6‑3)根据各复选从用户CR'j的归一化置信度值和归一化商值计算各复选从用户CR'j的联合筛选参数值ζj,并根据联合筛选参数值ζj,选取参与协作的终选从用户CR”k,其中,终选从用户CR”k的数量为M,j=1,2,…,N',k=1,2,…,M,M≤N':若联合筛选参数值ζj位于预设数值区间范围[ζa,ζb]内,即ζa≤ζj≤ζb时,则选取该联合筛选参数值ζj对应的复选从用户为终选从用户,并参与协作检测;否则,该复选从用户不予选取;(6‑4)根据步骤(6‑3)中的信噪比预设阈值λ,获取M个终选从用户CR”k分别在OR准则和AND准则下的协作检测性能曲线,其中,OR准则:AND准则:k=1,2,…,M,M≤N'≤N;Pd,k=Σk=1MΣs=1CkPd,ksM·Ck,Pfa,k=Σk=1MΣs=1CkPfa,ksM·Ck,1≤s≤Ck;]]>其中,Pd,k为第k个终选从用户CR”k的平均检测概率,Pfa,k为第k个终选从用户CR”k的平均虚警概率;Ck为终选从用户CR”k所分配的频段数量;Pd,ks为终选从用户CR”k对其所分配第s个频段的检测概率,Pfa,ks为终选从用户CR”k对其所分配第s个频段的虚警概率;Qd为协作检测后的全局检测概率,Qfa为协作检测后的全局虚警概率;ωk表示信噪比CR”k的权重因子,SNR”k是第k个终选从用户CR”k的信噪比,SNR”max表示M个终选从用户的信噪比最大值,SNR”min表示M个终选从用户的信噪比最小值;(6‑5)根据OR准则和AND准则下的协作检测性能曲线,分别得到在OR准则和AND准则下的最大检测概率Q(OR,d)‑max、Q(AND,d)‑max,得到Q(OR,d)‑max和Q(AND,d)‑max的最大值Qd‑max,并以该最佳检测性能值Qd‑max所对应的信噪比预设阈值为信噪比最佳阈值,记信噪比最佳阈值为λoptimal;其中,Qd‑max=max(Q(OR,d)‑max,Q(AND,d)‑max);(7)根据获取的信噪比最佳阈值λoptimal,得到该信噪比最佳阈值λoptimal对应的终选从用户CR”,获取该终选从用户CR”的调整因子α以及其他M‑1个终选从用户CR”k的调整因子αk,并分别根据调整因子α、αk对应调整终选从用户CR”、CR”k的平均虚警概率,终选从用户CR”k调整后的平均虚警概率记为Pfa,k;其中,Pfa,k=αk·Pfa,k=1,2,…,M‑1;αk=1+SNR′′‾-SNR′′kSNR′′‾,k=1,2,...,M-1;]]>SNR′′‾=Σk=1M(SNR′′k)2M,M≤N′2;]]>其中,αk为终选从用户CR”k的调整因子,用来根据终选从用户CR”k自身的信噪比SNR”k实现对其平均虚警概率大小的调整;SNR”k为第k个终选从用户CR”k的信噪比;(8)根据步骤(7)中获取的M个终选从用户的调整因子αk以及对应调整后的平均虚警概率Pfa,k,计算终选从用户CR”k调整后的判决阀值λ”k和平均检测概率Pd,k,其中,λ′′k=σw2[2N1Q-1(Pfa,k)+N1]=σw2[2N1Q-1(δ·Pfa)+N1]=σw2[2N1Q-1((1+SNR′′‾-SNR′′kSNR′′‾)·Pfa)+N1];]]>Pd,k=Q[Q-1(Pfa,k)-N1·SNR′′k];]]>N1=2[Q-1(Pfa,k)-Q-1(Pfa)1+2SNR′′k]2·(SNR′′k)-2;]]>其中,k=1,2,…,M,M≤N';N1为采样点数;(9)根据步骤(8)中M个终选从用户的信噪比SNR”k以及得到的调整后的平均检测概率Pd,k,返回步骤(6),重新选择,得到最终参与协作的D个终选从用户CR”'d,并以加权的AND准则协作后的全局检测概率为频谱感知融合中心FC的最终检测结果,并根据协作检测结果,得到当前主用户PU占用的通信频段;频谱感知融合中心FC将主用户PU占用的通信频段值分别发送给D个终选从用户CR”'d;1≤d≤D≤M≤N';(10)终选从用户CR”'d根据接收的主用户PU的信号,分别对主用户PU的信号调制方式进行识别:(10‑1)各终选从用户CR”'d分别对主用户PU的信号进行采样,分别提取采样点信号的瞬时幅度参数、瞬时相位参数和瞬时频率参数;(10‑2)根据获取的采样点信号的瞬时参数,计算、获取采样点信号的特征参数曲线,其中,特征参数包括:零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准商、递归零中心归一化瞬时幅度绝对值的平均值、二阶递归零中心归一化瞬时幅度绝对值的均值、零中心归一化瞬时频率绝对值的标准商、二阶递归零中心归一化瞬时频率绝对值的均值、零中心归一化瞬时频率绝对值的二阶矩、零中心归一化瞬时相位绝对值的标准商;其中,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准商记为A,计算公式如下:A=(1NsΣn=1Nsacn2(n))/(1NsΣn=1Ns|acn(n)|)2,]]>acn(n)=an(n)‑1,其中,Ns表示信号采样点数,a(n)为信号的瞬时幅度,acn(n)为零中心归一化瞬时幅度;递归零中心归一化瞬时幅度绝对值的平均值记为M,计算公式如下:M=1NsΣn=1Ns|a1(n)|,a1(n)=acn(n)1NsΣn=1Nsacn(n)-1;]]>二阶递归零中心归一化瞬时幅度绝对值的均值M1,计算公式如下:M1=1NsΣn=1Ns|a2(n)|,a2(n)=a1(n)1NsΣn=1Nsa1(n)-1;]]>零中心归一化瞬时频率绝对值的标准商F,计算公式如下:F=(1NsΣn=1NsfN2(n))/(1NsΣn=1Ns|fN(n)|)2;]]>fN(n)=fm(n)/rs,fm(n)=f(n)=mf,其中,fN(n)是信号瞬时频率的零中心归一化值;mf表示信号瞬时频率的平均值;rs是数字信号的符号速率,f(n)表示信号的瞬时频率;二阶递归零中心归一化瞬时频率绝对值的均值Mf,计算公式如下:Mf=1NsΣn=1Ns|f2(n)|,f1(n)=fN(n)1NsΣn=1NsfN(n)-1,f2(n)=f1(n)1NsΣn=1Nsf1(n)-1;]]>零中心归一化瞬时频率绝对值的二阶矩f,计算公式如下:f=1NsΣn=1Ns|fN2(n)|;]]>零中心归一化瞬时相位绝对值的标准商P,计算公式如下:P=(1NsΣn=1NsφNL2(n))/(1NsΣn=1Ns|φNL(n)|)2;]]>其中,为信号的瞬时相位,为信号的初始相位;φNL(n)为相位在t=n/fs时刻的中心非线性分量的值;(10‑3)根据获取的采样点信号的各特征参数曲线,确定各特征参数的最佳门限值;其中,所述步骤(10‑3)中以如下准则确定各特征参数的最佳门限值:Pav(xopt)=P(A(xopt)/A)+P(B(xopt)/B)2;]]>其中,xopt表示特征参数的最佳门限值,A与B表示被特征参数最佳门限值xopt分开的两个信号子集;P(A(xopt)/A)表示在已知是信号子集A的前提下,利用xopt判决是A信号子集的概率;P(B(xopt)/B)表示在已知是信号子集B的前提下,利用xopt判决是B信号子集的概率;Pav(xopt)表示概率P(A(xopt)/A)和概率P(B(xopt)/B)的平均概率;(10‑4)各终选从用户CR”'d根据计算得到的各特征参数的最佳门限值,对主用户PU信号的调制方式进行判断,得到各自判断的主用户PU信号的调制方式;其中,所述步骤(10‑4)中对主用户PU信号调制方式的判断过程包括如下步骤(a)至步骤(c):(a)利用零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准商将信号调制方式分为{2ASK信号、4ASK信号、8ASK信号}与{2PSK信号、4PSK信号、8PSK信号、2FSK信号、4FSK信号、8FSK信号};(b)利用递归零中心归一化瞬时幅度绝对值的平均值将{2ASK信号、4ASK信号、8ASK信号}分为{2ASK信号}与{4ASK信号、8ASK信号};利用二阶递归零中心归一化瞬时幅度绝对值的均值将{4ASK信号、8ASK信号}分为{4ASK信号}与{8ASK信号};(c)利用零中心归一化瞬时频率绝对值的二阶矩将{2PSK信号、4PSK信号、8PSK信号、2FSK信号、4FSK信号、8FSK信号}分为{2PSK信号、4PSK信号、8PSK信号}和{2FSK信号、4FSK信号、8FSK信号};利用零中心归一化瞬时相位绝对值的标准商将{2PSK信号、4PSK信号、8PSK信号}分为{2PSK信号}、{4PSK信号}和{8PSK信号};利用零中心归一化瞬时频率绝对值的标准商将{2FSK信号、4FSK信号、8FSK信号}分为{2FSK信号}和{4FSK信号、8FSK信号};利用二阶递归零中心归一化瞬时频率绝对值的均值将{4FSK信号、8FSK信号}分为{4FSK信号}和{8FSK信号};(10‑5)根据各终选从用户CR”'t的判断结果,得到每种信号调制方式的后验概率,并比较得出最大后验概率,确定最大后验概率所对应的调制方式为主用户PU信号的调制方式。
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