[发明专利]基于协作节点选取和FCM算法的认知车联网频谱感知方法

摘要

本发明公开了一种基于协作节点选取和FCM算法的认知车联网频谱感知方法，步骤如下：认知车辆向路侧单元发送通信请求；根据所需车流密度及车辆间距离确定参与协作车辆数，路侧单元利用车辆位置和车辆间相关性选取认知车辆进行协作频谱感知；选取的认知车辆运用能量检测方法进行频谱感知，利用FCM算法对认知车辆检测统计量进行聚类，获取聚类中心和隶属度矩阵，当检测统计量隶属度差异值大于某一阈值时进行本地判决；路侧单元基于协作节点位置和相关性进行加权融合判决，判断主用户是否存在。本发明基于车辆位置和车辆间相关性动态选取协作车辆，保证频谱感知准确性并节省开销；考虑车辆位置的移动，无需信噪比等先验信息，提高检测性能。

主权项

1.一种基于协作节点选取和FCM算法的认知车联网频谱感知方法，其特征在于，所述的认知车联网频谱感知方法包括如下步骤：S1、路侧单元根据感知精度和感知开销的需求确定参与协作的车流密度ρ，基于车流密度及认知车辆间距离dms(t)确定参与协作车辆节点数K＝ρ*dms(t)，其中，车辆位置信息由自带的GPS模块获取；S2、路侧单元基于车辆与主用户之间的距离di(t)和车辆间相关性Rai(t)，引入新的参数Nodei＝α×Rai(t)+β×di(t)，动态选取相关性较小且距离主用户较近的认知车辆节点进行协作频谱感知，其中α和β分别为车辆间相关性和车辆与主用户之间距离的系数，取值范围为(0,1)，i＝1,2,…M，M为车辆节点的个数；S3、参与协作的认知车辆采用能量检测技术进行频谱感知，将获得的检测统计量存储到车辆存储模块，利用FCM算法进行聚类，获取聚类中心和隶属度矩阵，当检测统计量隶属度差异值大于某一阈值时进行本地判决；S4、路侧单元将接收到的本地判决结果通过认知车辆的位置和相关性进行加权融合，判定该频段主用户是否存在，如果该频段主用户不存在，则认知车辆被授权使用该频段进行通信，否则退出该频段的使用。