一種具有可靠虛警性能的半盲協(xié)作式頻譜感知方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于認(rèn)知無線電系統(tǒng)中頻譜感知的方法，屬于無線通信中的認(rèn) 知無線電技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 認(rèn)知無線電技術(shù)為緩解頻譜資源匱乏與日益增長的頻譜需求之間的矛盾提供了 一種可行的方法，因此該技術(shù)從一開始出現(xiàn)就受到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。其核心 思想在于認(rèn)知用戶可以在不影響主用戶通信質(zhì)量的前提下伺機(jī)地使用主用戶的授權(quán)頻段， 即所謂的頻譜空洞。在這種背景之下，設(shè)計(jì)性能良好的頻譜感知方法用以有效檢測(cè)頻譜空 洞自然成為一個(gè)關(guān)鍵的問題。
[0003] 由于陰影衰落、隱藏終端、主用戶及信道信息未知等因素的存在，使得頻譜感知方 法的設(shè)計(jì)成為一個(gè)有挑戰(zhàn)性的問題?；趨f(xié)作的頻譜感知方法由于能夠充分利用不同感知 節(jié)點(diǎn)之間的分集效應(yīng)而成為解決上述問題的一個(gè)有效手段。在噪聲統(tǒng)計(jì)特性已知的條件 下，融合中心基于接收信號(hào)取樣協(xié)方差矩陣的最大特征值檢測(cè)和基于取樣協(xié)方差矩陣的最 小特征值檢測(cè)是其中兩種具有代表性的方法。這里，前一種方法以取樣協(xié)方差矩陣的最大 特征值與噪聲方差的比值作為統(tǒng)計(jì)判決量，而后一種方法則以取樣協(xié)方差矩陣的最小特征 值與噪聲方差的比值作為統(tǒng)計(jì)判決量。
[0004] 上述基于最大特征值檢測(cè)和基于最小特征值檢測(cè)兩種方法均屬于半盲頻譜感知 方法，具有可以在主用戶信號(hào)和無線信道統(tǒng)計(jì)特征未知的條件下實(shí)現(xiàn)頻譜空洞的有效檢測(cè) 的優(yōu)點(diǎn)。此外，在接收信號(hào)相關(guān)性很強(qiáng)的條件下，上述兩種方法都表現(xiàn)出優(yōu)良的檢測(cè)性能， 特別是基于最大特征值檢測(cè)的方法在這種情況下更是具有明顯的優(yōu)勢(shì)。然而，上述兩種方 法也存在一些共性問題：其一，虛警性能不穩(wěn)定。其原因在于這兩種方法的虛警概率均基于 大維隨機(jī)矩陣?yán)碚摰慕Y(jié)果進(jìn)行推導(dǎo)，理論上只有當(dāng)協(xié)作感知節(jié)點(diǎn)的數(shù)目P和接收信號(hào)數(shù)據(jù) 矢量的個(gè)數(shù)L都趨于無窮大時(shí)，才能減小理論虛警概率與實(shí)際虛警概率之間的誤差。值得 注意的是，在實(shí)際的感知場景中上述兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)值的大小都有限，因而理論虛警概率與 實(shí)際虛警概率之間的誤差較大，其結(jié)果使得前述兩種檢測(cè)方法的虛警性能在實(shí)際應(yīng)用過程 中變得不再可靠。其二，感知判決門限計(jì)算復(fù)雜。上述兩種方法的理論判決門限的確定均 涉及Tracy-Widom分布的求解，其計(jì)算過程涉及復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算，不利于實(shí)時(shí)感知的需要。 其三，上述兩種方法在接收信號(hào)高度相關(guān)時(shí)表現(xiàn)出了良好的檢測(cè)性能，而在接收信號(hào)相關(guān) 性較弱或者低信噪比的條件下的表現(xiàn)仍然差強(qiáng)人意。如何進(jìn)一步改善低相關(guān)和低信噪比場 景下算法的感知性能值得進(jìn)一步研宄。
[0005] 正是在上述背景之下，本發(fā)明基于接收信號(hào)取樣協(xié)方差矩陣的全部特征值，而不 再像前述基于最大特征值和最小特征值檢測(cè)的兩種方法僅僅著眼于單個(gè)特征值（即最大 特征值或者最小特征值）的利用，提出了一種具有可靠虛警性能的半盲協(xié)作式頻譜感知方 法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 技術(shù)問題：本發(fā)明提出一種具有可靠虛警性能的半盲協(xié)作式頻譜感知方法。該方 法在低信噪比和信號(hào)樣本之間相關(guān)性較弱的條件下表現(xiàn)出良好的感知性能，可以實(shí)現(xiàn)在主 用戶信號(hào)和無線信道的統(tǒng)計(jì)信息缺乏條件下的半盲檢測(cè)。新方法的虛警性能可靠，其應(yīng)用 不再局限于協(xié)作感知節(jié)點(diǎn)的數(shù)目P和接收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量的個(gè)數(shù)L都趨于無窮大的限制。同 時(shí)，該方法在高斯色噪聲條件下無需進(jìn)行預(yù)白化處理，從而降低了色噪聲感知場景下的算 法的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。
[0007] 技術(shù)方案：本發(fā)明提出的一種具有可靠虛警性能的半盲協(xié)作式頻譜感知方法，該 方法利用采樣協(xié)方差矩陣的全部特征值構(gòu)造統(tǒng)計(jì)判決量，并應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)理論的結(jié)果計(jì)算 感知判決門限值。首先對(duì)協(xié)作式感知節(jié)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行采樣，形成接收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量；然后利 用接收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量計(jì)算接收信號(hào)的采樣協(xié)方差矩陣，并計(jì)算該矩陣的所有特征值；接著 利用上述所得的特征值構(gòu)造統(tǒng)計(jì)判決量，并計(jì)算給定目標(biāo)虛警概率條件下所對(duì)應(yīng)的感知判 決門限；最后實(shí)施多節(jié)點(diǎn)協(xié)作式感知判決：當(dāng)統(tǒng)計(jì)判決量大于設(shè)定的門限值時(shí)則判定主用 戶信號(hào)存在，而當(dāng)該統(tǒng)計(jì)判決量小于該門限值時(shí)則判定主用戶信號(hào)不存在。
[0008] 該方法的具體步驟為：
[0009] ①在第1個(gè)采樣時(shí)刻對(duì)P個(gè)參與協(xié)作感知的節(jié)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行采樣，得到PX1維接 收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量X(l) = [Xl(l)，x2(l)，…，xP(l)]T，其中，上標(biāo)T表示矩陣轉(zhuǎn)置操作符；
[0010] ②重復(fù)步驟①，每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)均對(duì)接收信號(hào)實(shí)施L次連續(xù)采樣，由此得到L個(gè)接收 信號(hào)數(shù)據(jù)矢量(1)、x(2)、…、x(L)，并將這些數(shù)據(jù)發(fā)送給融合中心；
[0011] ③融合中心利用步驟②所得的數(shù)據(jù)矢量計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種具有可靠虛警性能的半盲協(xié)作式頻譜感知方法，其特征在于：該方法利用采樣 協(xié)方差矩陣的全部特征值構(gòu)造統(tǒng)計(jì)判決量：首先對(duì)協(xié)作式感知節(jié)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行采樣，形成 接收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量；然后利用接收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量計(jì)算接收信號(hào)的采樣協(xié)方差矩陣，并計(jì)算 該矩陣的所有特征值；接著利用上述所得的特征值構(gòu)造統(tǒng)計(jì)判決量，并計(jì)算給定目標(biāo)虛警 概率條件下所對(duì)應(yīng)的感知判決門限；最后實(shí)施多節(jié)點(diǎn)協(xié)作式感知判決：當(dāng)統(tǒng)計(jì)判決量大于 設(shè)定的門限值時(shí)則判定主用戶信號(hào)存在，而當(dāng)該統(tǒng)計(jì)判決量小于該門限值時(shí)則判定主用戶 信號(hào)不存在。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具有可靠虛警性能的半盲協(xié)作式頻譜感知方法，其特征 在于：該方法的具體步驟為： ① 在第1個(gè)采樣時(shí)刻對(duì)P個(gè)參與協(xié)作感知的節(jié)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行采樣，得到PX 1維接收信 號(hào)數(shù)據(jù)矢量X (I) = [Xl (I)，X2 (1)，…，Xp(I) ]τ，其中，上標(biāo)T表示矩陣轉(zhuǎn)置操作符； ② 重復(fù)步驟①，每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)均對(duì)接收信號(hào)實(shí)施L次連續(xù)采樣，由此得到L個(gè)接收信號(hào) 數(shù)據(jù)矢量(I)、X (2)、…、X (L)，并將這些數(shù)據(jù)發(fā)送給融合中心； ③ 融合中心利用步驟②所得的數(shù)據(jù)矢量計(jì)算采樣協(xié)方差矩陣：t ； L 1=[ ④ 融合中心計(jì)算Rx的P個(gè)特征值I1、4 ...、ip， ⑤ 融合中心計(jì)算高斯背景噪聲統(tǒng)計(jì)協(xié)方差矩陣個(gè)特征值λ i、λ 2…、λ p; P X P ⑥ 融合中心計(jì)算統(tǒng)計(jì)判決量：A = ，這里，表示P個(gè)乘數(shù)因子的連乘運(yùn)算； P:1 乂P 產(chǎn) 1 ⑦ 融合中心計(jì)算感知判決門限：τ = A+B X GT1 (Pfa)，其中，Pfa為給定的目標(biāo)虛警概率， A = (0. 5-L+P) X {log(L-P)-log(L)}-P, 5 = 1.414 X ^log(Δ) - log(L - /5)，CT1 (Pfa)為逆馬庫姆函數(shù)在Pfa處的取值，log表示取 自然對(duì)數(shù)函數(shù)； ⑧ 融合中心實(shí)施二元判決： 融合中心利用計(jì)算結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)判決：當(dāng)由步驟⑥獲得的統(tǒng)計(jì)判決量Λ大于由步驟 ⑦獲得的感知判決門限τ時(shí)判定主用戶信號(hào)存在；當(dāng)由步驟⑥獲得的統(tǒng)計(jì)判決量Λ小于 由步驟⑦獲得的感知判決門限τ時(shí)，則判定主用戶信號(hào)不存在。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種具有可靠虛警性能的半盲協(xié)作式頻譜感知方法，該方法利用采樣協(xié)方差矩陣的全部特征值構(gòu)造統(tǒng)計(jì)判決量：首先對(duì)協(xié)作式感知節(jié)點(diǎn)的信號(hào)進(jìn)行采樣，形成接收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量；然后利用接收信號(hào)數(shù)據(jù)矢量計(jì)算接收信號(hào)的采樣協(xié)方差矩陣，并計(jì)算該矩陣的所有特征值；接著利用上述所得的特征值構(gòu)造統(tǒng)計(jì)判決量，并基于簡單的閉式表達(dá)式計(jì)算感知判決門限；最后實(shí)施多節(jié)點(diǎn)協(xié)作式感知判決：當(dāng)統(tǒng)計(jì)判決量大于設(shè)定的門限值時(shí)則判定主用戶信號(hào)存在，而當(dāng)該統(tǒng)計(jì)判決量小于該門限值時(shí)則判定主用戶信號(hào)不存在。本發(fā)明所提方法可以實(shí)現(xiàn)在主用戶信號(hào)和無線信道的統(tǒng)計(jì)信息缺乏條件下的半盲檢測(cè)，其在低信噪比、接收信號(hào)樣本之間相關(guān)性較弱等應(yīng)用場景下表現(xiàn)出良好的檢測(cè)性能。
【IPC分類】H04B17-382
【公開號(hào)】CN104660356
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510110139
【發(fā)明人】雷可君, 譚陽紅, 楊喜
【申請(qǐng)人】湖南大學(xué)
【公開日】2015年5月27日
【申請(qǐng)日】2015年3月13日