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      一種基于小樣本能量檢測的雙門限協(xié)作頻譜感知方法

      文檔序號:10615755閱讀:504來源:國知局
      一種基于小樣本能量檢測的雙門限協(xié)作頻譜感知方法
      【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于小樣本能量檢測的雙門限協(xié)作頻譜感知方法,該方法采用雙門限有效減少在低信噪比的情況下認知用戶對主用戶的干擾,利用多維高斯近似處理檢測結果實現(xiàn)小樣本能量檢測,并且在融合中心使用硬判決中最適合實際應用的“大多數(shù)投票”原則做出最終的判決。與傳統(tǒng)的能量檢測方法相比,本方法具有在小樣本和低信噪比的情況下也可以有效減少頻譜感知過程中認知用戶對主用戶的干擾程度,降低能量檢測的漏檢概率和提高系統(tǒng)的檢測性能等優(yōu)點。
      【專利說明】
      -種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法
      技術領域
      [0001] 本發(fā)明設及認知無線電技術領域,特別是一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作 頻譜感知方法。
      【背景技術】
      [0002] 近年來,由于無線通信技術的迅猛發(fā)展,無線頻譜資源稀缺的問題也越來越明顯, 因此現(xiàn)在的固定頻譜分配政策已經(jīng)不能滿足人們對頻譜資源的需求。認知無線電 (Cognitive Radio ,CR)技術允許認知用戶動態(tài)接入空閑的授權頻譜,是一種有效解決頻譜 資源稀缺的方法。認知用戶通過頻譜感知技術判斷出授權頻譜是否空閑,從而決定是否可 W接入該授權頻譜。認知用戶接入授權頻譜后繼續(xù)實時監(jiān)控頻譜的使用情況,一旦檢測到 主用戶信號便立即退出,避免對主用戶信號產(chǎn)生干擾。因此,頻譜感知是認知無線電技術最 重要的基礎之一。
      [0003] 經(jīng)典的頻譜感知算法主要包括匹配濾波器檢測、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測和能量檢測。 匹配濾波器檢測法能獲得較好的檢測性能,但其主要缺點是認知用戶需要知道主用戶信號 的先驗知識,運種檢測方法的能耗多,實施復雜度高。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測法可W很好的區(qū)分 主用戶信號和噪聲,但是其譜相關函數(shù)的分布十分復雜,運種檢測方法計算量大,實時性較 差。能量檢測法因其不需要主用戶的先驗知識、實施簡單及算法復雜度低等優(yōu)點,而成為頻 譜感知最常用的方法之一。
      [0004] 傳統(tǒng)的能量檢測方法采用的單口限在低信噪比的情況下,檢測性能容易受到噪聲 波動的影響。近年來有研究雙口限能量檢測的方法,但是運些雙口限能量檢測方法都是基 于中屯、極限定理(Central Limit Theorem,CLT)的,要求采樣的樣本數(shù)必須足夠大。

      【發(fā)明內容】

      [0005] 本發(fā)明所要解決的技術問題是克服現(xiàn)有技術的不足而提供一種基于小樣本能量 檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,本發(fā)明方法在小樣本數(shù)和低信噪比的情況下也可W有效 地減少次級用戶對主用戶的干擾,降低漏檢概率,提高系統(tǒng)的檢測性能。
      [0006] 本發(fā)明為解決上述技術問題采用W下技術方案:
      [0007] 根據(jù)本發(fā)明提出的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,包括如 下步驟:
      [000引步驟1、根據(jù)次級用戶SU的信號檢測建立的二元假設檢驗問題模型,獲得n時刻SU 的觀測值x(n);其中n = l,2,…,N,N為樣本數(shù);
      [0009] 步驟2、根據(jù)傳統(tǒng)能量檢測CED的頻譜感知獲得檢驗統(tǒng)計量T(X);
      [0010] 步驟3、將步驟2中獲得的檢驗統(tǒng)計量T(X)和兩個預先設置的口限值Ao和、依據(jù)判 決準則分別進行比較,并將比較的判決結果發(fā)送至系統(tǒng)融合中屯、FC;判決準則為:如果T(X) >入1,則表明主用戶正在占用授權頻譜;如果T(x)《A〇,則表明主用戶未占用授權頻譜;如果 入0 < T (X) <、,不作出判決,重新執(zhí)行步驟1至步驟2;其中,、〉入0;
      [0011] 步驟4、根據(jù)步驟3中的判決準則W及碰撞概率和限占概率的定義,獲得雙口限能 量檢測的碰撞概率Pcd和限占概率Pnd :
      [0012]
      [0013]
      [0014] 其中,P(*)表示概率函數(shù),出表示授權頻譜中主用戶信號存在的情況,冊表示授權 頻譜中主用戶信號不存在的情況,是自由度為2N的中屯、卡方分布的累積分布函數(shù),Ow 是噪聲的均方值
      是平均信噪比,Os是主用戶PU信號采樣值的均方值;
      [0015] 步驟5、根據(jù)步驟4中求得的碰撞概率和限占概率W及多維高斯近似方法,獲得小 樣本能量檢測雙口限的碰撞概率近似值這和限占概率近似值巧,;
      [0016]
      [0017] 其中,Q(*)表示高斯Q函數(shù);
      [0018] 步驟6、根據(jù)步驟3中發(fā)送至系統(tǒng)融合中屯、FC的判決結果,采用大多數(shù)投票融合準 貝1J,再根據(jù)步驟5中求得的小樣本能量檢測雙口限的碰撞概率近似值4和限占概率近似值 錢J,獲得基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法的碰撞概率終和限占概率:
      [0019]
      [0020] 其中,M表示次級用戶數(shù),m為變量。
      [0021] 作為本發(fā)明所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法進一步 優(yōu)化方案,所述步驟1中SU的信號檢測建立的二元假設檢驗問題模型為
      [0022]
      [0023] 其中,w(n)是均值為0,方差為的的加性高斯白噪聲,s(n)是n時刻PU信號的采樣值 且設s(n)為均值為0,方差為C卽勺隨機信號,且s(n)和w(n)相互獨立。
      [0024] 作為本發(fā)明所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法進一步 優(yōu)化方案,所述步驟2中獲得的檢驗統(tǒng)計量T(X)具體如下,
      [0025]
      <
      [0026] 作為本發(fā)明所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法進一步 優(yōu)化方案,所述步驟3中A〇 = 〇.8A,Ai = 1.2A,A為傳統(tǒng)能量檢測的口限值。
      [0027] 作為本發(fā)明所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法進一步 優(yōu)化方案,所述步驟4中的碰撞概率是指次級用戶錯誤判決主用戶不存在而占用授權頻譜, 但實際上主用戶存在的概率;限占概率是指次級用戶錯誤判決主用戶存在而不占用授權頻 譜,但是實際上主用戶不存在的概率。
      [0028] 作為本發(fā)明所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法進一步 優(yōu)化方案,所述步驟5中的多維高斯近似方法是指將卡方隨機變量a除W2N近似為均值為1- (9Nri且方差為(9Nri多維高斯隨機變量,即
      [0029]

      [0030] 作為本發(fā)明所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法進一步 優(yōu)化方案,所述步驟6中基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法的碰撞概率和限 占概率進一步的表達式分別為:
      [0031]
      [0032]
      [0033] 本巧巧乂用上巧術萬菜與現(xiàn)巧巧術相化,具巧h巧術效呆:
      [0034] (1)本發(fā)明采用雙口限有效地減少了在低信噪比情況下次級用戶對主用戶的干 擾,利用多維高斯近似處理檢測結果實現(xiàn)了小樣本能量檢測,并且在融合中屯、使用硬判決 中最適合實際應用的"大多數(shù)投票"原則做出最終判決;
      [0035] (2)本發(fā)明具有在小樣本和低信噪比情況下也可W有效地減少頻譜感知過程中次 級用戶對主用戶的干擾程度,降低能量檢測的漏檢概率,提高系統(tǒng)的檢測性能等優(yōu)點。
      【附圖說明】
      [0036] 圖1是雙口限能量檢測模型。
      [0037] 圖2是本發(fā)明設計一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法的流程示 意圖。
      【具體實施方式】
      [0038] 下面結合附圖對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細說明:
      [0039] 如圖2所示,本發(fā)明設計的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法, 包括如下步驟:
      [0040] 步驟1.根據(jù)如下次級用戶(Seconda巧User,SU)的信號檢測建立的二元假設檢驗 問題模型獲得n時刻SU的觀測值x(n):
      [0041]

      [0042] 其中n=l,2, . . .,N,N為樣本數(shù);w(n)是均值為0,方差為勺加性高斯白噪聲,Ow 是噪聲的均方值,s(n)是n時刻主用戶(Primary User,PU)信號的采樣值。為了簡潔,假設S (n)為均值為0,方差為的的隨機信號,Os是主用戶PU信號采樣值的均方值,且s(n)和w(n)相 互獨立?;硎局饔脩粜盘柌淮嬖诘那闆r,Hi表示主用戶信號存在的情況。
      [0043] 步驟2.根據(jù)傳統(tǒng)能量檢測(Conventional Elnergy Detection,CED)的頻譜感知獲 得檢驗統(tǒng)計量T(X)
      [0044]
      (2)
      [0045] 步驟3.比較步驟2中獲得的檢驗統(tǒng)計量T(X)和兩個預先設置的口限值Ao和、,并將 比較的結果發(fā)送至系統(tǒng)融合中屯、(Fusion Center,FC);如果T(X)^Ai,則表明主用戶正在 占用授權頻譜,判決結果為"r;如果T(x)《A〇,則表明主用戶未占用授權頻譜,判決結果為 ;如果A〇<T(x) <Al,不作出判決,重新執(zhí)行步驟1至步驟2;其中Ao = 0.8A,Al = 1.2A,入為 傳統(tǒng)能量檢測的口限值,如圖1所示的雙口限能量檢測模型,MHo。
      [0046] 步驟4.根據(jù)步驟3中的判決準則W及碰撞概率和限占概率的定義求得雙口限能量 檢測的碰撞概率Pcd和限占概率Pnd;碰撞概率是指次級用戶錯誤判決主用戶不存在而占用 授權頻譜,但實際上主用戶存在的概率,其表達式為
      [0047]

      [0048] 碰撞概率表示了次級用戶由于噪聲不確定性而對主用戶產(chǎn)生的干擾程度。碰撞概 率越大,次級用戶對主用戶的干擾越嚴重;反之,干擾越小。
      [0049] 限占概率是指次級用戶錯誤判決主用戶存在而不占用授權頻譜,但是實際上主用 戶不存在的概率,其表達式為
      [0050]
      (4)
      [0051 ]限占概率表示了頻譜利用效率。限占概率越大,頻譜利用效率就越低;反之,頻譜 利用效率越高。
      [0化2]其中,P(*)表示概率函數(shù),(*)是自由度為2N的中屯、卡方分布的累積分布函數(shù), r=口;7 口,子是平均信噪比。
      [0053]步驟5.根據(jù)步驟4中求得的碰撞概率和限占概率W及多維高斯近似方法分別求得 小樣本能量檢測雙口限的碰撞概率和限占概率的近似值;多維高斯近似方法是指卡方隨機 變量除W2N可W近似為均值為l-(9Nri且方差為(9Nri多維高斯隨機變量,即
      [0化4]
      [0055] 其中,a是卡方隨機變量,Q(*)是高斯Q函數(shù);
      [0056] 基于小樣本能量檢測雙口限的碰撞概率近似值為
      [0057] (5)
      [005引 ^近似值為
      [0化9] C6)
      [0060] 步驟6:根據(jù)步驟3中發(fā)送至系統(tǒng)融合中屯、的結果,在融合中屯、處采用"大多數(shù)投 票"準則進行判決,再根據(jù)步驟5中求得的碰撞概率近似值和限占概率近似值可W獲得基于 小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法的碰撞概率為
      [0061]
      [0064]其中,M表示次級用戶數(shù),m為變量。
      [i
      [i
      【主權項】
      1. 一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,其特征在于,包括如下步驟: 步驟1、根據(jù)次級用戶SU的信號檢測建立的二元假設檢驗問題模型,獲得η時刻SU的觀 測值x(n);其中η = 1,2,…,Ν,Ν為樣本數(shù); 步驟2、根據(jù)傳統(tǒng)能量檢測CED的頻譜感知獲得檢驗統(tǒng)計量TU); 步驟3、將步驟2中獲得的檢驗統(tǒng)計量Τ(χ)和兩個預先設置的口限值λ〇和λι依據(jù)判決準 則分別進行比較,并將比較的判決結果發(fā)送至系統(tǒng)融合中屯、FC;判決準則為:如果Τ(χ)> λι,則表明主用戶正在占用授權頻譜;如果Τ(χ)《λ〇,則表明主用戶未占用授權頻譜;如果λ〇 < Τ (X) <λι,不作出判決,重新執(zhí)行步驟1至步驟2;其中,λι〉λ〇; 步驟4、根據(jù)步驟3中的判決準則W及碰撞概率和限占概率的定義,獲得雙口限能量檢 ii的碰撞概率Pcd和限占概率Pnd :其中,P (*)表示概率函數(shù),出表示授權頻譜中主用戶信號存在的情況,冊表示授權頻譜 中主用戶信號不存在的情況,是自由度為2N的中屯、卡方分布的累積分布函數(shù),是噪 聲的均方值,是平均信噪比,Os是主用戶PU信號采樣值的均方值; 步驟5、根據(jù)步驟4中求得的碰撞概率和限占概率W及多維高斯近似方法,獲得小樣本 能量檢測雙口限的碰撞概率近似值么和限占概率近似值我,;其中,Q(*)表示高斯Q函數(shù); 步驟6、根據(jù)步驟3中發(fā)送至系統(tǒng)融合中屯、FC的判決結果,采用大多數(shù)投票融合準則,再 根據(jù)步驟5中求得的小樣本能量檢測雙口限的碰撞概率近似值4和限占概率近似值&,,獲 得基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法的碰撞概率雜<'和限占概率煤:其中,Μ表示次級用戶數(shù),m為變量。2. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,其特 征在于,所述步驟1中SU的信號檢測建立的二元假設檢驗問題模型為其中,w(n)是均值為0,方差為的加性高斯白噪聲,s(n)是η時刻PU信號的采樣值且設 s(n)為均值為0,方差為orf的隨機信號,且s(n)和w(n)相互獨立。3. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,其特 征在于,所述步驟2中獲得的檢驗統(tǒng)計量Τ(χ)具體如下,?4. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,其特 征在于,所述步驟3中λo = 0.8λ,λl = 1.2λ,λ為傳統(tǒng)能量檢測的口限值。5. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,其特 征在于,所述步驟4中的碰撞概率是指次級用戶錯誤判決主用戶不存在而占用授權頻譜,但 實際上主用戶存在的概率;限占概率是指次級用戶錯誤判決主用戶存在而不占用授權頻 譜,但是實際上主用戶不存在的概率。6. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,其特 征在于,所述步驟5中的多維高斯近似方法是指將卡方隨機變量a除W2N近似為均值為1- (9N)-i且方差為(9N)-i多維高斯隨機變量,即7. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法,其特 征在于,所述步驟6中基于小樣本能量檢測的雙口限協(xié)作頻譜感知方法的碰撞概率和限占 概率進一步的表達式分別為:
      【文檔編號】H04B17/382GK105978646SQ201610310637
      【公開日】2016年9月28日
      【申請日】2016年5月11日
      【發(fā)明人】曹開田, 陳曉思
      【申請人】南京郵電大學
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