一种认知无线电网络的协作频谱检测方法技术

技术编号:10404406 阅读:249 留言:0更新日期:2014-09-10 13:42
本发明专利技术公开了一种认知无线电网络的协作频谱检测方法,每个认知终端根据其接收信号yi(t)感知主用户是否存在,得到感知结果fi,根据认知终端的信噪比计算每个认知终端的信任度加权系数值wi,再根据信任度加权系数值wi对感知结果fi进行加权,得到感知判决值F,当F≥0,主用户存在,进行认知信号识别,否则主用户不存在,不作任何操作;在认知信号识别中,每个认知终端根据其接收信号yi(t),得到识别结果,根据识别结果计算每个信号类型的似然函数值,其中最大似然函数值对应的信号类型即为主用户的信号类型。本发明专利技术将协作感知与认知信号识别相结合,减少协作频谱检测的复杂度,提高检测的有效性,并引入信任度加权系数值和最大似然估计算法,来提高协作频谱检测的性能。

【技术实现步骤摘要】
—种认知无线电网络的协作频谱检测方法
本专利技术属于认知无线电网络
,更为具体地讲,涉及。
技术介绍
研究表明,在当前的频谱授权政策下,很多授权频段上的频谱使用很稀疏,这引起了频谱资源的巨大浪费。由Mitola最初提出的认知无线电技术成为解决授权用户与非授权用户间的频谱利用率问题的一种有效方式。授权用户也称主用户,是相应授权频段的合法使用者。非授权用户,也称认知用户,采用机会频谱接入的方式来使用授权频谱。认知用户在不干扰主用户和邻近用户的情况下进行检测或使用授权频谱。因此,认知终端必须对周围环境进行持续的检测,具备感知主用户信号是否存在的能力。认知网络中心根据感知的频谱状态相应改变网络的参数来实现频谱的有效利用。实际通信环境下,认知无线电的商业与军事应用都较难获得信号的先验信息,认知信号识别技术成为区分接收信号类型的一种方法。一个理想的认知网络应该既可以进行盲检测又能实现信号类型的正确识别。所以,频谱感知和认知信号识别成为认知网络的两个关键技术。能量检测、匹配滤波器检测与循环平稳特征值检测是单个认知终端频谱感知技术的三种基本方法。匹配滤波器检测和循环平稳特征值检测方法都需要主用户信号的先验信息。能量检测方法具有实现简单而且不需要任何主用户信号的先验信息的优点。在很多情景下,由于缺乏主用户信号的先验信息,能量检测作为最优选择方法进行感知。然而,受到多径衰落、阴影效应、隐藏终端的影响,单认知用户在很多情况下很难做出正确的判决。图1是认知无电线协作感知模型示意图。如图1所示,为了提高频谱感知的可靠性,提出了协作频谱感知的方法,如“与”准则,“或”准则,“最优融合”准则等。在此基础上,出现了很多基于“软判决”的方法,如双门限和D-S证据理论在频谱感知技术中已得到广泛的应用。认知信号识别是提高频谱利用率另一种技术。在军事和公共安全领域,认知终端在恶劣环境中容易受到敌对攻击和恶意干扰。信号调制识别是认知信号识别的很重要的一个方面,可以实现在无先验信息情况下信号类型识别。信号调制识别有两个方法:基于概率值的识别与基于特征值的识别。基于特征值的识别方法容易实现并可以达到较好的识别效果,得到广泛的应用。基于特征值的识别方法采用信号的统计值、高阶累计量、小波变换、循环平稳特征、星座图、零交织、随机变化等方法来区分不同类型的调制信号类型。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,提供,将协作感知与认知信号识别相结合,减少协作频谱检测的复杂度,提高检测的有效性。为实现上述专利技术目的,本专利技术认知无线电网络的协作频谱检测方法,其特征在于包括:S1:第i个认知终端根据其接收信号yi(t)感知主用户是否存在,其中i的取值范围为i = 1,2,...,N, N表示认知终端的数量,当主用户存在,记录感知结果fi = 1,否则记录感知结果A = -1 ;计算认知终端的信任度加权系数值:本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种认知无线电网络的协作频谱检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:第i个认知终端根据其接收信号yi(t)感知主用户是否存在,其中i的取值范围为i=1,2,...,N,N表示认知终端的数量,当主用户存在,记录感知结果fi=1,否则记录感知结果fi=‑1;计算认知终端的信任度加权系数值:wi=γiΣi′=1Nγi′]]>其中,γi为第i个认知终端的信噪比;进行主用户是否存在的最终感知,计算感知判决值:F=Σi=1Nwifi]]>当F≥0,主用户存在,进入步骤S2进行信号识别,否则主用户不存在,不作任何操作;S2:设置可能的信号类型Qr,m的取值范围为r=1,2,...,Z,Z表示信号类型数量,每个信号类型Qr的出现概率相同;对每个认知终端的接收信号进行单认知信号识别,当得到的识别类型为Qr时,即记识别结果ui=r;分别计算每个信号类型的似然函数值:p(d|Qr)=(12πσn2)N/2exp[-Σi=1N(uir)22σn2]]]>其中,d表示所有认知终端的识别结果,表示AWGN信道中噪声的方差,exp表示e为底的指数函数;得到的Z个似然函数值中最大值所对应的信号类型即为主用户的信号类型。...

【技术特征摘要】
1.一种认知无线电网络的协作频谱检测方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:第i个认知终端根据其接收信号yi(t)感知主用户是否存在,其中i的取值范围为i = 1, 2,..., N, N表示认知终端的数量,当主用户存在,记录感知结果fi = 1,否则记录感知结果fi = _1 ; 计算认知终端的信任度加权系数值: 2.根据权利要求1所述的协作频谱检测方法,其特征在于,所述步骤SI中感知主用户是否存在的方法为: 计算接收信号yi(t)的能量Ye(i),采用双门限能量检测进行主用户感知:预设置两个能量阈值和H1, ηρ n。,当Ye(i) < n。,则感知结果A =-1,当Ye(i)≥H1,则感知结果fi = l,当nc)<Ye(i) < H1,进入D-S证据理论规则判决;D-S证据理论规则判决方法为:分别计算...

【专利技术属性】
技术研发人员:张唯炯肖瑞林刘健
申请(专利权)人:北京科技大学
类型:发明
国别省市:北京;11

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