一种频谱感知方法、装置和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种频谱感知方法、装置和计算机可读存储介质，对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵；对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵；依据目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵；距离特征矩阵中的各元素反映了目标矩阵和协方差矩阵相应元素之间的距离值。利用预先训练好的聚类模型，对距离特征矩阵进行处理，可以得到主用户信道是否可用的感知结果。在该技术方案中不仅省去了复杂的门限推导过程，而且通过对信号矩阵进行拆分重组处理，可以很好的获取信号的特征信息，相比传统方法在感知性能上有所提高。

【技术实现步骤摘要】
一种频谱感知方法、装置和计算机可读存储介质
本专利技术涉及无线电
，特别是涉及一种频谱感知方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
认知无线电(CognitiveRadio，CR)的主导思想是实现伺机的动态频谱接入，即非授权用户(也可以称为次用户)通过检测，机会性地接入已分配给授权用户(也可以称为主用户)但暂时很少使用甚至未被使用的空闲频段，一旦主用户重新接入该频段，次用户迅速腾出信道。这种技术需解决的首要问题就是如何快速准确地获取授权频谱的使用情况。比较经典的检测授权频谱的使用情况的算法有能量检测算法，该算法通过计算采样信号协方差矩阵的特征，从而作为统计量，然后推导相应的门限来进行判决。但该算法会存在门限的估计不准确的问题，这也直接影响到频谱的感知性能。可见，如何提升频谱的感知性能，是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种频谱感知方法、装置和计算机可读存储介质，可以提升频谱的感知性能。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种频谱感知方法，包括：对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵；对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵；依据所述目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵；利用预先训练好的聚类模型，对所述距离特征矩阵进行处理，得到主用户信道是否可用的感知结果。可选的，所述聚类模型的训练过程包括：对获取的历史待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到历史目标矩阵；对获取的历史噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到历史协方差矩阵；依据所述历史目标矩阵和历史协方差矩阵，构建历史距离特征矩阵；利用模糊C聚类算法对所述历史距离特征矩阵进行训练，确定出聚类模型的中心点矩阵，以实现对所述聚类模型的训练。可选的，所述对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵包括：获取各次用户的待感知信号；其中，所有所述待感知信号构成待感知信号矩阵；对所述待感知信号矩阵进行顺序拆分重组处理，得到第一目标矩阵；对所述待感知信号矩阵进行间隔拆分重组处理，得到第二目标矩阵。可选的，所述对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵包括：获取噪声信号；其中，所有所述噪声信号构成噪声信号矩阵；对所述噪声信号矩阵进行顺序拆分重组处理，得到第一协方差矩阵；对所述待感知信号矩阵进行间隔拆分重组处理，得到第二协方差矩阵。可选的，所述依据所述目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵包括：利用黎曼均值算法，计算所述协方差矩阵所对应的黎曼均值矩阵；计算所述目标矩阵和所述黎曼均值矩阵的测地线距离，以构建距离特征矩阵。可选的，所述利用预先训练好的聚类模型，对所述距离特征矩阵进行处理，得到主用户信道是否可用的感知结果包括：将所述距离特征矩阵代入利用如下公式，当时，则输出主用户信道不可用的感知结果；当时，则输出主用户信道可用的感知结果；其中，C表示聚类数量，表示距离特征矩阵，ψ1表示中心点矩阵中第1个中心点向量，ψc表示中心点矩阵中第c个中心点向量，ξ表示检测参数值。本专利技术实施例还提供了一种频谱感知装置，包括第一处理单元、第二处理单元、构建单元和得到单元；所述第一处理单元，用于对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵；所述第二处理单元，用于对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵；所述构建单元，用于依据所述目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵；所述得到单元，用于利用预先训练好的聚类模型，对所述距离特征矩阵进行处理，得到主用户信道是否可用的感知结果。可选的，对于所述聚类模型的训练过程，所述装置还包括训练单元；所述第一处理单元还用于对获取的历史待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到历史目标矩阵；所述第二处理单元还用于对获取的历史噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到历史协方差矩阵；所述构建单元还用于依据所述历史目标矩阵和历史协方差矩阵，构建历史距离特征矩阵；所述训练单元，用于利用模糊C聚类算法对所述历史距离特征矩阵进行训练，确定出聚类模型的中心点矩阵，以实现对所述聚类模型的训练。可选的，所述第一处理单元包括获取子单元、顺序拆分子单元和间隔拆分子单元；所述获取子单元，用于获取各次用户的待感知信号；其中，所有所述待感知信号构成待感知信号矩阵；所述顺序拆分子单元，用于对所述待感知信号矩阵进行顺序拆分重组处理，得到第一目标矩阵；所述间隔拆分子单元，用于对所述待感知信号矩阵进行间隔拆分重组处理，得到第二目标矩阵。可选的，所述第二处理单元包括获取子单元、顺序拆分子单元和间隔拆分子单元包括：所述获取子单元，用于获取噪声信号；其中，所有所述噪声信号构成噪声信号矩阵；所述顺序拆分子单元，用于对所述噪声信号矩阵进行顺序拆分重组处理，得到第一协方差矩阵；所述间隔拆分子单元，用于对所述待感知信号矩阵进行间隔拆分重组处理，得到第二协方差矩阵。可选的，所述构建单元包括均值计算子单元和距离计算子单元；所述均值计算子单元，用于利用黎曼均值算法，计算所述协方差矩阵所对应的黎曼均值矩阵；所述距离计算子单元，用于计算所述目标矩阵和所述黎曼均值矩阵的测地线距离，以构建距离特征矩阵。可选的，所述得到单元具体用于将所述距离特征矩阵代入利用如下公式，当时，则输出主用户信道不可用的感知结果；当时，则输出主用户信道可用的感知结果；其中，C表示聚类数量，表示距离特征矩阵，ψ1表示中心点矩阵中第1个中心点向量，ψc表示中心点矩阵中第c个中心点向量，ξ表示检测参数值。本专利技术实施例还提供了一种频谱感知装置，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述频谱感知方法的步骤。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述频谱感知方法的步骤。由上述技术方案可以看出，对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵；对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵；依据目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵；距离特征矩阵中的各元素反映了目标矩阵和协方差矩阵相应元素之间的距离值。利用预先训练好的聚类模型，对距离特征矩阵进行处理，可以得到主用户信道是否可用的感知结果。在该技术方案中不仅省去了复杂的门限推导过程，而且通过对信号矩阵进行拆分重组处理，可以很好的获取信号的特征信息，相比传统方法在感知性能上有所提高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种频谱感知方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种构建距离特征矩阵的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种频谱感知装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种频谱感知装置的硬件结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护范围。为了使本技术领本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种频谱感知方法，其特征在于，包括：对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵；对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵；依据所述目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵；利用预先训练好的聚类模型，对所述距离特征矩阵进行处理，得到主用户信道是否可用的感知结果。

【技术特征摘要】
1.一种频谱感知方法，其特征在于，包括：对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵；对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵；依据所述目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵；利用预先训练好的聚类模型，对所述距离特征矩阵进行处理，得到主用户信道是否可用的感知结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述聚类模型的训练过程包括：对获取的历史待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到历史目标矩阵；对获取的历史噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到历史协方差矩阵；依据所述历史目标矩阵和历史协方差矩阵，构建历史距离特征矩阵；利用模糊C聚类算法对所述历史距离特征矩阵进行训练，确定出聚类模型的中心点矩阵，以实现对所述聚类模型的训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的待感知信号矩阵进行拆分重组处理，得到目标矩阵包括：获取各次用户的待感知信号；其中，所有所述待感知信号构成待感知信号矩阵；对所述待感知信号矩阵进行顺序拆分重组处理，得到第一目标矩阵；对所述待感知信号矩阵进行间隔拆分重组处理，得到第二目标矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对获取的噪声信号矩阵进行拆分重组处理，得到协方差矩阵包括：获取噪声信号；其中，所有所述噪声信号构成噪声信号矩阵；对所述噪声信号矩阵进行顺序拆分重组处理，得到第一协方差矩阵；对所述待感知信号矩阵进行间隔拆分重组处理，得到第二协方差矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述目标矩阵和协方差矩阵，构建距离特征矩阵包括：利用黎曼均值算法，计算所述协方差矩阵所对应的黎曼均值矩阵；计算所述目标矩阵和所述黎曼均值矩阵的测地线距离，以构建距离特征矩阵。6.根据权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练好...

【专利技术属性】
技术研发人员：张顺超，万频，王永华，李江帆，梁文虎，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44