一种移动授权用户频谱检测与其地理位置估计方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术针对移动授权用户频谱感知与其地理位置信息估计问题，设计了一种联合频谱感知与授权用户位置估计方案。此法首次提出了一种自适应视野扩展方法，有效应对由授权用户位置不确定性及静默状态所造成的负面影响，提高了频谱感知性能。基于伯努利随机有限集及贝叶斯序贯估计框架，构造了一种全新的动态空间模型，并设计了一种三段式伯努利滤波机制，在检测授权用户工作状态的同时，估计其地理位置信息，从而显著提升频谱感知性能。同时，实现了时间、频率和空间的频谱复用，从而进一步优化后续频谱资源配置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术针对移动场景下的认知无线电(Cognitive Radio,CR)授权用户频谱检测问题，设计一种全新的授权用户工作状态与其地理位置信息的联合估计方法与装置。新方案在检测授权用户工作状态的同时，充分考虑由于其位置移动所带来的动态能量衰减，继而将未知授权用户位置信息纳入估计过程，建立起一种包含授权用户工作状态和其位置的动态空间模型(Dynamic State-space Model,DSM)。基于随机有限集理论，将授权用户工作状态和其动态位置信息建模成一个伯努利随机有限集(Bernoulli Random Finite Sets，BRFS)，并设计了一种与之适应的伯努利滤波机制，在实现感知授权用户工作状态的同时，亦可联合估计出其未知的地理位置信息。属于通信领域。
技术介绍
随着无线业务的不断拓展，频谱资源的匮乏成为了无线通信系统亟待解决的重大难题。在此背景下，如何合理调配频谱资源并提高频谱资源利用率成为了未来无线业务发展的新方向。认知无线电作为一种频谱共享技术，能够动态地感知外部频谱环境，有效地利用频谱空穴，从时间、频率和空间多方面进行频谱复用，从而在不影响授权用户工作的同时，有效提高了频谱资源的利用率。因此，作为一种目前广受亲睐的新型无线通信技术，CR将为未来无线业务的发展提供了理论基础与实践。然而，为了实现灵活高效的动态频谱接入，首先需设计优良的频谱感知方案，并解决高精度动态频谱检测难题。可以发现，频谱感知将是CR技术能否顺利实施的前提与保障，即只有获得了准确的频谱感知结果，CR系统才能良好运转。遗憾的是，伴随着无线业务的蓬勃发展，未来实际的CR应用场景(譬如LTE-A、LTE-U和802.11n)中，将不可避免地出现授权用户发生动态移动的复杂情形，无疑极大增大频谱感知算法的设计复杂度。不难预见，现行的主流频谱感知算法已无法应对此类复杂CR应用场景，尤其考虑动态移动场景中，授权用户位置也会发生随机迁移，从而极大限度降低了频谱感知算法的检测精度；因此，如何设计频谱感知算法以克服上述动态未知因素，已成为一项迫在眉睫的难题。由于传统频谱感知算法主要着眼于广播电视频段等准静态应用场景，未能充分考虑时变位置所带来的负面影响，致使现有算法在类种接收能量亦呈动态波动的新场景中无法适用，事实上，动态移动场景下的感知算法还面临着另一个难题，即待跟踪授权用户工作状态的间断特性。具体来讲，在授权用户发射状态可能发生动态变换的CR场景下，授权用户位置跟踪也将变得异常复杂：显著区别于传统移动定位应用，授权用户发射信号时有时无，势必给定位算法设计带来前所未有的挑战。综上所述，移动场景下频谱感知包含了两个相互耦合、相互干扰的子任务，需要未知授权用户发射状态的情况下，实现其动态地理位置的估计与跟踪。据我们所知，目前尚无文献考虑上述动态移动场景中的授权用户频谱感知难题，更鲜有算法能同时解决上述联合估计与检测难题。本专利技术首次考虑了在CR场景下授权用户工作状态与其动态位置信息的联合估计，所设计方法装置在检测授权用户工作状态的同时，亦能估计并跟踪其动态位置信息。基于动态空间模型(DSM)和伯努利随机有限集(BRFS)理论，本方案提出了一种联合授权用户工作状态及地理位置信息估计方法与装置，并集成设计了一种自适应视野扩展(Adaptive Horizon Expanding,AHE)机制。该方法主要基于伯努利滤波机制，包含了前向估计、后向更新及自适应视野扩展等三个阶段，通过数值方式，迭代估计出授权用户工作状态和地理位置信息的联合后验分布，从而基于最大后验概率准则，实现了对两个相互耦合未知量的联合估计。为了降低算法实现的复杂度，进一步引入粒子滤波(Particle Filtering,PF)机制，通过数值逼近的方法估计相关的概率分布函数。即使考虑复杂的移动CR场景，该方法亦能自适应地联合估计出授权用户工作状态及其未知地理位置信息，克服了频谱空闲时授权用户随机移动所造成的目标偏离；通过深入发掘了其位置动态特性，显著提高了移动场景下的频谱感知性能。与此同时，实现了授权用户空间位置的跟踪与检测，从而为时间、频率和空间全方位实现动态频谱接入提供了保证，极大提升了频谱资源的利用率，为后续未来CR系统设计提供了一种全新的思路。
技术实现思路
为了解决移动CR场景下联合授权用户频谱检测与地理位置估计问题，本专利技术基于伯努利随机有限集(BRFS)理论，提出了一种伯努利滤波算法和针对未知授权用户位置估计的自适应视野扩展(AHE)算法，设计了一种三阶段(即前向预测、后向更新和自适应视野(AHE))的联合授权用户频谱感知与动态位置跟踪估计的方法装置。新方案基于一种序贯估计理论，通过迭代方式联合获得了两个未知状态的最大后验概率估计，并通过自适应视野扩展(AHE)算法对授权用户静默状态带来的其地理位置估计偏差进行补偿。在检测授权用户工作状态的同时，对其移动位置进行动态估计与跟踪，极大地提高了频谱感知算法的准确性与稳定性；与此同时，对授权用户位置进行估计与检测，有望从空间上对认知频谱资源进行深度优化，从而极大提高了动态频谱资源的利用率。综上所述，新方案将对移动CR场景下的授权用户位置跟踪的解决提供了一种极具应用潜力的新方案。本专利技术采用以下技术方案。首先，将授权用户工作状态和位置信息作为两个未知状态，建立起一个通用的动态空间系统(DSM)模型，并针对两个未知状态的变化过程，将其统一建模为一个伯努利随机有限集(BRFS)。其次，基于历史观测值，根据两个未知状态的动态先验转移特性，并执行前向预测，得到两个未知状态的联合先验概率分布。之后，基于采样处理得到的当前观测值，并充分利用相关的似然分布，执行后向更新，获得授权用户工作状态和位置信息的后验概率分布。然后，设计门限，估计出当前的授权用户的工作状态，并根据最大后验概率准则得出其位置信息。最后，根据后向更新估计值及历史估计值，设计一种机制，判断位置是否需要进行自适应视野扩展(AHE)，并通过此算法得到的结果作为新的后验概率分布并重复上述步骤更新授权用户的工作状态及位置信息。本专利技术优点包括：1)本专利技术技术方案适用于授权用户随机移动场景下的频谱感知方法，区别于传统感知方案，新方案通过实现授权用户工作状态及其位置信息的联合估计，能有效应对授权用户位置不确定性给频谱感知算法造成的负面影响，继而显著提升频谱感知性能。2)本专利技术所设计的CR场景下授权用户位置估计方案，基于伯努利随机有限集理论，结合贝叶斯估计原理，利用伯努利滤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动授权用户频谱检测与其地理位置估计方法与装置，在估计出授权用户工作状态的同时，联合估计出授权用户地理位置信息。其特征在于：在复杂的移动CR场景下，设计一种新算法，能有效应对授权用户位置不确定性给频谱感知算法造成的负面影响，继而提高频谱感知性能。

【技术特征摘要】
1.一种移动授权用户频谱检测与其地理位置估计方法与装置，在估计出授权用户工作状
态的同时，联合估计出授权用户地理位置信息。其特征在于：在复杂的移动CR场景下，设
计一种新算法，能有效应对授权用户位置不确定性给频谱感知算法造成的负面影响，继而提
高频谱感知性能。
2.根据权利要求1所述的移动授权用户频谱检测与其地理位置估计方法与装置，其特征
在于：设计一种移动授权用户频谱感知系统模型，借动态状态空间模型来有效描述感知过程
中涉及的两个未知相关耦合量，即授权用户工作状态和其地理位置信息。
3.根据权利要求2所述的移动授权用户频谱感知系统模型，其特征在于：新建立的频谱
感知系统模型充分考虑授权用户的随机移动性，实现对其地理位置信息的检测，在提高频谱
感知性能的同时，从时间、频率和空间三个维度，实现了频谱复用，继而为后续频谱资源调
度提供保证。
4.根据权利要求2所述的移动授权用户频谱感知系统模型，其特征在于：新建立的频谱
感知系统模型具备良好的通用性，对于其他具有非授权工作特性的通信系统装置，该方法也
同样适用，其中包括时变衰落信道响应、未知授权用户调制方式、未知授权用户发射动...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，赵成林，南一江，许方敏，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11