本发明专利技术涉及一种水下认知网络中提高预测准确性的频谱预测方法，该方法利用频谱感知的结果进行频谱预测，频谱感知后可以得到各信道的状态信息，分为空闲、占用两种状态，每个数据在发送时会加入时间标签，通过频谱感知得到时间信息并估计传输时延；统计一段时间内各信道空闲与占用的变化情况，计算信道状态转移概率矩阵P；设初始时刻信道状态信息概率矩阵为S(n-d)，信道的传播延时为d,利用频谱预测公式即可得到n时刻实际的信道状态信息概率矩阵即为预测结果S(n)，同时用所得信道状态信息结果更新状态转移概率矩阵，作为新学习到的信道状态信息。本发明专利技术的可以提高水下认知网络中提高预测准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及水下认知声学通信
，具体的讲是一种提高预测准确性的频谱 预测方法。
技术介绍
陆地的无线通信通常使用电磁波作为载波进行传输，但是水下通信环境衰减严 重，不适合使用上述两种方式作为载波，相比较，声波在水下环境中传播特性较好，适于远 距离水下无线通信，因此，水下无线传感器网络是W声波作为载波的无线通信网络。但水下 无线通信与陆地无线通信相比仍然具有传播延时长，高衰减、频谱利用率低等缺陷。 目前陆地通信中常使用认知无线电的技术，它可W感知周围环境，并根据检测结 果实时调整工作参数。如果将认知技术应用于水下声通信环境中，认知节点就可W感知未 被使用的频谱，从而选择性能较好的信道接入并传输数据，然而水下通信环境高延时的特 点，使感知结果具有异步性，水声通信环境中n时刻认知节点感知到的信道状态信息实际 为该信道n-d时刻的状态信息。因此，想要通过频谱预测得到某一时刻的频谱使用状态，单 纯的通过水下认知频谱感知技术得到结果误差会较大。针对运一问题，本专利技术提出了一种 提高预测准确性的频谱预测方法，旨在为时延大的水下认知网络提供一种可靠地频谱预测 方法。
技术实现思路
为了改善水下认知声学网络传播延时长带来的异步性问题，本专利技术提出了一种水 下认知网络中提高预测准确性的频谱预测方法。该方法中，运用基于马尔科夫链的水下频 谱预测模型。首先，通过频谱感知得到信道的使用状态信息W及在信道中传输数据包含的 时间标签，进一步有运些信息得到每个信道的状态转移转移概率矩阵和相对应的时延信息 d。将所得数据带入到频谱预测模型中即可得到特定时刻信道空闲概率，为之后的频谱分配 提供更加精确的信道状态信息。同时用最后结果更新之前计算得到的所有数据信息。本发 明具体的实现步骤是： 一种，包括下列步骤， 步骤一，进行水下声通信的频谱感知，感知时间由通信环境决定，感知的数个信道 频带N被均匀的划分，且信道只有空闲、占用两种状态，分别用表示，延时信息可从 信道中传输的数据中获得，每个数据在发送时会加入时间标签，通过频谱感知得到时间信 息并估计传输时延；信道可用与否通过设定信道占用率口限值判定，且信道时延小的优先 接入；有数据传输的节点不断地通过预测寻找可W接入的信道过程是持续进行的，信道的 占用状态要不断更新。 步骤二：运用步骤一的频谱感知获取一定时间内各个信道的状态变换情况，得到 统计信息，利用得到的各个信道的状态信息建立初始的频谱预测模型，由状态变化结果计 算不同信道的占用概率W及状态转移概率矩阵，用P。。表示空闲状态一步转移到空闲状态 的次数，Pm表示空闲状态一步转移到占用状态的次数，P1。表示占用状态一步转移到空闲状 态的次数，Pu表示占用状态一步转移到占用状态的次数，得到信道状态统计结果后即可计 算得到各个信道的状态转移概率，P(0/0)表示状态"0" -步转移到状态"0"的转移概率， P(OA)表示状态"0" -步转移到状态"1"的转移概率，P(1/0)表示状态"1" 一步转移到状 态"0"的转移概率，P(IA)表示状态"1" 一步转移到状态"1"的转移概率，各个转移概率 得到后，即可下式得到信道的一步状态转移概率矩阵P: 步骤S:用S(n-d)表示n时刻利用认知节点的时延信息获取的n-d时刻的信道 状态信息概率矩阵，且S(n-d) = (P(O)P(I))，其中，P(O)为预测得到该时刻信道空闲的概 率，P(I)为预测得到该时刻信道占用的概率；开始时刻，如果由频谱感知得到信道是空闲 状态，则S(n-d) = (10)，反之，如果感知到的结果的占用状态，则S(n-d) = (01)，将S(n-d) W及步骤二得到的状态转移概率矩阵P带入到频谱预测模型S(n) =S(n-d)pd中即可得到 得到的n时刻实际的信道状态信息概率矩阵预测结果S(n)。 步骤四：由步骤立得到的预测结果s(n)可W得到该时刻信道空闲的概率P(O),将 P(O)记为《。，即水下频谱预测的结果，最后将预测结果最为已知量对之前计算得到的状态 转移概率矩阵P更新。【附图说明】 图1是本专利技术信道状态转移转换模型 图2是本专利技术水下频谱预测流程图【具体实施方式】 现在对本专利技术的实施提供详细参考。为解释本专利技术将参考附图描述下述实施例。 图1中，信道只有空闲、占用两种状态，分别用表示，其中，用P。。表示空闲 状态一步转移到空闲状态的次数，Pm表示空闲状态一步转移到占用状态的次数，P1。表示占 用状态一步转移到空闲状态的次数，Pll表示占用状态一步转移到占用状态的次数，得到信 道状态统计结果后即可计算得到各个信道的状态转移概率，P(0/0)表示状态"0" -步转移 到状态"0"的转移概率，P(OA)表示状态"0" -步转移到状态"1"的转移概率，P(1/0)表 示状态"1" 一步转移到状态"0"的转移概率，P(1/1)表示状态"1" 一步转移到状态"1"的 转移概率，各个转移概率得到后，即可下式得到信道的一步状态转移概率矩阵P。 图2中，展示了水下频谱预测的整个流程图，整体分为=个阶段。第一阶段为学习 阶段，运用水下频谱感知技术对已有的信道进行状态感知，获取一定时间内各个信道的状 态变换情况，得到统计信息，如果信道中正在传输数据，也可W计算得到数据中包含的信道 时延信息，当信道中时延信息缺失或者信道空闲时，时延信息为未获取状态。同时，利用得 到的各个信道的状态信息建立初始的频谱预测模型，由状态变化结果计算不同信道的占用 概率W及状态转移概率矩阵。第二阶段是预测阶段，将学习得到的先到状态转移概率矩阵、 及时延信息W及信道使用状态带入到水下频谱预测模型中，即可得到预测结果。如果时延 是未获取状态，那么就用准备工作中获得占用概率作为当前信道的占用概率。第=阶段将 预测工作后得到的信道占用概率更新准备工作中的信道占用概率W及状态转移概率矩阵， 作为新的信道状态信息。【主权项】1. 一种，包括下列步骤： 步骤一，进行水下声通信的频谱感知，感知时间由通信环境决定，感知的数个信道频带N被均匀的划分，且信道只有空闲、占用两种状态，分别用"0"、" 1"表示，延时信息可从信道 中传输的数据中获得，每个数据在发送时会加入时间标签，通过频谱感知得到时间信息并 估计传输时延；信道可用与否通过设定信道占用率口限值判定，且信道时延小的优先接入； 有数据传输的节点不断地通过预测寻找可W接入的信道过程是持续进行的，信道的占用状 态要不断更新。 步骤二：运用步骤一的频谱感知获取一定时间内各个信道的状态变换情况，得到统计 信息，利用得到的各个信道的状态信息建立初始的频谱预测模型，由状态变化结果计算不 同信道的占用概率W及状态转移概率矩阵，用P。。表示空闲状态一步转移到空闲状态的次 数，Pm表示空闲状态一步转移到占用状态的次数，P1。表示占用状态一步转移到空闲状态的 次数，Pii表示占用状态一步转移到占用状态的次数，得到信道状态统计结果后即可计算得 到各个信道的状态转移概率，P(〇/〇)表示状态"0"-步转移到状态"0"的转移概率，P(〇/l) 表示状态"0" -步转移到状态"1"的转移概率，P(1/0)表示状态"1" 一步转移到状态"0" 的转移概率，P(1/1)表示状态本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种水下认知网络中提高预测准确性的频谱预测方法，包括下列步骤：步骤一，进行水下声通信的频谱感知，感知时间由通信环境决定，感知的数个信道频带N被均匀的划分，且信道只有空闲、占用两种状态，分别用“0”、“1”表示，延时信息可从信道中传输的数据中获得，每个数据在发送时会加入时间标签，通过频谱感知得到时间信息并估计传输时延；信道可用与否通过设定信道占用率门限值判定，且信道时延小的优先接入；有数据传输的节点不断地通过预测寻找可以接入的信道过程是持续进行的，信道的占用状态要不断更新。步骤二：运用步骤一的频谱感知获取一定时间内各个信道的状态变换情况，得到统计信息，利用得到的各个信道的状态信息建立初始的频谱预测模型，由状态变化结果计算不同信道的占用概率以及状态转移概率矩阵，用P00表示空闲状态一步转移到空闲状态的次数，P01表示空闲状态一步转移到占用状态的次数，P10表示占用状态一步转移到空闲状态的次数，P11表示占用状态一步转移到占用状态的次数，得到信道状态统计结果后即可计算得到各个信道的状态转移概率，P(0/0)表示状态“0”一步转移到状态“0”的转移概率，P(0/1)表示状态“0”一步转移到状态“1”的转移概率，P(1/0)表示状态“1”一步转移到状态“0”的转移概率，P(1/1)表示状态“1”一步转移到状态“1”的转移概率，各个转移概率得到后，即可下式得到信道的一步状态转移概率矩阵P：P=P(0/0)P(0/1)P(1/0)P(1/1)=P00P00+P01P01P00+P01P10P10+P11P11P10+P11]]>步骤三：用S(n‑d)表示n时刻利用认知节点的时延信息获取的n‑d时刻的信道状态信息概率矩阵，且S(n‑d)＝(P(0)P(1))，其中，P(0)为预测得到该时刻信道空闲的概率，P(1)为预测得到该时刻信道占用的概率；开始时刻，如果由频谱感知得到信道是空闲状态，则S(n‑d)＝(10)，反之，如果感知到的结果的占用状态，则S(n‑d)＝(01)，将S(n‑d)以及步骤二得到的状态转移概率矩阵P带入到频谱预测模型S(n)＝S(n‑d)Pd中即可得到得到的n时刻实际的信道状态信息概率矩阵预测结果S(n)。步骤四：由步骤三得到的预测结果S(n)可以得到该时刻信道空闲的概率P(0)，将P(0)记为ωn，即水下频谱预测的结果，最后将预测结果最为已知量对之前计算得到的状态转移概率矩阵P更新。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：金志刚，王健，苏毅姗，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12
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