本发明专利技术公开了一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法及其装置，包括：以p个互素单元为一个快拍，各快拍之间间隔q个互素单元，1≤q≤p，允许p‑q个互素单元的重叠；对每一快拍求得相应的欠采样样本的互相关或自相关矩阵，并做统计平均得到协方差矩阵估计；根据互素关系，抽取出两路互素样本间的原始欠采样协方差矩阵估计中的Nyquist样本意义上的自相关函数估计；对自相关函数估计做快速傅里叶变换得到信号功率谱，也即频谱感知结果。本发明专利技术以远低于奈奎斯特速率的采样速率做谱估计；成倍提高了传统互素谱分析的分辨率；成功进行感知的前提下，减少需要耗费的样本，降低感知延时。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字信号处理领域，尤其涉及一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法及其装置。
技术介绍
无线电频谱作为国家战略资源，其带宽是非常有限的。目前，国内外都采用静态的频谱划分，也即政府部门以发许可证的形式将某频带分配给主用户，其他用户则无权使用。但在信息资源呈指数性增长的今天，各种无线通信技术层出不穷，这也造成了如今无线通信信道的日益拥塞。认知无线电(CognitiveRadio,CR)技术便旨在解决频谱拥塞以及频谱资源匮乏等问题，该技术通过动态定位频谱空洞(即空白频谱)，使无线通信信号机会性传输得以实现，频谱得到高效率地利用，进而解决现在存在的频谱紧缺问题[1][2]。认知无线电技术的关键在于实时精确的频谱感知。只有基于频谱感知的结果，认知无线电系统才能在不干扰主用户正在进行通信传输的前提下，为次用户搜寻并利用未使用频带，同时还能保障主用户的回归。由于在典型的认知无线电场景中，通信信号多而繁杂，并不具备足够的关于感知频带中通信信号的先验信息，因此对整个宽频带进行盲感知是十分必要的。传统的感知方法都是基于奈奎斯特采样的，但是在宽带频谱感知的前提下，受最高模数转换速率限制，现有的模数转换器(Analog-DigitalConverter,ADC)的性能和成本难以满足实际需求。同时，高速率的采样也将带来海量的样本计算，这又对硬件系统的功耗和设计提出相当苛刻的要求。因此，如何实现高效、快速和准确的宽带频谱感知是学术和工程界有待突破的方面。针对采样速率限制这个痛点，国内外涌现出了四种压缩采样方法(降低采样速率)，通过这些压缩采样方式获得欠采样样本后，再利用欠采样样本恢复功率谱，从而完成频谱感知流程。第一种是多陪集(Multi-coset)采样，该采样结构需要用M路ADC以相同欠采样速率(各路存在固定时延)并行采样同一信号；为减少耗费的ADC数量，2010年，Baraniuk提出了随机解调器[3](包括随机数产生器、混频器、累加器和单路ADC)，但随机解调器仅仅适用于恢复特殊的多音信号(Multi-tone)，并不适用于现实中的宽带信号。鉴于此，宽带谱感知领域的学术权威Y.C.Eldar在2010年提出了调制宽带转换器[4](ModulatedWidebandConverter,MWC)采样结构，该转换器需要将信号同时馈入M个通道，在每个通道中，信号又分别和混频函数相乘，接着通过一个低通滤波器，再以较低的采样速率进行采样，即可获得M路低速率样本，2011年，Eldar完成了MWC结构的硬件实现[5]。但总的来说，MWC方法耗费的硬件成本较高，另外MWC还要求频谱满足一定的稀疏性(即整个宽频带中只有很少一部分的频带被用户占用)，这将无法满足全盲进行频谱感知的要求。不仅如此，单纯对于谱感知应用来说，由于其目的只是确定活跃频带的位置，因此就没有必要利用压缩感知等方法恢复原信号这个步骤。省去了信号重构的过程，就能大幅提高欠采样下的频谱感知效率。根据该思路，学者王晓东利用MC采样所得的低速率样本估计出了宽带信号的功率谱[6]。但其方法仍需要活跃的最大子带数和每个子带的最大带宽等先验知识来保证功率谱的成功恢复。因此，找到欠采样下的频谱盲估计方法，彻底摆脱高速采样器的约束，是一个亟待解决的难题。为进一步解决稀疏采样下的谱估计问题，近年来，一种新型的谱估计方法——互素感知(coprimesensing)理论[7-10]逐渐形成，该方法的基本特点是要求对模拟输入信号作两路并行的稀疏采样(这两路采样速率的下采样因子M、N数值满足互素关系)。这种互素采样已经受到学界的广泛关注，Vaidyanathan在文献[11]中将互素采样统一到利用相关信息进行稀疏支撑区恢复的架构中。互素谱有两种实现方式：1)基于DFT滤波器组的互素谱结构，但这种方式涉及到滤波器设计、存在大伪峰、计算复杂度高等问题，其应用受到限制；2)基于自相关函数转化的互素谱分析，该方式相比于第一种方式，计算量更小，故成为互素谱分析的主流，在该方式中，需要求取两路欠采样样本之间的原始互相关矩阵和原始自相关矩阵，再根据数论关系，把这些矩阵转化为Nyquist样本意义上的自相关函数估计，进而借助傅里叶变换即可得到信号功率谱。文献[12]已经初步将自相关互素谱结构运用到宽带频谱感知中，并表现出对压缩感知方法的优势。然而在基于自相关函数转化的互素谱分析中，存在如下问题：1)分析宽带信号时，会产生严重的交叉项干扰，在功率谱图上就呈现为多处的伪峰，大大降低了谱感知的可读性；2)谱分析精度不高，有待于通过提高谱分辨率来提升谱分析精度；3)需要耗费大量的样本(即经历较长的时延)才可达到可接受的谱分析性能。因此迫切需要开发出可以突破以上CR宽带频谱感知的技术瓶颈，且用ADC硬件资源少、功耗低、精度高的频谱感知改进措施。
技术实现思路
本专利技术提供了一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法及其装置，本专利技术以远低于奈奎斯特速率的采样速率做谱估计；成倍提高了传统互素谱分析的分辨率；成功进行感知的前提下，减少需要耗费的样本，降低感知延时，详见下文描述：一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法，所述谱感知方法包括以下步骤：以p个互素单元为一个快拍，各快拍之间间隔q个互素单元，1≤q≤p，允许p-q个互素单元的重叠；对每一快拍求得相应的欠采样样本的互相关或自相关矩阵，并做统计平均得到协方差矩阵估计；根据互素关系，抽取出两路互素样本间的原始欠采样协方差矩阵估计中的Nyquist样本意义上的自相关函数估计；对自相关函数估计做快速傅里叶变换得到信号功率谱，也即频谱感知结果。其中，所述谱感知方法还包括：对输入信号进行两路下采样，下采样因子分别为互素的整数，得到两路互素采样信号。其中，所述协方差矩阵估计表示为：其中，矩阵Ry11和Ry22包含了两路互素采样输出流的各自的自相关信息，而矩阵Ry12和Ry21包含了两路输出流的互相关信息；为的统计平均；为的统计平均；为的统计平均；为的统计平均；分别是yb1，yb2的共轭转置。一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知装置，所述感知装置包括：外部RAM、DSP、以及输出驱动及显示电路，所述外部RAM用于接收输入的实际观测信号、多重互素单元系数、不重叠因子、互素整数对和互素单元数；所述DSP用于对信号进行下采样、互素采样样本处理、快速傅里叶变换；所述输出驱动及显示电路用于显示出整块频带上谱占用情况。本专利技术提出的高精度、低时延的互素欠采样下的谱感知方法及其装置，若用于宽带谱感知及实际工程领域，可产生如下有益效果：第一、高谱感知精度；相对于传统的互素感知方法，本方法充分发掘了两路互素采样样本间的时间差信息。引入多重互素单元系数p之后，将谱分辨率从fs/(MN+N)提高到fs/[(p-1)MN+M+N]。在谱感知结果中就体现为更不容易漏掉某些频率成分，大幅减少谱泄漏和栅栏效应等有碍于成功感知的不良效应。例如，实验1中，谱分辨率的提高使得两个子带信号在频谱上清晰分离，而较低分辨率下，则无法将其作为一个准确的谱感知结果。第二、低感知时延。引入非重叠因子q，也即滑动分块处理后，固定数量的互素单元将能提供更多的快拍以供算法平均。那么成功地进行频谱感知就需要更少的互素单本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法，其特征在于，所述谱感知方法包括以下步骤：以p个互素单元为一个快拍，各快拍之间间隔q个互素单元，1≤q≤p，允许p‑q个互素单元的重叠；对每一快拍求得相应的欠采样样本的互相关或自相关矩阵，并做统计平均得到协方差矩阵估计；根据互素关系，抽取出两路互素样本间的原始欠采样协方差矩阵估计中的Nyquist样本意义上的自相关函数估计；对自相关函数估计做快速傅里叶变换得到信号功率谱，也即频谱感知结果。
【技术特征摘要】
1.一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法，其特征在于，所述谱感知方法包括以下步骤：以p个互素单元为一个快拍，各快拍之间间隔q个互素单元，1≤q≤p，允许p-q个互素单元的重叠；对每一快拍求得相应的欠采样样本的互相关或自相关矩阵，并做统计平均得到协方差矩阵估计；根据互素关系，抽取出两路互素样本间的原始欠采样协方差矩阵估计中的Nyquist样本意义上的自相关函数估计；对自相关函数估计做快速傅里叶变换得到信号功率谱，也即频谱感知结果。2.根据权利要求1所述的一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法，其特征在于，所述谱感知方法还包括：对输入信号进行两路下采样，下采样因子分别为互素的整数，得到两路互素采样信号。3.根据权利要求1所述的一种互素欠采样下高精度、低时延的谱感知方法，其特征在于，所述协方差矩阵估计表示为：Ry=Ry11Ry12Ry21Ry22=E...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄翔东，韩溢文，马欣，
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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