一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法技术

本发明专利技术公开了一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，属于认知无线电的频谱感知领域。该方法利用信号频谱特征检测来检测主用户占用频段并估计功率水平的一种方法。根据实际中频谱资源利用率较低的特点，对可能存在的频率位置和相应的功率值水平进行估计，该方法在原先无衰落信道模型基础上加入瑞利衰落信道的信道模型，以求出本方法在瑞利衰落信道，利用基于频谱特征的技术，以加权正交匹配追踪(Weighted Orthogonal Matching Pursuit，WOMP)算法为信号重建算法估计信号功率值水平和频谱占用情况。

A wideband spectrum sensing method based on spectrum characteristics

The invention discloses a broadband spectrum sensing method based on spectrum characteristics, which belongs to the spectrum sensing field of cognitive radio. This method uses the signal spectrum feature detection to detect the main user occupying frequency band and estimate the power level. According to the actual spectrum resource utilization rate low characteristic, the frequency position may exist and the corresponding power level estimation, the method in the original channel model without fading channel model on the basis of the Rayleigh fading channel, in order to find out the method in Rayleigh fading channel, using spectrum technology based on weighted orthogonal matching pursuit (Weighted Orthogonal Matching Pursuit WOMP) algorithm to estimate the signal power level and spectrum occupancy for signal reconstruction algorithm.

【技术实现步骤摘要】
一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法
本专利技术涉及一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，属于认知无线电(CognitiveRadio,CR)的频谱感知(SpectrumSensing,SS)

技术介绍
由于被分配的频谱没有得到充分利用，所以现行的基于特定地理区域内独占特定授权频带的规定是低效的。为了提高当前稀缺的频谱资源的利用效率，频谱管理制度向更加智能和灵活的方向迈进。在这一背景下，认知无线电技术得以推广。通过使未授权系统有机会利用未使用的许可频带，CR解决了频谱资源有限的问题。在CR的各项技术中，频谱感知技术可用于检测某频段上许可用户是否存在。频谱感知技术包括传统感知技术和压缩感知技术(Compressivesensing,CS)。传统的信号获取与处理过程包括：采样、压缩、传输、解压缩四个部分，其采样过程必须遵循奈奎斯特采样定理。但是这种方式采样数据量大，先采样后压缩，浪费了大量的传感元、时间和存储空间。而压缩感知技术则是利用信号在某一域上的稀疏性，将数据采集和压缩合二为一，从而允许采样率明显低于奈奎斯特速率，减少传感元数量，降低采样速率，减少传输时延。目前的频谱感知技术有：基于匹配滤波器的检测、能量检测、特征检测、基于自相关的检测等技术。检测性能方面比较优秀的技术是基于信号自相关特性的检测技术，自相关特征中包含可用的信号的频谱特征，能够实现显著超越盲目技术的检测性能。然而在实际的CS应用中，衰落信道带来的影响使得干扰具有非规律性，不能被考虑进去。而本专利技术能够很好地解决上面的问题。
技术实现思路
本专利技术目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，该方法引入瑞利衰落信道，考虑它带来的小尺度衰落的影响。该方法是将经过衰落信道后的接收信号的自相关函数，与主用户的自相关函数比较，通过选择合适的过完备字典，保证残差的半正定特性，最终直接估计主用户的频谱占用情况，同时检测出对应的功率水平。本专利技术解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，该方法采用瑞利衰落信道模型，将主用户的频谱特征当做唯一的先验条件，通过比较接收信号的功率谱密度与主用户的频谱信息，求出信号功率值和频谱占用情况。包括如下：首先建立基于瑞利衰落信道的信号传输模型；其次根据主用户和接收信号的自相关函数建立函数关系；然后对信号进行压缩采样；再利用基于频谱特征的压缩感知技术，采用相关匹配策略，通过保证残差自相关函数的半正定特性，利用l1-最小化公式推导出算法中的权值表示；最后利用加权正交匹配追踪(WeightedOrthogonalMatchingPursuit，WOMP)算法识别主用户占用的频谱，估计对应的功率值水平。具体包括：1)建立基于瑞利衰落信道的信号传输模型：无线信号经过单径瑞利衰落及加性高斯白噪声(additivewhitegaussiannoise，AWGN)的干扰，到达接收机，设置如下参数：x(t)是发送信号；α(t)是无线信道的衰落因子；为导致的传输损耗；ζ(t)为瑞利衰落随机过程；n(t)为加性高斯白噪声；i(t)为干扰。2)接收信号经过多陪集采样后自相关函数模型：参数为：设表示主用户可能的频率位置的集合，并且令表示能包含的网格。γi(τ)和γn(τ)分别表示干扰和噪声的自相关函数，p(ωm)是对应于主要用户的的发射功率。γcm(τ,ωm)表示参考信号xc(t)在载波频率ωm处的参考自相关函数。实际情况下，因为许多频带没有被占用，所以频谱具有稀疏性。本专利技术定义稀疏向量p为检测函数的输出，零值直接表明在ω处不存在主用户，非零值直接表明在ω处主用户存在。本专利技术对通过瑞利信道后的信号y(t)进行压缩采样，采用的是多陪集(Multi-coset,MC)采样：给定接收的多频带信号y(t)，在一定时刻ti(n)得到MC采样样本,其中L>0是适当的整数，i＝1,2...，k，n∈Z。集合{ci}包含从{0,1...，L-1}中选择的k个不同的整数。注意到MC采样过程可以被等效为经典的以块的形式进行奈奎斯特采样，从每块的L个样本中周期性保留k个样本。未丢弃的样本由集合{ci}指定。每个序列的周期等于LT。本专利技术将zf看做y(t)中均匀奈奎斯特采样样本的第f块，每块长度为L。多陪集采样后的总的样本数据可用Y表示，总块数为Nf，为了将采集的样本与原始奈奎斯特采样信号相关联，令yf表示每块的采样样本，每块有k个非均匀样本，Φ∈Ck×L是一个矩阵，它的作用是从zf中非均匀选择k个样本。本专利技术中Φ可以通过对单位矩阵IL非均匀抽取k行实现。3)基于相关匹配的压缩频谱感知：令{Ry(k)}表示奈奎斯特采样信号{y(n)}的相关性，Ry是维度为L×L的相关矩阵。本专利技术将{xc(n)}定义为奈奎斯特采样候选信号，{Rc(k)}定义为{xc(n)}的相关函数。相关矩阵表示采样样本相关性的平均值。基带参考自相关是从主用户的频谱特征中抽取出来的。将纯音的自相关函数用e(ωm)eH(ωm)给出，e(ωm)∈CL×1是频率转向向量，利用e(ωm)在感知频率ωm处形成的秩为1的矩阵对Rc调制。调制参考相关性Rcm(ωm)必须也以对信号同样的方法进行压缩，比如利用相同的采Ry样矩阵Φ。本专利技术将自相关函数模型重写成稀疏表示，是k2×1维的向量，由的列级联形成。列的级联由运算符vec()表示。B包含主信号的频谱信息，并被定义为diag(rc)，其中rc是vec(Rc)。矩阵S定义了扫频网格。过完备字典的稀疏表示由矩阵BS给出。4)重构算法中权值的选择包括：在根据残差矩阵相关匹配算法选择的方法中，必须满足以下条件：1)p必须是稀疏的；2)为半正定矩阵；3)对稀疏向量施加稀疏约束。对进行特征分解后，对每个ωm选取最大特征值的倒数作为功率值的边界值。在稀疏约束求解中，求解出相对应的权值w。有益效果：1、本专利技术不需完整重建接收信号的功率谱密度，可以直接检测主用户占用哪段频率，还可以识别主要用户的发射功率，具有较强的抗干扰能力。2、本专利技术可以用于在瑞利衰落信道中检测主用户所占频段，具有较好的检测性能。3、本专利技术经过瑞利衰落信道后，可以较准确地恢复信号特征，对干扰具有很好地鲁棒性。4、本专利技术引入瑞利衰落信道模型，将基于频谱特征的频谱感知技术与小尺度衰落联系起来。5、本专利技术将衰落信道对主用户频谱特征的影响加到相关匹配中，估计频谱位置，检测信号功率水平。附图说明图1为系统模型示意图。图2为本专利技术实施例中的公式15形象表示示意图。具体实施方式下面结合说明书附图对本专利技术创造作进一步的详细说明。如图1所示，本专利技术提供了一种宽带频谱感知中基于频谱特征检测的方法，该方法包括如下：1)系统模型无线信号经过单径瑞利衰落信道后，加入了加性高斯白噪声和干扰后信号为x(t)。y(t)＝α(t)x(t)+i(t)+n(t)式(1)x(t)是发送信号；n(t)为加性高斯白噪声；i(t)为干扰；α(t)是无线信道的衰落因子，可用式(2)表示：式(2)中表示传输损耗,ζ(t)为瑞利衰落随机过程。假设主用户的实际占用位置位于网格上，设表示主用户可能的频率位置的集合，接收信号γy(τ)的自相关函数相应模型由式(3)给出：其中γε(τ)表示噪声和干本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，其特征在于，所述方法采用瑞利衰落信道模型，将主用户的频谱特征当做唯一的先验条件，通过比较接收信号的功率谱密度与主用户的频谱信息，求出信号功率值和频谱占用情况；所述方法首先建立基于瑞利衰落信道的信号传输模型，其次根据主用户和接收信号的自相关函数建立函数关系，然后对信号进行压缩采样，再利用基于频谱特征的压缩感知技术，采用相关匹配策略，通过保证残差自相关函数的半正定特性，利用l1‑最小化公式推导出算法中的权值表示，最后利用加权正交匹配追踪(Weighted Orthogonal Matching Pursuit，WOMP)算法识别主用户占用的频谱，估计对应的功率值水平。

【技术特征摘要】
1.一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，其特征在于，所述方法采用瑞利衰落信道模型，将主用户的频谱特征当做唯一的先验条件，通过比较接收信号的功率谱密度与主用户的频谱信息，求出信号功率值和频谱占用情况；所述方法首先建立基于瑞利衰落信道的信号传输模型，其次根据主用户和接收信号的自相关函数建立函数关系，然后对信号进行压缩采样，再利用基于频谱特征的压缩感知技术，采用相关匹配策略，通过保证残差自相关函数的半正定特性，利用l1-最小化公式推导出算法中的权值表示，最后利用加权正交匹配追踪(WeightedOrthogonalMatchingPursuit，WOMP)算法识别主用户占用的频谱，估计对应的功率值水平。2.根据权利要求1所述的一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，其特征在于，所述方法建立基于瑞利衰落信道的信号传输模型包括：无线信号经过单径瑞利衰落及加性高斯白噪声(additivewhitegaussiannoise，AWGN)的干扰，到达接收机，设置如下参数：x(t)是发送信号；α(t)是无线信道的衰落因子；为导致的传输损耗；ζ(t)为瑞利衰落随机过程；n(t)为加性高斯白噪声；i(t)为干扰。3.根据权利要求1所述的一种基于频谱特征的宽带频谱感知方法，其特征在于，所述方法接收信号经过多陪集采样后自相关函数模型，包括：设表示主用户可能的频率位置的集合，并且令表示能包含的网格，γi(τ)和γn(τ)分别表示干扰和噪声的自相关函数，p(ωm)是对应于主要用户的的发射功率，γcm(τ,ωm)表示参考信号xc(t)在载波频率ωm处的参考自相关函数，定义稀疏向量p为检测函数的输出，零值直接表明在ω处不存在主用户，非零值直接表明在ω处主用户存在；所述方法对通过瑞利信道后的信号y(t)进行压缩采样，采用的是多陪集(Multi-coset,MC)采样：给定接收的多频带信号y(t)，在一定时刻ti(n)得到MC采样样本,其中L>0是适当的整数，i＝1,2...，k，n∈Z，集合{ci}包含从{0,1...，L-1}中选择的k个不同的整数，注意到MC采样过程被等效为经典的...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐丽娜，李婷婷，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32