基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法技术

本发明专利技术属于认知无线电频谱压缩感知技术领域，公开了一种基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，当对待感知的环境时域状态信号进行频谱压缩感知前，增加二次差分稀疏化预处理模块，对处理后的信号再通过常用的频谱压缩感知和相匹配的重构方法，得到重构后的频谱；对频谱进行相应的预处理反变换，得到待感知的环境时域状态信号的频谱信息。本发明专利技术能够较大地降低认知无线通信系统在进行频谱压缩感知时所针对的时域状态信号的稀疏度，使得认知无线通信系统可以针对稀疏度较高的频谱状况实施频谱压缩感知操作。与不经过二次差分预处理直接进行频谱压缩感知进行比较，引入预处理方法之后进行频谱感知得到的误差性能更低，感知精度更准确。

Cognitive radio spectrum compression sensing based on two order differential sparsity preprocessing

The invention belongs to the technical field of compression of cognitive radio spectrum sensing, discloses a two differential sparse pretreatment of cognitive radio spectrum based on compressed sensing method, time domain signal state when the environment perception treat spectrum compressed sensing, an increase of two times difference sparse preprocessing module, the processed signal through reconstruction common methods of spectrum compressed sensing and matching, spectrum reconstruction; processing corresponding to pre inverse transform spectrum, spectrum information environment to be aware of the signal time domain state. The invention can greatly reduce the sparsity of the time domain state signals for the cognitive radio communication system in the spectrum compression sensing, and enable the cognitive radio communication system to implement the spectrum compression sensing operation for the spectrum condition with high sparsity. Compared with the direct spectrum compression sensing without two difference preprocessing, after introducing the preprocessing method, the spectrum sensing has lower error performance and more accurate perception accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法
本专利技术属于认知无线电频谱压缩感知
，尤其涉及一种基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法。
技术介绍
随着无线通信技术向更快速和更宽带的方向发展，可用的频谱资源处于稀缺状态。为此，一种能够高效利用频谱资源的认知无线电技术被提出并被业界关注，较好地缓解了频谱资源利用率较低的问题。频谱感知作为认知无线电的关键技术环节，能够获得频谱环境状态信息从而判断出频谱使用状态或者授权用户的存在情况。面对未来认知无线电技术需要感知较宽的频带，传统采样分析方式的频谱感知方法一般都是采用奈奎斯特采样定理，由采样定理可知：为了实现宽带频谱感知，采样速率至少是被采样信号带宽的两倍，甚至更高，会面临采样速率过高、频谱环境信息数据量过大等问题。由压缩感知论可知：只要原信号在某个基上能稀疏表示，则我们就能以远低于奈奎斯特速率对数据进行压缩采样，并能从较少的数据中恢复原信号。所以频谱压缩感知技术可以有效地解决高采样率、大数据量等问题。然而，频谱压缩感知技术具有一定的适用范围局限性。由压缩感知性能与稀疏度的关系可知，当待感知频谱环境的频谱稀疏度较低时，频谱压缩感知获取的信息进行重构之后和真实频谱误差小，反应真实频谱状态的效果较好；反之，当待感知频谱环境的频谱稀疏度较高时，重构的信号相较于真实频谱误差较大。综上所述，现有技术存在的问题是：频谱压缩感知技术具有一定的适用范围局限性，当待感知频谱环境的频谱稀疏度较高时，采用常用频谱压缩感知方法和相匹配的重构方法获得的信号频谱相较于真实频谱误差较大。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法。本专利技术是这样实现的，一种基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，所述基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，当对待感知的环境时域状态信号进行频谱压缩感知前，增加二次差分稀疏化预处理模块以降低被感知信号的稀疏度，对处理后的信号再通过常用的频谱压缩感知和相匹配的重构方法，得到重构后的频谱；对频谱进行相应的预处理反变换，得到待感知的环境时域状态信号的频谱信息。进一步，所述基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法包括以下步骤：步骤一：频谱环境时域状态信号s(t)进行模拟信号预处理；步骤二：经由预处理之后的环境状态模拟信号s'(t)，采用常用频谱压缩感知方法和相匹配的重构方法进行处理，得到针对稀疏化处理的环境频谱分析结果F′(i)，0≤i≤N-1，i为整数。此时由于已经降低了环境信号的频谱稀疏度，在对频谱压缩感知信号进行重构时，有效的降低了重构误差，提高了感知精度。步骤三：对于重构形成的频谱压缩感知结果F′(i)，进行预处理的反变换，从而形成对真实频谱环境状态的分析结果F(i)。进一步，所述步骤一中模拟信号预处理为：s'(t)＝s(t)×(1-cos(2*π*Δf))2；其中Δf＝B/N，B为待感知的环境状态信号s(t)的感知分析频谱带宽；N为认知系统感知分析频段内具有的子信道个数，也是预期频谱感知分析的分辨率；Δf为认知系统预期感知分析的每个子信道带宽。上述处理过程，等效于对频谱环境信号s(t)的频域进行了二次差分处理。对于认知无线通信环境中授权用户占用数个子信道，形成的近似梯形或者钟形频谱占用情况，通过频域二次差分处理，可以降低环境状态信号频域稀疏度。进一步，所述步骤三中反变换分法为：其中F(i)，为反映真实频谱环境的子信道频谱状态结果，0≤i≤N-1，i为整数。本专利技术对环境时域状态信号在频域进行了二次差分，能够较大地降低认知无线通信系统在进行频谱压缩感知时所针对的时域状态信号的频域稀疏度，使得认知无线通信系统可以针对稀疏度较高的频谱状况实施频谱压缩感知操作。与不经过二次差分预处理直接进行频谱压缩感知进行比较，引入预处理方法之后进行频谱感知和重构得到的信号频谱状态误差性能更低，感知精度更准确。附图说明图1是本专利技术实施例提供的基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法流程图。图2是本专利技术实施例提供的基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法实现流程图。图3是本专利技术实施例提供的原始信号的频谱信息示意图。图4是本专利技术实施例提供的传统频谱压缩感知重构的谱图。图5是本专利技术实施例提供的基于二次差分稀疏化预处理的频谱压缩感知重构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术通过在常用频谱压缩感知前增加对环境状态信号的二次差分稀疏化预处理环节，降低被感知信号的稀疏度，提升频谱压缩感知之后重构原始频谱状态的准确性能，减小频谱感知的误差。下面结合附图对本专利技术的应用原理作详细的描述。如图1所示，本专利技术实施例提供的二基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法包括以下步骤：S101：当对待感知的环境时域状态信号进行频谱压缩感知前，需要增加一个二次差分稀疏化预处理模块，使待感知的信号在频域的稀疏度降低，对处理后的信号再通过常用的频谱压缩感知和相匹配的重构方法，得到重构后的频谱；S102：再对频谱进行相应的预处理反变换，得到待感知的环境时域状态信号的频谱信息。下面结合具体实施例对本专利技术的应用原理作进一步的描述。实施例1：场景及参数：在WLAN无线网络中，IEEE802.11b/g标准工作在2.4G频段，频率范围为2.4～2.4835GHz。假设要感知的一段带宽为B＝40MHz的频段，将其划分为N＝128个子信道，每个子信道宽带为Δf＝312.5KHz。假设某一授权用户占用其中25个子信道分别为{30～55}，也就是授权用户占用了128子信道中的25个，每一个信道的宽度为312.5kHz，即B＝40MHz，N＝128，Δf＝312.5KHz，占用的连续的25个信道频谱类似于梯形；当环境中的授权用户原始频谱如图3时，针对认知无线电频谱压缩感知的二次差分稀疏化预处理方法的实现步骤如下：步骤一：针对频谱环境时域状态信号s(t)进行模拟信号预处理，处理方式为：s'(t)＝s(t)×(1-cos(2*π*Δf))2；其中Δf＝B/N，B为待感知的环境状态信号s(t)的感知分析频谱带宽；N为认知系统感知分析频段内具有的子信道个数，也是预期频谱感知分析的分辨率；Δf为认知系统预期感知分析的每个子信道带宽。步骤二：针对经由预处理之后的环境状态模拟信号s'(t)，采用常用频谱压缩感知方法和相匹配的重构方法进行处理，得到针对稀疏化处理的环境频谱分析结果F′(i)(0≤i≤N-1，i为整数)。步骤三：对于重构形成的频谱压缩感知结果F′(i)，进行预处理的反变换，从而形成对真实频谱环境状态的分析结果F(i)。预处理反变换过程为：其中F(i)(0≤i≤N-1，i为整数)为反映真实频谱环境的子信道频谱状态结果。下面结合仿真对本专利技术的应用效果作详细的描述。1.仿真参数在WLAN无线网络中，IEEE802.11b/g标准工作在2.4G频段，频率范围为2.4～2.4835GHz,分配给每个授权用户的信道带宽约20M左右。假设要感知的一段带宽为B本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，其特征在于，所述基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，当对待感知的环境时域状态信号进行频谱压缩感知前，增加二次差分稀疏化预处理模块以降低被感知信号的稀疏度，对处理后的信号再通过常用的频谱压缩感知和相匹配的重构方法，得到重构后的频谱；对频谱进行相应的预处理反变换，得到待感知的环境时域状态信号的频谱信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，其特征在于，所述基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，当对待感知的环境时域状态信号进行频谱压缩感知前，增加二次差分稀疏化预处理模块以降低被感知信号的稀疏度，对处理后的信号再通过常用的频谱压缩感知和相匹配的重构方法，得到重构后的频谱；对频谱进行相应的预处理反变换，得到待感知的环境时域状态信号的频谱信息。2.如权利要求1所述的基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法，其特征在于，所述基于二次差分稀疏化预处理认知无线电频谱压缩感知方法包括以下步骤：步骤一：频谱环境时域状态信号s(t)进行模拟信号预处理；步骤二：经由预处理之后的环境状态模拟信号s'(t)，采用常用频谱压缩感知方法和相匹配的重构方法进行处理，得到针对稀疏化处理的环境频谱分析结果F′(i)，0≤i≤N-1，i为整数；步骤三：对于重...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘勤，李彩蝶，杨倩，黄鹏宇，李红艳，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61