一种频谱感知方法、装置、设备、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种频谱感知方法，包括：获取无线电采样信号；对采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；根据DAR拆分重组技术对降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩阵；分别根据两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到二维特征向量；对二维特征向量进行特征分类划分，得到无线电采样信号的分类结果。该方法通过对信号进行DAR拆分重组后通过DMM进行信号特征信息的提取，可以在认知用户数较少以及信噪比较低的情况下更好地提高频谱的检测性能，提升频谱检测性能，优化频谱感知效果，实现对采样信号的精确分类。本发明专利技术还公开了一种频谱感知装置、设备、系统及一种可读存储介质，具有上述有益效果。

A Spectrum Sensing Method, Device, Equipment, System and Storage Media

The invention discloses a spectrum sensing method, which includes: acquiring radio sampled signal; denoising the sampled signal to obtain denoising signal; dividing and reorganizing the denoising signal according to DAR decomposition and reorganization technology to obtain two signal matrices; calculating the difference of maximum and minimum eigenvalues according to the eigenvalues of two signal matrices respectively, and obtaining two-dimensional eigenvectors; The feature vectors are used to classify and divide the features, and the classification results of the radio sampled signals are obtained. This method extracts the characteristic information of the signal through DMM after the signal is split and recombined by DAR. It can improve the spectrum detection performance, improve the spectrum detection performance, optimize the spectrum sensing effect, and achieve the accurate classification of the sampled signal with fewer cognitive users and lower signal-to-noise ratio. The invention also discloses a spectrum sensing device, device, system and a readable storage medium, which have the above beneficial effects.

【技术实现步骤摘要】
一种频谱感知方法、装置、设备、系统及存储介质
本专利技术涉及无线电领域，特别涉及一种频谱感知方法、装置、设备、系统及一种可读存储介质。
技术介绍
科技的迅猛发展，信息时代的带来，使得无线通信系统渗透到了各个领域，在社会经济发展中有着越来越重要的作用。总的频谱资源是有限而宝贵的，目前我国的频谱资源由国家统一授权分配，授权用户及主用户可以合法使用频段。但随着无线通信业务需求的快速增长，越来越多的未授权用户即次用户也需要频段工作，但频谱资源不足以进行充分分配，社会的频谱稀缺的问题日益严峻。认知无线电(CR)能与周围环境交互信息，以感知和利用在该空间的可用频谱，并限制和降低冲突的发生。解决了缓解了这个矛盾，成为了被广泛关注的研究热点。频谱感知是认知无线电技术的关键任务，主要是了解主用户对当前信道的占用情况，从而找到频谱空穴，提高频谱资源的使用率。传统的频谱感知技术包括经典能量检测、循环平稳检测、匹配滤波。其中循环平稳检测精度高，可以区分信号调制方式，但要求主用户具有循环平稳特征，只适用于特定的场合。匹配滤波精度高，时间短，但计算复杂度高，而且只适用于CR节点知道先验信息的场合。经典能量检测不需要先验信息，需要预设判决门限，门限比较难确定；易受噪声的影响，在低信噪比环境和噪声不确定的环境下，易产生误判从而导致检测性能急剧下降，检测时间长。因此，如何提升频谱检测性能，优化频谱感知效果，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种频谱感知方法，该方法可以提升频谱检测性能，优化频谱感知效果；本专利技术的另一目的是提供一种频谱感知装置、设备、系统及一种可读存储介质，具有上述有益效果。本专利技术提供一种频谱感知方法，包括：获取无线电采样信号；对所述采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩阵；分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到二维特征向量；对所述二维特征向量进行特征分类划分，得到所述无线电采样信号的分类结果。优选地，所述根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组包括：对所述降噪信号进行顺序拆分重组，得到第一信号矩阵；对所述降噪信号进行间隔采样拆分重组，得到第二信号矩阵。优选地，所述对所述采样信号进行降噪处理包括：通过EMD经验模态分解方法对所述采样信号进行信号分解，并对分解后的信号进行本征模函数信号提取，得到降噪信号。优选地，对所述二维特征向量进行特征分类划分包括：对获取的若干特征向量构造矩阵，得到特征矩阵；将所述特征矩阵输入至频谱分类模型，得到分类结果；其中，所述频谱分类模型为根据样本特征矩阵训练得到的FCM聚类模型。优选地，所述频谱感知方法还包括：对所述分类结果计算虚警概率以及检测概率；根据计算得到的虚警概率以及检测概率进行感知性能分析。本专利技术公开一种频谱感知装置，包括：采样信号获取单元，用于获取无线电采样信号；降噪处理单元，用于对所述采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；拆分重组单元，用于根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩阵；特征向量计算单元，用于分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到二维特征向量；类别划分单元，用于对所述二维特征向量进行特征分类划分，得到所述无线电采样信号的分类结果。优选地，所述拆分重组单元包括：顺序拆分子单元，用于对所述降噪信号进行顺序拆分重组，得到第一信号矩阵；间隔拆分子单元对所述降噪信号进行间隔采样拆分重组，得到第二信号矩阵。本专利技术公开一种频谱感知设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述频谱感知方法的步骤。本专利技术公开一种频谱感知系统，包括：无线电采样设备，用于采集无线电信号，得到无线电采样信号，并将所述无线电采样信号发送至频谱感知设备；所述频谱感知设备，用于获取无线电采样信号；对所述采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩阵；分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到二维特征向量；对所述二维特征向量进行特征分类划分，得到所述无线电采样信号的分类结果。本专利技术公开一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现所述频谱感知方法的步骤。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种频谱感知方法，通过根据DAR拆分重组技术对降噪处理后的无线电采样信号进行拆分重组，将一个降噪信号拆分为两个信号矩阵，通过不同的拆分重组方式可以根据不同的需要进行配置，可以实现对信号将数据分析的需要作为数据拆分的依据，将频谱信号分解为两个信号矩阵进行特征分析，在增加认知用户的数目的前提下有效解决频谱分析中精确率问题；根据得到的两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值(DMM)，得到特征向量，通过DMM进行信号矩阵特征的提取，可以实现对信号幅度跨度特征的精准分析，本专利技术通过对信号进行DAR拆分重组后通过DMM进行信号特征信息的提取，可以在认知用户数较少以及信噪比较低的情况下更好地提高频谱的检测性能，提升频谱检测性能，优化频谱感知效果，实现对采样信号的精确分类。本专利技术还公开了一种频谱感知装置、设备、系统及一种可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的频谱感知方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的EMD+DAR、IQ+DMM以及DAR+DMM三种信号处理效果示意图；图3为本专利技术实施例提供的频谱感知装置的结构框图；图4为本专利技术实施例提供的频谱感知设备的结构框图；图5为本专利技术实施例提供的频谱感知设备的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的频谱感知系统的结构框图。具体实施方式本专利技术的核心是提供一种频谱感知方法，该方法通过对信号进行DAR拆分重组后通过DMM进行信号特征信息的提取，可以在认知用户数较少以及信噪比较低的情况下更好地提高频谱的检测性能，提升频谱检测性能，优化频谱感知效果，实现对采样信号的精确分类；本专利技术的另一核心是提供一种频谱感知装置、系统及一种可读存储介质，具有上述有益效果。为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参考图1，图1为本专利技术实施例提供的频谱感知方法的流程图；该方法可以包括：步骤s110、获取无线电采样信号。一个认知无线电系统，可以有一个主用户PU和M个次用户SU，每个SU的采样点数为N，根据采样数据判决主用户是否存在。当用H0表示为主用户信号不存在，H1表示为主用户信号存在时，在这两种状态下，次用户接收的信号xi(n)可表示为公式(1)的模型:其中，wi(n)代表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种频谱感知方法，其特征在于，包括：获取无线电采样信号；对所述采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩阵；分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到二维特征向量；对所述二维特征向量进行特征分类划分，得到所述无线电采样信号的分类结果。

【技术特征摘要】
1.一种频谱感知方法，其特征在于，包括：获取无线电采样信号；对所述采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩阵；分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到二维特征向量；对所述二维特征向量进行特征分类划分，得到所述无线电采样信号的分类结果。2.如权利要求1所述的频谱感知方法，其特征在于，所述根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组包括：对所述降噪信号进行顺序拆分重组，得到第一信号矩阵；对所述降噪信号进行间隔采样拆分重组，得到第二信号矩阵。3.如权利要求1所述的频谱感知方法，其特征在于，所述对所述采样信号进行降噪处理包括：通过EMD经验模态分解方法对所述采样信号进行信号分解，并对分解后的信号进行本征模函数信号提取，得到降噪信号。4.如权利要求1所述的频谱感知方法，其特征在于，对所述二维特征向量进行特征分类划分包括：对获取的若干特征向量构造矩阵，得到特征矩阵；将所述特征矩阵输入至频谱分类模型，得到分类结果；其中，所述频谱分类模型为根据样本特征矩阵训练得到的FCM聚类模型。5.如权利要求1所述的频谱感知方法，其特征在于，还包括：对所述分类结果计算虚警概率以及检测概率；根据计算得到的虚警概率以及检测概率进行感知性能分析。6.一种频谱感知装置，其特征在于，包括：采样信号获取单元，用于获取无线电采样信号；降噪处理单元，用于对所述采样信号进...

【专利技术属性】
技术研发人员：李懿，万频，王永华，杨健，黄沛豪，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44