一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法技术

本发明专利技术公开了一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，通过将整个可用频段划分为非重叠频段，各子频段分别进行基于噪声不确定度的双阈值能量检测，引入多频段协作感知，认知用户只对硬判决结果进行联合判决，联合判决采用“多数”判决准则，对于联合判决结果为无主用户信号存在的情况，对子频段的统计量进行融合，采用基于最小总误差概率准则的软判决最优门限，得到最终的判决结果。仿真结果表明，该方法具有较高的检测概率。

An optimized multi band cooperative spectrum sensing method for Internet of things

【技术实现步骤摘要】
一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法
本专利技术涉及一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，属于无线电信息传输

技术介绍
近年来，物联网(IOT)中出现了大量的无线设备、车辆和家用电器，需要通过无线频段进行连接和交互。频谱资源不能满足日益增长的无线业务和用户需求。然而，由于静态和固定的分配策略，频谱资源没有得到充分利用。认知无线电(CR)是解决频谱紧急情况的一种有效技术，在物联网中有着广泛的应用。频谱感知作为认知无线电的关键技术之一，可以检测通信中的频谱空穴，从而有效地提高无线网络尤其是功率物联网中频谱的利用率。频谱感知是指不断检测授权频段，判断频段是否被主用户占用，得到检测频段的使用情况。频谱感知就是为了找出频谱空穴，确保认知用户在不影响主用户正常通信的情况下使用空闲频段。随着认知无线电技术的不断演进，感知的方法也在不断改善。目前常用的感知技术可分为主用户发射端检测和主用户接收端检测。发射端检测法提出较早，该技术发展较成熟、设计复杂度低、易实现，但是当无线环境中多径效应和阴影衰落较严重时，接收信号强度的降低将影响检测性能。感知模型可以表示成一个二元假设问题:H0表示在检测频段上主用户信号不存在的假设，H1表示在检测频段上主用户信号存在的假设。假定检测得到的统计量为Yc，判决门限为λ，则判决准则为：H0:Yc＜λ或H1:Yc＞λ。频谱检测技术的检测性能常用四个概念来表示：检测概率Pd、虚警概率Pf、漏检概率Pm和空闲概率Pn。其中，检测概率和虚警概率在实际应用中常被用作检测性能的重要指标，接收机工作特性(ReceiverOperatingCharacteristic，ROC)也由这两个概率表示。检测概率当然越高越好，但是它同时也代表了认知用户对授权用户的干扰程度，检测概率越高，干扰越大。虚警概率则代表了频谱的利用率，虚警概率越低，频谱利用率越高。基于发射端检测的单用户感知技术又可分为能量检测、循环平稳滤波检测和匹配滤波检测。能量检测是应用最广泛的频谱感知方法，是一种非相干检测方法。能量检测首先对接收到的信号进行时域采样，经过FFT运算后求取模值平方，累加平均后与判决门限进行比较。能量检测无需事前得知主用户信号的特征，是一种相对简单、易于实现的检测手段。由于在实际的认知无线电系统中，检测频段上的主用户信息通常都是未知的，能量检测由于适用于任何形式的信号检测而被广泛使用。同时，这种方法易受干扰的影响，当有不明信号干扰存在时，该方法容易做出错误判决导致检测性能降低。当信噪比较低时，噪声对最终的检测结果也会造成严重影响。能量检测采用非相干检测，因此对信噪比较低的微弱信号的检测性能较差。它通过能量检测得到的统计量和对噪声功率估值的比较来判定频段是否被占用，当信噪比较低时，实际噪声功率偏差易造成误判，导致最终检测性能的降低。循环平稳滤波检测主要利用主用户信号的循环平稳特征，在非时变的平稳噪声环境下将信号和噪声分开。通过对信号的自相关特性的研究容易得到信号均值、自相关函数等随周期变化的特性，由于噪声不具备该特性，因此我们可以利用这种统计特性将信号和噪声分开，这种统计特性也称为循环平稳特性。循环平稳滤波检测的优点是可以分辨出噪声和信号，检测性能较高。同时，该方法的缺点也很明显，只能检测特定类型的信号，即只能检测具有循环平稳特性的信号，并且该方法检测时间长，计算复杂度较高。匹配滤波检测则是需要预先知道主用户信号的结构特征，如脉冲波形、调制方式、数据包格式等，在接收端加上与主用户信号特征一致的滤波器，使得接收处信号的信噪比最大。匹配滤波检测是一种相干检测方法，具备匹配滤波器的功能，能够获得比能量检测或循环平稳滤波检测更高的检测性能。但是，它的缺点同样突出，认知用户需要事前知道主用户信号的先验信息，如果信息不准确，检测性能将会受到极大影响。由于它是一种相干检测方法，因此对相位同步有较高的要求。一个滤波器只能匹配检测对应的信号，当需要检测多种信号时，认知用户端需要大量的匹配滤波器，成本和复杂度都较高。由认知用户是单用户还是多用户又可以将感知技术分为单用户感知和多用户协作感知。发射端检测和接收端检测均为单用户感知技术，然而实际通信场景中，很多因素诸如阴影衰落、多径衰落等都对频谱感知的性能产生影响。单用户的检测性能受到这些不利因素制约导致整个系统检测性能降低。协作频谱感知可有效降低这些不利因素产生的影响。协作频谱感知就是利用分集产生协作增益，进而提升整个系统的检测性能。目前的协作频谱感知技术研究多集中在利用空间分集，即分布在不同位置的认知用户进行协作感知。协作频谱感知在提高系统检测性能的同时，也产生了较高的复杂度及额外开销。对于存在融合中心的协作频谱感知系统，融合中心将对得到的各感知数据进行融合判决。常用的硬判决融合准则有“或”、“与”、多数准则，还有最大后验概率融合准则、贝叶斯融合检测准则等。针对实际应用中的协作频谱感知，前人做了许多的工作。协作频谱感知技术还可以利用多个频段之间的协作，即将检测频段划分成多个子频段，每个子频段分别进行频谱感知，子频段之间协作感知的结果作为认知用户在该频段上的检测结果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，利用实际环境中噪声的不确定性进行双阈值协作频谱感知，可有效提高频谱感知的性能。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术实施例提供一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，包括：将被检测频段分为K个子频段；对每个子频段统计能量感知统计量；对每个子频段的能量感知统计量采用双阈值进行判定；根据每个子频段的双阈值判定结果，向融合中心发送频谱感知结果，包括：如果有超过设定个数的子频段的判定结果为主用户信号存在限，则认知用户判定检测频段主用户信号存在，向融合中心发送主用户信号存在的感知结果；如果所有子频段的判定结果为主用户信号不存在，则判定检测频段主用户信号不存在，向融合中心发送主用户信号不存在的感知结果；其余情形下，将所有子频段的能量感知统计量发送到融合中心进行融合；融合中心根据融合结果给出判决结果。进一步的，所述对每个子频段统计能量感知统计量，包括：其中，Xi,j为第i个认知用户检测第j个子频段的能量感知统计量，M为采样点数，xi,j(k)表示第i个认知用户检测第j个子频段在第k时刻接收到的信号。进一步的，所述认知用户检测时接收到的信号计算如下：其中，si,j(k)表示经无线信道衰减、延时及损耗后的主用户信号，ni,j(k)表示接收到的噪声信号，H0表示主用户信号不存在，H1表示主用户信号存在，L表示认知用户个数。进一步的，所述双阈值确定为：其中，λ1,i为第i个认知用户的最小门限，λ2,i为第i个认知用户的最大门限，Q-1(·)为高斯互补积分函数Q(·)的反函数，M为采样点数，Pf,i为误警概率，表示标准噪声功率，β为噪声不确定量。进一步的，所述对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，其特征在于，包括：/n将被检测频段分为K个子频段；/n对每个子频段统计能量感知统计量；/n对每个子频段的能量感知统计量采用双阈值进行判定；/n根据每个子频段的双阈值判定结果，向融合中心发送频谱感知结果，包括：/n如果有超过设定个数的子频段的判定结果为主用户信号存在限，则认知用户判定检测频段主用户信号存在，向融合中心发送主用户信号存在的感知结果；/n如果所有子频段的判定结果为主用户信号不存在，则判定检测频段主用户信号不存在，向融合中心发送主用户信号不存在的感知结果；/n其余情形下，将所有子频段的能量感知统计量发送到融合中心进行融合；/n融合中心根据融合结果给出判决结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，其特征在于，包括：
将被检测频段分为K个子频段；
对每个子频段统计能量感知统计量；
对每个子频段的能量感知统计量采用双阈值进行判定；
根据每个子频段的双阈值判定结果，向融合中心发送频谱感知结果，包括：
如果有超过设定个数的子频段的判定结果为主用户信号存在限，则认知用户判定检测频段主用户信号存在，向融合中心发送主用户信号存在的感知结果；
如果所有子频段的判定结果为主用户信号不存在，则判定检测频段主用户信号不存在，向融合中心发送主用户信号不存在的感知结果；
其余情形下，将所有子频段的能量感知统计量发送到融合中心进行融合；
融合中心根据融合结果给出判决结果。


2.根据权利要求1所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，其特征在于，所述对每个子频段统计能量感知统计量，包括：



其中，Xi,j为第i个认知用户检测第j个子频段的能量感知统计量，M为采样点数，xi,j(k)表示第i个认知用户检测第j个子频段在第k时刻接收到的信号。


3.根据权利要求2所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，其特征在于，所述认知用户检测时接收到的信号计算如下：



其中，si,j(k)表示经无线信道衰减、延时及损耗后的主用户信号，ni,j(k)表示接收到的噪声信号，H0表示主用户信号不存在，H1表示主用户信号存在，L表示认知用户个数。


4.根据权利要求1所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法，其特征在于，所述双阈值确定为：






其中，λ1,i为第i个认知用户的最小门限...

【专利技术属性】
技术研发人员：马涛，郭偶凡，何迎利，王俊椋，李超，瞿静文，葛红舞，张宇新，严喻冬，王海冬，梁伟，陈民，
申请(专利权)人：南京南瑞信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32