基于预评估处理的自适应频谱感知方法、系统、介质及终端技术方案

本发明专利技术提供一种基于预评估处理的自适应频谱感知方法、系统、介质及终端，包括以下步骤：对于多根天线，获取每根天线对于其他用户在目标频段的侦测信息；根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果，并在所述感知结果处于不稳定状态时，按照第一转移概率重新进行频谱感知或按照第二转移概率执行最终判决。本发明专利技术的基于预评估处理的自适应频谱感知方法、系统、介质及终端利用用户终端设备多天线之间的信号接收独立性，基于多根天线的检测结果进行频谱感知的预评估，然后进行综合感知判决，从而显著提升了频谱感知的精度。

Adaptive spectrum sensing method, system, medium and terminal based on pre evaluation processing

【技术实现步骤摘要】
基于预评估处理的自适应频谱感知方法、系统、介质及终端
本专利技术涉及无线通信的
，特别是涉及一种基于预评估处理的自适应频谱感知方法、系统、介质及终端。
技术介绍
近年来，随着无线通信技术的发展和智能终端的普及，移动用户对于数据通信的需求大幅度地增长，这给有限的频谱资源带来了巨大的压力。为了更加有效地利用频谱资源，认知无线电(CognitiveRadio，CR)技术得到了学术界和工业界广泛关注。CR网络是由主用户和认知用户构成的。认知用户可以通过频谱感知技术识别当前没有被主用户使用的空白频段，并利用这些频谱资源进行临时的数据传输。因此，在CR网络中，认知用户的频谱感知准确度是影响其性能的主要因素。频谱感知的通用检测流程中，认知用户具备一个默认的循环周期。该循环周期由一个较短的感知周期和一个较长的信号传输周期组成。在感知周期内，认知用户收集一小段目标频段上的信号数据，然后对其进行频谱感知，检测主用户是否正在传输数据。若感知判决认为主用户不在传输，则认知用户可在本循环周期的信号传输周期内传输数据；反之，本循环周期的信号传输周期则留空。现有技术中有许多可用于标识和检测主用户的技术。其中最为主流的为以下两大类：(1)能量检测类能量检测类技术的基本原理在于，将信号能量作为主用户正在传输的标志。给定一个特定的能量门限，认知用户周期性地对目标频段上的信号能量进行监测，若当前目标频段信号能量高于给定的能量门限时，判定为主用户正在传输；反之，则判定主用户不在传输。(2)特征检测类r>特征检测类技术的基本原理在于，事先给主用户打上特定的特征标签，认知用户周期性地对目标频段上的信号特征进行监测，若当前目标频段信号特征符合要求时，判定为判定为主用户正在传输；反之，则判定主用户不在传输。然而，上述方法具有以下不足：一方面，传统的频谱感知技术由于用户终端设备的限制，利用接收端的单天线进行处理，频谱感知的不确定性较大。另一方面，传统感知算法较为直接，通常基于侦测内容直接进行感知操作，不经过预评估处理，感知过程较为粗糙。随着移动通信技术的高速发展，用户终端设备装载多天线及以上配置已成为常态，与此同时，人工智能的流行使得机器学习等具备自动改进功能的非线性高级算法也逐渐普及，使得频谱感知的非线性预评估处理成为可能。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于预评估处理的自适应频谱感知方法、系统、介质及终端，利用用户终端设备多天线之间的信号接收独立性，基于多根天线的检测结果进行频谱感知的预评估，然后进行综合感知判决，从而显著提升了频谱感知的精度。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于预评估处理的自适应频谱感知方法，包括以下步骤：对于多根天线，获取每根天线对于其他用户在目标频段的侦测信息；根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果，并在所述感知结果处于不稳定状态时，按照第一转移概率重新进行频谱感知或按照第二转移概率执行最终判决。于本专利技术一实施例中，所述侦测信息包括以下任意一种：能量特征侦测信息；用户信号特征侦测信息；用户信号波形匹配侦测信息。于本专利技术一实施例中，根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果包括以下步骤：对于每根天线，基于对应的侦测信息判断所述其他用户是否在所述目标频段进行传输；设定第一预设数量指标m1和第二预设数量指标m2，其中1≤m1＜m2≤I，I表示天线的总数量；当所述其他用户在所述目标频段进行传输的天线数量小于m1时，所述感知结果为所述其他用户不在所述目标频段进行传输；当所述其他用户在所述目标频段进行传输的天线数量大于等于m2时，所述感知结果为所述其他用户在所述目标频段进行传输；当所述其他用户在所述目标频段进行传输的天线数量大于等于m1且小于m2时，判定所述感知结果处于不稳定状态。于本专利技术一实施例中，不同天线采用相同或不同的侦测方式获取所述侦测信息。于本专利技术一实施例中，基于对应的侦测信息判断所述其他用户是否在所述目标频段进行传输时，若所述侦测信息小于检测阈值，则判断所述其他用户不在所述目标频段进行传输；所述侦测信息大于等于检测阈值所述其他用户在所述目标频段进行传输。于本专利技术一实施例中，根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果包括以下步骤：将各根天线的侦测信息进行加权合并，生成最终加权特征；设定第一预设门限指标Γ1和第二预设门限指标Γ2，其中Γ1＜Γ2；当所述最终加权特征小于Γ1时，所述感知结果为所述其他用户不在所述目标频段进行传输；当所述最终加权特征大于等于Γ2时，所述感知结果为所述其他用户在所述目标频段进行传输；当所述最终加权特征大于等于Γ1且小于Γ2时，判定所述感知结果处于不稳定状态。于本专利技术一实施例中，加权合并所采用的算法为以下任意一种：选择性合并算法、等增益合并算法、最大比合并算法和自定义加权合并算法。于本专利技术一实施例中，在所述感知结果处于不稳定状态时，按照第一转移概率重新进行频谱感知，或按照第二转移概率执行最终判决；所述第一转移概率和所述第二转移概率之和为1。于本专利技术一实施例中，所述第一转移概率和所述第二转移概率采用以下任一方式获取：预先设定；在每个感知周期开始时随机生成。于本专利技术一实施例中，所述第一转移概率和所述第二转移概率的取值在频谱感知过程中始终保持不变，或基于预设的转移概率修正算法在不同的感知周期内或单个感知周期内的频谱感知过程中动态变化。于本专利技术一实施例中，所述转移概率修正算法采用以下任意一种：机器学习算法或自定义线性/非线性算法。于本专利技术一实施例中，所述机器学习算法采用Q-Learning强化学习算法。于本专利技术一实施例中，重新进行频谱感知的启动时间为以下任意一种：在当前感知周期后的信号传输周期立即进行频谱感知；在下一感知周期立即进行频谱感知。于本专利技术一实施例中，重新进行频谱感知时，若在当前信号传输周期内重新进行频谱感知的次数达到预设次数，则放弃当前信号传输周期的传输机会；若在当前信号传输周期内重新进行频谱感知的次数未达到预设次数，则继续进行频谱感知。于本专利技术一实施例中，执行最终判决包括以下任意一种方式：放弃当前信号传输周期的传输机会；在当前信号传输周期直接进行传输；在当前信号传输周期随机选择是否传输；在当前信号传输周期按照预设的触发概率P直接进行传输，以(1-P)的概率放弃传输；将每根天线的侦测信息进行加权合并，得到最终加权特征；当所述最终加权特征小于预设的第一综合判决指标时，判定所述其他用户不在所述目标频段进行传输；否则判定所述其他用户在所述目标频段进行传输；获取每个天线独立的感知结果，当判定所述其他用户在所述目标频段进行传输的天线数量小于预设的第二综合判决指本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：包括以下步骤：/n对于多根天线，获取每根天线对于其他用户在目标频段的侦测信息；/n根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果，并在所述感知结果处于不稳定状态时，按照第一转移概率重新进行频谱感知或按照第二转移概率执行最终判决。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：包括以下步骤：
对于多根天线，获取每根天线对于其他用户在目标频段的侦测信息；
根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果，并在所述感知结果处于不稳定状态时，按照第一转移概率重新进行频谱感知或按照第二转移概率执行最终判决。


2.根据权利要求1所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：所述侦测信息包括以下任意一种：
能量特征侦测信息；
用户信号特征侦测信息；
用户信号波形匹配侦测信息。


3.根据权利要求1所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：不同天线采用相同或不同的侦测方式获取所述侦测信息。


4.根据权利要求1所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果包括以下步骤：
对于每根天线，基于对应的侦测信息判断所述其他用户是否在所述目标频段进行传输；
设定第一预设数量指标m1和第二预设数量指标m2，其中1≤m1＜m2≤I，I表示天线的总数量；
当所述其他用户在所述目标频段进行传输的天线数量小于m1时，所述感知结果为所述其他用户不在所述目标频段进行传输；当所述其他用户在所述目标频段进行传输的天线数量大于等于m2时，所述感知结果为所述其他用户在所述目标频段进行传输；当所述其他用户在所述目标频段进行传输的天线数量大于等于m1且小于m2时，判定所述感知结果处于不稳定状态。


5.根据权利要求4所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：基于对应的侦测信息判断所述其他用户是否在所述目标频段进行传输时，若所述侦测信息小于检测阈值，则判断所述其他用户不在所述目标频段进行传输；所述侦测信息大于等于检测阈值所述其他用户在所述目标频段进行传输。


6.根据权利要求1所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：根据所述侦测信息获取所述其他用户是否在所述目标频段进行传输的感知结果包括以下步骤：
将各根天线的侦测信息进行加权合并，生成最终加权特征；
设定第一预设门限指标Γ1和第二预设门限指标Γ2，其中Γ1＜Γ2；
当所述最终加权特征小于Γ1时，所述感知结果为所述其他用户不在所述目标频段进行传输；当所述最终加权特征大于等于Γ2时，所述感知结果为所述其他用户在所述目标频段进行传输；当所述最终加权特征大于等于Γ1且小于Γ2时，判定所述感知结果处于不稳定状态。


7.根据权利要求6所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：加权合并所采用的算法为以下任意一种：选择性合并算法、等增益合并算法、最大比合并算法和自定义加权合并算法。


8.根据权利要求1所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：在所述感知结果处于不稳定状态时，按照第一转移概率重新进行频谱感知，或按照第二转移概率执行最终判决；所述第一转移概率和所述第二转移概率之和为1。


9.根据权利要求8所述的基于预评估处理的自适应频谱感知方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐天衡，周婷，胡宏林，
申请(专利权)人：中国科学院上海高等研究院，
类型：发明
国别省市：上海;31