一种基于过采样的最大特征值检测器制造技术

本发明专利技术公开了一种基于过采样的最大特征值检测器，其对认知用户在一个时隙内接收到的信号进行过采样；然后获取过采样得到的所有样本经过离散傅里叶变换后得到的在各个频点上的频域信号，频点的范围由过采样次数与过采样率确定的噪声频带的范围和在噪声频带的两边各取的间隔的带宽决定；再根据在各个频点上的频域信号的功率谱密度估计噪声功率；接着根据噪声功率和接收信号的样本协方差矩阵的最大特征值计算检验统计量；最后通过比较检验统计量和判决门限的大小，判定主用户信号是否存在，从而实现频谱感知；优点是其能够解决最大特征值检测法性能受到噪声不确定性因素影响的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于过采样的最大特征值检测器


[0001]本专利技术涉及一种认知无线电中的频谱感知技术，尤其是涉及一种基于过采样的最大特征值检测器。

技术介绍

[0002]物联网在医疗保健、农业、环境监测和智能计算等领域发挥着重要作用。大部分物联网使用6GHz以下的频段，比如数字电视频段。由于物联网设备的大量涌现，物联网面临着可用频谱资源稀缺的严峻挑战。认知无线电(Cognitive Radio，CR)允许次级用户(即认知用户)接入主用户未使用的频段从而极大地改善了频谱利用率，近年来得到了广泛的关注。频谱感知是认知无线电中的关键技术，其作用是检测频谱空洞并允许主用户和次级用户共存。在传统的频谱感知方法中，能量检测法因简单、容易实现的特点而得到了广泛的使用，然而，能量检测法只适用于独立同分布的信号，对于相关的信号其性能表现并不好。因此，人们通过广义似然比检验提出了最大特征值检测法，最大特征值检测法适用于很多场景，并且可以得到较好的性能，但是它的主要问题是其性能受到噪声不确定性因素的影响。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于过采样的最大特征值检测器，其特征在于它的处理方式为：对认知用户在一个时隙内接收到的信号进行过采样；然后获取过采样得到的所有样本经过离散傅里叶变换后得到的在各个频点上的频域信号，频点的范围由过采样次数与过采样率确定的噪声频带的范围和在噪声频带的两边各取的间隔的带宽决定；再根据在各个频点上的频域信号的功率谱密度估计噪声功率；接着根据噪声功率和认知用户在一个时隙内接收到的信号的样本协方差矩阵的最大特征值计算检验统计量；最后通过比较检验统计量和判决门限的大小，判定主用户信号是否存在，从而实现频谱感知。2.根据权利要求1所述的一种基于过采样的最大特征值检测器，其特征在于该最大特征值检测器的检测过程为：步骤1：在认知无线电系统中，任意选取一个时隙，对认知用户在该时隙内接收到的信号进行L次过采样，得到L个样本，将第i个样本记为x(i)；其中，L为正整数，L＝2
n
，n为正整数，n≥7，过采样率为K，K为正整数，K≥2，i为...

【专利技术属性】
技术研发人员：金明，马燕茹，胡宇铎，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：