一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其具体步骤为：S1.获取历史感知数据，并进行预处理；S2.根据预处理后的感知数据，通过对称的KL散度的数据融合算法获取信号特征；S3.根据获得的信号特征，设计一个人工鱼群算法，并求得最优的类中心；S4.根据所获取的最优的类中心，构建一个用于频谱感知的分类器；S5.获取新的感知数据，经由步骤S1和S2获取信号特征并通过所述的分类器进行频谱感知。本发明专利技术解决了现有技术适用场景较小，效率较低的问题，提供了一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其具有计算简单，可靠易用的特点。可靠易用的特点。可靠易用的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法


[0001]本专利技术涉及频谱感知方法领域，更具体的，涉及一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法。

技术介绍

[0002]随着无线通信技术的快速发展，频谱需求急剧增长，有限的频谱资源不能满足越来越多的用户和设备需求。与此同时，已分配频谱的利用率并不高，频谱稀缺与低利用率共存。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术被认为是解决上述问题的有效方案，它允许次用户(Secondary User,SU)通过频谱感知的方法，检测主要用户(Primary User,PU)是否使用该频谱，然后机会地接入到未被利用的空闲频谱中，而不会对PU的通信产生干扰。而频谱感知就是实现这一动态频谱接入的重要组成部分，继而伺机接入时间或空间上空闲的频谱，从而大幅提高频谱利用率，缓解频谱资源匮乏的问题。安全可靠的频谱感知是CR系统正常工作的前提，是频谱共享得以实现的重要环节。同时作为一种信号检测技术，其在无线电监测、频谱资源管理、军事侦查等领域也具有广泛的应用前景。
[0003]过去的十年里，许多有价值的频谱感知算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其特征在于：其具体步骤为：S1.获取历史感知数据，并进行预处理；S2.根据预处理后的感知数据，通过对称的KL散度的数据融合算法获取信号特征；S3.根据获得的信号特征，设计一个直接在统计流形上聚类的新型人工鱼群算法，并求得最优的类中心；S4.根据所获取的最优的类中心，构建一个用于频谱感知的分类器；S5.获取新的感知数据，经由步骤S1和S2获取其对应的信号特征并通过所述的分类器进行频谱感知。2.根据权利要求1所述的基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其特征在于：步骤S1中的感知数据来自认知无线电网络，所述的认知无线电网络包括一个全连接层，即FC，一个主要用户，即PU，m个正常的次要用户，即NSU，每个NSU在一个感知周期的采样点数为n；第m个NSU的第根天线接收到的感知信号为:其中，H1即被PU的授权频谱，H0即未被PU占用的授权频谱，l表示第l根天线，其最大天线数为L，n表示第n个采样点，其最大采样点数为N，m表示第m个NSU，其最大NSU数为M，y
′
m
表示第m个NSU的第l根天线感知到的整体数据，x(n)表示PU信号，表示均值为零、方差为的加性高斯白噪声。3.根据权利要求2所述的基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其特征在于：所述的认知无线电网络还包括R个MSU,每个MSU在一个感知周期的采样点数为N，第r个MSU的第l根天线接收到的感知信号为：其中，r＝1，2，...，R。4.根据权利要求3所述的基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其特征在于：步骤S1，进行预处理，具体步骤为：S101.将每个NSU感知到的数据表示为：S102.计算各个授权频谱的NSU的协方矩阵：S102.计算各个授权频谱的NSU的协方矩阵：其中，表示关于的协方差矩阵，表示关于的协方差矩阵；S103.获取各个授权频谱的MSU的协方矩阵：
S104.每个NSU和MSU发送协方差矩阵到FC，发送的协方差矩组合为C。5.根据权利要求4所述的基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其特征在于：步骤S2，通过对称的KL散度的数据融合算法获取信号特征，具体步骤为：S201.令表示FC接受到的所有NSU和MSU发送的数据，获取其sKLD均值的表达的表达其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王哲男，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：