频谱感知方法、电子设备和存储介质技术

本发明专利技术实施例提供了一种频谱感知方法、电子设备和存储介质，其中频谱感知方法包括：根据预定义的感知粒度获取目标子带的第一频域数据；根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的特征，所述特征至少包括空域能量特征和空域角度波动特征中的一项；将所述特征输入训练好的频谱感知模型，得到针对所述目标子带的频谱感知结果。本发明专利技术实施例所使用的特征可以准确反映目标子带是否被用户占用，从而提高频谱感知的准确率；频谱感知模型只需对待感知的目标子带的特征数据进行处理，输入到频谱感知模型的数据维度很小，使得频谱感知模型可以更加简单、规模小且容易部署，以及提高频谱感知模型的性能。模型的性能。模型的性能。

【技术实现步骤摘要】
频谱感知方法、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及通信
，特别是涉及一种频谱感知方法、电子设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着无线移动通信系统的不断发展，频谱资源日益紧缺。固定频谱分配策略使很多频谱资源无法得到充分利用，而认知无线电技术可以从时间和空间上将空闲的频谱资源利用起来，提高频谱利用率，因而被广泛应用。频谱感知是认知无线电的一项关键技术，频谱感知的目的是快速地识别频段中未被占用的空闲频谱，然后对空闲频谱进行频谱共享或复用。
[0003]在众多的频谱感知技术中，基于深度学习实现频谱感知是一个重要的发展方向。但相关技术采用的频谱感知模型通常规模很大，为频谱感知模型的部署带来一定困难。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种频谱感知方法、电子设备和计算机可读存储介质，该频谱感知方法基于频谱感知模型实现，所采用的频谱感知模型简单、规模小。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种频谱感知方法，所述方法包括：
[0006]根据预定义的感知粒度获取目标子带的第一频域数据；
[0007]根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的特征，所述特征至少包括空域能量特征和空域角度波动特征中的一项；
[0008]将所述特征输入训练好的频谱感知模型，得到针对所述目标子带的频谱感知结果。
[0009]第二方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：
[0010]处理器和存储器；
[0011]所述存储器上存储有程序指令，所述程序指令当被所述处理器执行时使得所述处理器执行如上第一方面所述的频谱感知方法。
[0012]第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序指令，所述程序指令被计算机执行时，实现如上第一方面所述的频谱感知方法。
[0013]本专利技术实施例中，首先，根据预定义的感知粒度获取待感知的目标子带的第一频域数据，这里的感知粒度可以根据实际需要的感知精度进行灵活定义，从而可获得合适粒度的第一频域数据用于频谱感知。其次，根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的特征，所述特征至少包括空域能量特征和空域角度波动特征中的一项，所使用的特征可以准确反映目标子带是否被用户占用，从而提高频谱感知的准确率；通过训练好的频谱感知模型对目标子带的特征进行处理，得到针对所述目标子带的频谱感知结果，这里，频谱感知模型只需对待感知的目标子带的特征数据进行处理，输入到频谱感知模型的数据维度很
小，使得频谱感知模型可以更加简单、规模小且容易部署，以及提高频谱感知模型的性能。
附图说明
[0014]附图用来提供对本专利技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术的技术方案，并不构成对本专利技术技术方案的限制。
[0015]图1是本专利技术实施例提供的一种频谱感知方法的流程示意图；
[0016]图2是本专利技术实施例提供的多个子带示意图；
[0017]图3是本专利技术实施例提供的目标子带的第一频域数据的获取过程示意图；
[0018]图4是本专利技术实施例提供的空域能量特征的计算过程示意图；
[0019]图5是本专利技术实施例提供的水平天线协方差矩阵的计算过程示意图；
[0020]图6是本专利技术实施例提供的垂直天线协方差矩阵的计算过程示意图；
[0021]图7是本专利技术实施例提供的全部天线协方差矩阵的计算过程示意图；
[0022]图8是本专利技术实施例提供的空域能量特征的计算过程示意图；
[0023]图9是本专利技术实施例提供的频谱感知模型的训练方法的流程示意图；
[0024]图10是本专利技术实施例提供的特征样本的获取过程示意图；
[0025]图11是本专利技术实施例提供的目标子带的第一频域数据样本的获取过程示意图；
[0026]图12是本专利技术实施例提供的空域能量特征样本的计算过程示意图；
[0027]图13是本专利技术实施例提供的水平天线协方差矩阵的计算过程示意图；
[0028]图14是本专利技术实施例提供的垂直天线协方差矩阵的计算过程示意图；
[0029]图15是本专利技术实施例提供的全部天线协方差矩阵的计算过程示意图；
[0030]图16是本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0032]应了解，在本专利技术实施例的描述中，如果有描述到“第一”、“第二”等只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组，包括单项或复数项的任意组。例如，a、b和c中的至少一项可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c，或者，a和b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
[0033]此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0034]随着无线移动通信系统的不断发展，频谱资源日益紧缺。固定频谱分配策略使很多频谱资源无法得到充分利用，而认知无线电技术可以从时间和空间上将空闲的频谱资源利用起来，提高频谱利用率，因而被广泛应用。频谱感知是认知无线电的一项关键技术，频
谱感知的目的是快速地识别频段中未被占用的空闲频谱，然后对空闲频谱进行频谱共享或复用。
[0035]在众多的频谱感知技术中，基于深度学习实现频谱感知是一个重要的发展方向。相关技术提出可以利用天线接收数据计算得到子信道的协方差矩阵，将所有子信道的协方差矩阵输入到频谱感知模型中，从而获得所有子信道的频谱感知结果，但这种方式所涉及到的输入数据维度非常大，使得频谱感知模型的规模很大，为频谱感知模型的部署带来一定困难。
[0036]为了解决上述问题，本专利技术实施例提供了一种频谱感知方法，该方法基于频谱感知模型实现，所采用的频谱感知模型简单、规模小。
[0037]本专利技术描述的实施例可以被实现在通信系统中，诸如在以下系统的至少一个中：全球移动通信系统(GSM)或任何其他第二代蜂窝通信系统、基于基本的宽带码分多址(W
‑
CDMA)的通用移动电信系统(UMTS，3G)、高速分组接入(HSPA)、长期演进(LTE)、高级LTE、基于IEEE 802.11规范的系统、基于IEEE 802.15规范的系统和/或第五代(5G)移动或蜂窝通信系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种频谱感知方法，所述方法包括：根据预定义的感知粒度获取目标子带的第一频域数据；根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的特征，所述特征至少包括空域能量特征和空域角度波动特征中的一项；将所述特征输入训练好的频谱感知模型，得到针对所述目标子带的频谱感知结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定义的感知粒度包括时域感知粒度和频域感知粒度，所述时域感知粒度用于指示时域感知单位数量，所述频域感知粒度用于指示频域感知单位数量；所述根据预定义的感知粒度获取目标子带的第一频域数据，包括：从目标天线获取时域接收信号；对所述时域接收信号进行离散傅立叶变换，得到所述目标天线的全带宽频域数据；从所述全带宽频域数据中获取所述目标子带在所述目标天线的第一频域数据，其中，所述第一频域数据包括多个第二频域数据，每个所述第二频域数据对应于一个时域感知单位和一个频域感知单位。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时域感知单位至少为时隙和符号中的一项；所述频域感知单位至少为资源块和子载波中的一项。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述空域能量特征的计算过程包括：根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的天线协方差矩阵；根据所述天线协方差矩阵计算得到所述目标子带的空域能量特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标天线包括天线阵列中的多个接收天线，所述天线协方差矩阵包括水平天线协方差矩阵；所述根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的天线协方差矩阵，包括：将所述多个接收天线划分为多个水平天线组；对于每个所述水平天线组，根据所述水平天线组对应的第一频域数据、及所述第一频域数据中各个第二频域数据对应的时域感知单位和频域感知单位，构建与所述水平天线组对应的多个第一数据矩阵，每个所述第一数据矩阵对应于一个时域感知单位和一个频域感知单位；根据所述水平天线组对应的多个第一数据矩阵，计算所述水平天线组对应的水平天线组协方差矩阵；根据各个水平天线组协方差矩阵计算得到所述目标子带的水平天线协方差矩阵。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标天线包括天线阵列中的多个接收天线，所述天线协方差矩阵包括垂直天线协方差矩阵；所述根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的天线协方差矩阵，包括：将所述多个接收天线划分为多个垂直天线组；对于每个所述垂直天线组，根据所述垂直天线组对应的第一频域数据、及所述第一频域数据中各个第二频域数据对应的时域感知单位和频域感知单位，构建与所述垂直天线组对应的多个第二数据矩阵，每个所述第二数据矩阵对应于一个时域感知单位和一个频域感知单位；根据所述垂直天线组对应的多个第二数据矩阵，计算所述垂直天线组对应的垂直天线
组协方差矩阵；根据各个垂直天线组协方差矩阵计算得到所述目标子带的垂直天线协方差矩阵。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标天线包括天线阵列中的多个接收天线；所述天线协方差矩阵包括全部天线协方差矩阵；所述根据所述第一频域数据计算得到所述目标子带的天线协方差矩阵，包括：根据所述第一频域数据中各个第二频域数据对应的时域感知单位和频域感知单位，构建多个第三数据矩阵，每个所述第三数据矩阵对应于一个时域感知单位和一个频域感知单位；根据所述多个第三数据矩阵计算得到所述目标子带的全部天线协方差矩阵。8.根据权利要求4
‑
7任一项所述的方法，其特征在于，所述空域能量特征至少包括以下一项：所述天线协方差矩阵的对角线元素均值；所述天线协方差矩阵的下三角元素均值；所述天线协方差矩阵的对角线元素均值与下三角元素均值的比值；所述天线协方差矩阵的对角线元素均值与下三角元素均值的比值的归一化值。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空域角度波动特征至少包括以下一项：方位角波动特征；俯仰角波动特征。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方位角波动特征为根据所述目标子带的水平天线组协方差矩阵计算得到；所述方位角波动特征包括如下至少一项：方位角的方差；方位角的标准差。11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述俯仰角波动特征为根据所述目标子带的垂直天线组协方差矩阵计算得到；所述俯仰角波动特征包括如下至少一项：俯仰角的方差；俯仰角的标准差。12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据预定义的感知粒度获取目标子带的第一频域数据之前，所述方法还包括：将全带宽划分为多个子带，划分得到的每个所述子带在单个时隙中包含小于或等于预设资源块粒度的资源块。13.根据权利要求1所述的方法，所述频谱感知模型的训练过程包括：获取目标子带的训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括特征样本和标注标签，所述标注标签用于指示所述目标子带是否被用户占用，所述特征样本至少包括空域能量特征样本和空域角度波动特征样本中的一项；将所述特征样本作为训练所述频谱感知模型时的输入，将所述标注标签作为训练所述频谱感知模型时的期望输出，对所述频谱感知模型进行训练，得到训练好的所述频谱感知
模型。14.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李瑞梅，林伟，徐晓景，席志成，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：