【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于频谱感知，具体涉及一种无线网络动态压缩频谱感知结合uwb信道评估的方法。
技术介绍
1、当今世界经济正在向经济一体化及知识经济方向发展,网络化、虚拟化、数字化、知识化正成为现代经济发展的重要特征,这使企业面临的经营环境日趋复杂多变。
2、自从20世纪20年代，为了不干扰其他用户，每一个无线系统都需要从政府申请无线电执照。目前，虽然几乎所有的可用的无线电频率已经分配殆尽，但是随着新技术的出现，使新的无线服务成为可能。根据美国联邦通信委员会(federal communicationscommissio,fcc主席william kennard所说，我们面对的是一个频谱稀缺的困境。但是另一方面，在每一个频段上，不是每个信道都能充分利用；即使在密集的业务繁多的城市地区，3ghz以下的大多数频段在大部分时间都是空闲的。美国的fcc和英国的ofcom,以及其他国家的监管机构，发现大部分珍贵的可用的无线电频谱资源并没有充分利用为了提高频谱利用效率，出现了许多不同的新技术。认知无线电是其中最引人注目的一个，通过频谱检测以及利用已经分配给授权用户但在某些时候保持空闲的频谱，认知无线电是实现频谱共享的一个关键技术。由于发送信号相对可用带宽较窄以及移动pr的稀疏分布，因此可以联合考虑频谱感知和定位问题。为了有效地跟踪移动pr,利用kalman滤波来更新位置信息，利用动态压缩频谱感知算法来分析频谱动态，并将两种技术进行了结合。但是运算复杂和运算链过大的问题一直没有解决。
技术实现思路>
1、本专利技术针对现有技术的问题，提供一种可以解决利用动态压缩频谱感知算法来分析频谱动态运算中复杂和运算链过大的问题无线网络动态压缩频谱感知结合uwb信道评估的方法。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种无线网络动态压缩频谱感知结合uwb信道评估的方法，包括以下步骤：
4、(1)采用k最近邻算法，以接收功率pr位置为中心点k，根据通信范围距离cr节点的远近对认知无线电网络中接收信号节状态进行预测，获得预测结果集合p；所述pr指gps卫星至用户接收机天线之间的距离，即gps的基本观测值；所述cr节点指接收信号节点；
5、(2)对预测结果集合内的cr节点接收的信道数据进行状态标记；本次与上次均没有当前pr数据则表示该信道未应用，上次有pr数据本次没有数据则表示pr释放了该信道；
6、(3)排除预测结果集合p内未应用的信道后,再采用kalmnan滤波来预测cr节点位置的改变，降低运算量；
7、(4)通过频谱感知和定位的联合算法折中精度与运复度，联合检测频谱和定位pr,算法定期通过cs算法更新预测结果集合p的值并通过k最近邻算法获取二次预测结果集合p1，包括组网内所有在用信道和刚刚释放信道；
8、(5)在所述步骤(4)更新期间，通过kalmnan滤波和动态压缩频谱感知结合二次预测结果集合p1的信道来更新频谱和cr节点位置信息，从而成功的检测pr的位置改变和频谱的变化；
9、(6)通过k最近邻算法结合历史数据预测k的邻居中最多的cr节点以及uwb信号传输信道性能最优的信号，通过cr邻居节点以及最优信号综合判定评分最高的信道作为最优信道；所述可以采用通过奇异值分解算法进行综合判定评分。
10、对本专利技术的进一步说明，采用k最近邻算法预测位置、kalmnan滤波来预测位置的改变来降低运算量及通过频谱感知和定位的联合算法折中了精度与运复度为了联合检测频谱和定位pr等步骤，并通过kalmnan滤波和动态压缩频谱感知结合预测结果集合的信道来更新频谱和位置信息，从而成功的检测了pr的位置改变和频谱的变化；最后通过k最近邻算法结合历史数据预测k的邻居中最多的cr节点以及uwb信号传输信道性能最优的信号，通过cr邻居节点以及最优信号综合判定评分最高的信道做为最优信道；
11、设整个频段被分成相互不重叠的n个信道，其中心频率是fv，则pr的信号可以表示为：
12、
13、其中，表示第i个pr在第υ个频率上的传输功率，s表示接收功率pr中心点个数，i＝1，2，…，ns,同时v＝1，2，…，n；
14、由于传输能量根据pr和cr之间的距离的不同而不同，信道的模型表示为：
15、
16、其中，di,j表示第i个pr到第j个cr之间的距离，a表示传输损耗因子，r表示增益系数则第y个cr接收到的信号为：
17、
18、通过离散傅里叶变换，则可以通过n个点的采样恢复为了减小所需的采样个数，cr通过频率选择滤波器将信号中的所有频率分量进行线性组合；
19、φ这个过程可以表示成为一个m×n的随机矩阵，其中m<n，矩阵中的元素是一组随机数，滤波器可以采用表面波滤波器在融合中心，来自nr个cr的报告可以表示为一个mnx1的向量，则联合频谱感知定位式为：
20、
21、其中，二次预测结果集合p1,表示向量
22、
23、
24、其中，表示对角线为hji的对角矩阵，φ为对角形的矩阵，
25、
26、则式(4)可以表示成为：
27、m＝φhps＝aps
28、其中，a为矩阵是h矩阵与对角矩阵ф的乘积，mnr＜＜nns，根据频谱和位置的双重稀疏性以及cs算法，可以迅速地恢复出矩阵ps。
29、对本专利技术的进一步说明，设单个用户具有n个天线的um-mimo系统的基站以及m个天线的等离子体反射阵列具有良好传播的信道，其中，信道系数可以表示为表示零均值和单位方差随机变量的独立同分布小尺度衰落系数，所述基站有n个天线，等离子体反射阵列有m个天线，αn是大尺度衰落系数；
30、则信道可达距离：用户的信道传输矩阵h的计算方法如(式5)所示；
31、
32、其中，
33、a＝diag(α1,…,αn)
34、其中,g为小尺度衰落系数对角矩阵，a为大尺度衰落系数的单位矩阵。
35、对本专利技术的进一步说明，所述联合算法具体过程为：
36、通过恢复ps,来得到频谱的使用信息以及pr的位置信息；通过kalman滤波和dcss算法，ps会根据pr的位置变化和频谱的使用情况而不断地变化；
37、所述联合频谱感知定位式(式4)中，m是一个m×n,的向量，p是一个n×n的向量，由于mn<nn，频谱的占用情况和pr的位置信息具有稀疏性，而且p中的大部分元素都是零，因此可以利用最小化l范数的方法来恢复ps
38、min||ps||1 s.t.m＝aps (式6)；
39、采用yalli恢复p,确定频谱的使用情况和pr的位置信息。
40、对本专利技术的进一步说明，所述采用kalman滤波来跟踪pr的位置变化中，当t＝t0时，可以通过cr中的测量值来恢复p；当t&本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无线网络动态压缩频谱感知结合UWB信道评估的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无线网络动态压缩频谱感知结合UWB信道评估的方法，其特征在于：设整个频段被分成相互不重叠的N个信道，其中心频率是fv，则PR的信号可以表示为：
3.根据权利要求2所述的一种无线网络动态压缩频谱感知结合UWB信道评估的方法，其特征在于：设单个用户具有N个天线的UM-MIMO系统的基站以及M个天线的等离子体反射阵列具有良好传播的信道，其中，信道系数可以表示为表示零均值和单位方差随机变量的独立同分布小尺度衰落系数，所述基站有n个天线，等离子体反射阵列有m个天线，αn是大尺度衰落系数；
4.根据权利要求3所述的一种无线网络动态压缩频谱感知结合UWB信道评估的方法，其特征在于：所述联合算法具体过程为：
5.根据权利要求2所述的一种无线网络动态压缩频谱感知结合UWB信道评估的方法，其特征在于：所述采用Kalman滤波来跟踪PR的位置变化中，当t＝t0时，可以通过CR中的测量值来恢复P；当t＞t0时，可以通过Kalman滤波来更新P；
6.根据权利要求2所述的一种无线网络动态压缩频谱感知结合UWB信道评估的方法，其特征在于：所述动态频谱感知在每个时刻，都要求解测量差ΔM＝|Mt1|-|Mt2|,其中t1和t2表示不同的时刻；一旦△M超过预设的门限，就表明CR网络中信道的占用情况发生了改变；所述采用基于最小二乘的动态压缩感知
...【技术特征摘要】
1.一种无线网络动态压缩频谱感知结合uwb信道评估的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无线网络动态压缩频谱感知结合uwb信道评估的方法，其特征在于：设整个频段被分成相互不重叠的n个信道，其中心频率是fv，则pr的信号可以表示为：
3.根据权利要求2所述的一种无线网络动态压缩频谱感知结合uwb信道评估的方法，其特征在于：设单个用户具有n个天线的um-mimo系统的基站以及m个天线的等离子体反射阵列具有良好传播的信道，其中，信道系数可以表示为表示零均值和单位方差随机变量的独立同分布小尺度衰落系数，所述基站有n个天线，等离子体反射阵列有m个天线，αn是大尺度衰落系数；
4.根据权利要求3所述的一种无线网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭志翔，莫静锋，黄子君，
申请(专利权)人：广西壮族自治区公众信息产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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