专利名称：认知无线电中空域的干扰温度估计方法
技术领域：
本发明涉及无线通信技术领域，具体地说是一种认知无线电技术中空域的干扰温度估计方法，用于判定认知无线电系统使用频段在空域上的频谱空洞的可用性状况。
背景技术：
在认知无线电技术中，需要分析考察频段并且根据一定的衡量标准判定它是否属于白空，其中一个很重要的问题就是对考察频段的干扰温度的估计。在文献“Cognitive RadioBrain-Empowered Wireless Communications”中提出了一种在考察区域内计算某个考察频段的干扰温度的方法，首先在考察区域内放置足够多的传感器对空间信号进行接收，然后通过多窗谱估计MTM算法或者其它的谱估计算法对考察区域内所有传感器接收到的信号合起来进行频域特性的分析，再利用奇异值分解SVD算法进行特征值的提取与合并，最后形成一个明确的在考察频段上的干扰温度估计值。将该唯一的干扰温度估计值与设定的干扰温度限进行比较，来确定在该考察区域内考察频段是否为白空。
上述的对考察区域的干扰温度的估计方法存在一些问题。首先，在干扰温度估计过程中，考察区域在考察频段上的干扰温度只用一个值表示，这样的操作忽略了干扰温度在空域的变化特性，将整个空域划分为若干个独立的考察区域，每个考察区域具有黑空或者白空的特性，相当于将干扰温度在空域内进行了离散化，使其在空域的精细程度变差，这样将会导致该考察区域内的某些子区域的白空被漏掉。其次，该方法采用考察区域内的传感器接收信号，只能分析得到该考察区域内的干扰温度值，而无法同时得到其邻接区域的干扰温度值，不能为其邻接区域的干扰温度特性分析提供相应指导和辅助。若想要判定邻接区域频谱白空，只能通过在邻接区域内放置传感器来分析获得，这将需要大量的传感器。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术存在的问题，采用该方法用来估计考察区域内各点在考察频段的干扰温度值，及其邻接区域内各点在考察频段上的干扰温度值。
本发明的技术方案是对考察区域内各个传感器接收到的信号分别进行处理，推算出该区域内干扰源的信息，利用获得的干扰源的信息进行计算，就可以估计出该区域及其邻接区域内各点在考察频段的干扰温度值。这就是认知无线电中空域的干扰温度估计方法，该方法的具体操作步骤如下(1)在一个考察区域内，对每个传感器接收到的信号xm(t)分别进行处理，得到各个传感器在考察频段上的干扰温度Tm(f，Δf)。其中，f和Δf分别为考察频段的中心频率和频段宽度，xm(t)具有N个时域采样点，传感器的空域位置为(um，vm)。
(2)对现有的无线场景进行分析，对可能出现的以下三种情况分别进行处理，得到干扰源的信息。该三种情况如下a.已知干扰源的位置(xl，yl)和数量L，但未知其在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)。这里的干扰源可以是进行认知无线电业务通信所在区域的原有授权用户，也可以是其它能够影响认知无线电系统空洞可用性的信号发射源。在这种情况下，传感器的数量M应不小于干扰源的数量L。根据获得的各个传感器在考察频段上的干扰温度值，并利用信号传播模型，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，以及已知的干扰源的数量和位置，列方程组，方程组的矩阵形式如下T=T1···TMW(d11)···W(dL1)···W(d1M)···W(dLM)P1(f,Δf)···PL(f,Δf)=WP]]>其中W(dlm)是与信号传播模型有关的量，dlm=(xl-um)2+(yl-vm)2]]>是第l个干扰源与第m个传感器之间的距离。计算出干扰源在考察频段上的发射功率；b.已知干扰源的数量L，但未知其空域位置(xl，yl)和在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)。在这种情况下，传感器的数量M应不小于干扰源数量L的三倍。同样根据获得的各个传感器在考察频段上的干扰温度值，并利用信号传播模型，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，以及已知的干扰源的数量，列方程组，方程组的矩阵形式如下T=T1···TMZ(x1,y1)···Z1(xL,yL)···ZM(x1,y1)···ZM(xL,yL)P1(f,Δf)···PL(f,Δf)=ZP]]>其中Zm(xl，yl)是第l个干扰源的空域位置(xl，yl)的函数，它的形式与信号传播模型有关，计算出干扰源的位置及在考察频段上的发射功率；c.干扰源的数量L、位置(xl，yl)和在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)均未知。在这种情况下，首先需根据所在区域的具体情况设立一个较大的干扰源个数估计值Lmax，然后根据获得的各个传感器在考察频段上的干扰温度值，利用信号传播模型，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，结合Lmax，利用出现b的情况的处理方法，进行干扰源在考察频段上的发射功率、位置的估计。
(3)根据估计得到的考察区域内干扰源的信息，利用公式计算该区域及其邻接区域内任意一点(x，y)在考察频段上的干扰温度估计值T(f，Δf，x，y)。计算公式如下T(f,Δf,x,y)=αΣl=1LF(Pl(f,Δf),xl,yl,x,y,f)]]>其中，α为干扰温度与干扰功率的比例系数，F(Pl(f，Δf)，xl，yl，x，y，f)表示考察频段内第l个干扰源在点(x，y)的干扰功率，该干扰功率与所用的信号传播模型有关，并且这里使用的传播模型必须与计算各个传感器在考察频段上的干扰温度值时所用的信号传播模型相同。如果采用自由空间传播模型，则F(Pl,xl,yl,x,y,f)=Pl(f,Δf)·c2(4πf)2·[(xl-x)2+(yl-y)2]g]]>其中c为光速，g是天线增益。
上述的认知无线电中空域的干扰温度估计方法，所说的对每个传感器接收到的信号xm(t)分别进行处理，得到各个传感器在考察频段上的干扰温度是这样实现的如果利用MTM算法进行谱估计，则第m个传感器的干扰温度计算公式如下Tm(f,Δf)=α·Δf·Sm(f)=α·Δf·Σk=1K|Ymk2(f)|]]>其中，Tm(f，Δf)为第m个传感器的在考察频段上的干扰温度，Sm(f)为第m个传感器接收信号在考察频段上的功率谱，Δf·Sm(f)为传感器在考察频段上的干扰功率，K为MTM算法中窗序列的个数，Ymk为传感器接收信号xm(t)的特征谱函数Ymk(f)=Σt=1Nwt(k)xm(t)e-j2πft]]>其中，wt(k)为第k个窗序列，那么，在已知各个传感器接收信号xm(t)的前提下，就可以得到这些传感器的干扰温度估计值。
本发明与现有技术相比，具有如下优点1.本发明针对区域内各点在考察频段上的干扰温度分别进行相应的估计，体现出良好的空域性能。这样，在与干扰温度限比较判定白空的时候，会得到更多空间区域上的白空，进而更加有效且充分地利用了频谱资源。
2.该发明利用估计考察区域内干扰源信息的方法，能够估计出该区域及其邻接区域内各点在考察频段上的干扰温度值。这样，在与干扰温度限比较判定考察频段是否为白空的时候，不仅能够判定出该区域内的白空，而且可以判定出其邻接区域内的白空，因此，该发明既扩大了可判定白空的空间范围，又节省了传感器。
图1是本发明的工作流程2是认知无线电应用场景示意3是采用现有的方法对设定区域的划分示意4是采用现有的方法对设定区域内干扰温度估计获得的结果仿真5是采用本发明提出的空域的干扰温度估计方法获得的结果仿真图具体实施方式
参照图1，它是本发明的工作流程图，现结合图1说明其基本工作过程1.在一个考察区域内，对每个传感器接收到的信号xm(t)分别进行处理，计算出各个传感器在考察频段上的干扰温度Tm(f，Δf)，计算公式如下Tm(f,Δf)=α·Δf·Sm(f)=α·Δf·Σk=1K|Ymk2(f)|]]>其中，f和Δf分别为考察频段的中心频率和频段宽度，xm(t)具有N个时域采样点，Tm(f，Δf)为第m个传感器在考察频段上的干扰温度值，Sm(f)为第m个传感器接收信号的功率谱，K为MTM算法中窗序列的个数，α为干扰温度与干扰功率之间的比例系数，Δf·Sm(f)为传感器在考察频段上的干扰功率，Ymk为传感器接收信号xm(t)的特征谱函数Ymk(f)=Σt=1Nwt(k)xm(t)e-j2πft]]>其中，wt(k)为第k个窗序列，那么，在已知各个传感器接收信号xm(t)的前提下，就可以得到这些传感器的干扰温度估计值。
2.对现有的无线场景进行分析，针对不同的无线场景，可以分别采用不同的方法进行处理。以下是三种可能出现的无线场景及其处理方法
a.已知干扰源的空域位置(xl，yl)和数量L，但未知其在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)。例如，移动通信的基站的位置和数量是固定的，但是此时，各个干扰源的工作情况是未知的，即各个干扰源在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)未知。面对这种情况，设干扰源的个数为L，每个干扰源的位置坐标为(xl，yl)，且有当i≠j时，xi＝xj与yi＝yj不能同时成立。由于干扰影响是由干扰源的发射信号造成的，可以采用以下的公式得到第m个传感器在考察频段上的干扰温度Tm(f,Δf)=αΣl=1LF(Pl(f,Δf),xl,yl,um,vm,f)]]>其中，(um，vm)为第m个传感器的空域位置坐标，F(Pl(f，Δf)，xl，yl，um，vm，f)表示第m个传感器检测到的第l个干扰源在考察频段上的干扰功率，该干扰功率与所用的信号传播模型有关，传播模型可以根据实际情况自行选择，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，如果采用自由空间传播模型，则F(Pl(f,Δf),xl,yl,um,vm,f)=Pl(f,Δf)·c2(4πf)2·[(xl-xm)2+(yl-vm)2]g]]>其中c为光速，g是天线增益。利用步骤1中算出的M个传感器在考察频段上的干扰温度估计值，可以形成由M个方程组成的方程组T1(f)=αΣl=1LF(Pl(f,Δf),xl,yl,u1,v1,f)=Σl=1LW(dl1)Pl(f,Δf)···TM(f)=αΣl=1LF(Pl(f,Δf),xl,yl,uM,vM,f)=Σl=1LW(dlM)Pl(f,Δf)]]>方程组中W(dlm)为已知量，dlm=(xl-um)2+(yl-vm)2]]>是第l个干扰源与第m个传感器之间的距离，未知量就是各个干扰源的发射功率Pl(f，Δf)。通过解方程组就可以确定各个干扰源的发射功率，将方程组表示为矩阵形式T=T1···TMW(d11)···W(dL1)···W(d1M)···W(dLM)P1(f,Δf)1···PL(f,Δf)=WP]]>为了能够获得方程组的正确解，即解得矢量P中的各个元素，需满足rank(W)＝rank(B)＝L，其中B＝[WT]，表示该方程组的增广矩阵，rank(W)表示矩阵W的秩，rank(B)表示矩阵B的秩。由于放置传感器位置的随机性，可以认为矩阵W中的各行互不相干。那么此时只要要求M≥L，即传感器的个数不小于干扰源的个数，就可以正确解出矢量P中的各个发射功率。
b.已知干扰源的数量L，但未知其空域位置(xl，yl)和在考察频段上的发射功率pl(f，Δf)。在认知无线电系统的应用中，有时也会出现这种情况。在这种情况下，同样使用步骤1中计算出的在考察频段上的干扰温度Tm(f，Δf)，在采用确定的信号传播模型的前提下，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，仍然能够形成上述的方程组，将它表示为矩阵形式T=T1···TMW(d11)···W(dL1)···W(d1M)···W(dLM)P1(f,Δf)···PL(f,Δf)=WP]]>但是由于此时干扰源的位置坐标(xl，yl)未知，因此矩阵可以变化为T=T1···TMZ1(x1,y1)···Z1(xL,yL)···ZM(x1,y1)···ZM(xL,yL)P1(f,Δf)···PL(f,Δf)=ZP]]>其中Zm(xl，tl)表示与第l个干扰源位置(xl，yl)和第m个传感器位置(um，vm)有关的函数，在这样的一个矩阵中，未知量是L个干扰源的位置坐标和发射功率，即xl、yl和Pl，未知量的个数为3L个。相应的，求解这些未知量的前提是要求M＞βL，其中因子β通常取不小于3的值。通过这样的限定条件，传感器的个数大于未知量的个数，就能够在解方程组时获得唯一解。通过求解方程组，可以确定L个干扰源的位置坐标和发射功率。
c.干扰源的数量L、位置(xl，yl)和在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)均未知。这是最为常见的一种情况，面临这种情况，进行干扰源的定位非常困难，此时需要利用之前已知干扰源数量情况下计算方式的结论进行处理。在干扰源数量已知为L的情况下，能够进行干扰源定位的条件是接收传感器的个数M≥βL。这也就表明，如果放置的传感器的个数为M，就能够成功地估计出L≥M/β个干扰源的信息。
在此，根据所在区域的具体情况设立一个较大的干扰源个数估计值Lmax，要求Lmax＞L。同时放置M≥βLmax个传感器。那么利用出现b的情况的处理方法，可以进行Lmax个干扰源的定位和在考察频段上的发射功率估计。但是由于此时真实存在的干扰源仅有L个，这说明尚有Lmax-L个干扰源实际是虚拟干扰源。虚拟干扰源的引入将会使得在方程组的求解过程中出现非唯一解的情况。这主要是由于虚拟干扰源的发射功率为0导致。当干扰源的发射功率为0时，其所在位置可以是任意的。因此我们能够从解得的干扰源中去除发射功率为0的干扰源，剩余的解即为真实存在的干扰源，从而获得干扰源未知的三个信息。
3.根据估计得到的考察区域内干扰源的信息，利用公式计算该区域及其邻接区域内任意一点(x，y)在考察频段上的干扰温度值T(f，Δf，x，y)。计算公式如下T(f,Δf,x,y)=αΣl=1LF(Pl(f,Δf),xl,yl,x,y,f)]]>其中，F(Pl(f，Δf)，xl，yl，x，y，f)表示考察频段内第l个干扰源在点(x，y)的干扰功率，该干扰功率与所用的信号传播模型有关，并且这里使用的传播模型必须与计算各个传感器的干扰温度值时所用的信号传播模型相同。如果采用自由空间传播模型，则F(Pl(f,Δf),xl,yl,x,y,f)=Pl(f,Δf)·c2(4πf)2·[(xl-x)2+(yl-y)2]g]]>其中c为光速，g是天线增益。
参照图2～图5，通过这些示图，可以看出本发明与现有技术相比产生的优异效果。图2是认知无线电技术的应用场景示意图，它表示一个大的设定区域，其内放置了若干传感器，使用现有技术估计在考察频段[890.1M，890.3M]上的干扰温度时，将该设定区域分为7个考察子区域，如图3所示，对每个考察子区域分别算出一个在考察频段上的干扰温度值，则该大区域内各点在考察频段上的干扰温度值如图4所示，可以看出整个区域内仅有7个干扰温度值，而且不能得到该设定区域外的各点在考察频段上的干扰温度；如果使用本发明提出的方法，将图2所示的设定区域整个看作考察区域，不再划分为子区域，并采用Hata模型作为信号传播模型，则该大区域内各点在考察频段上的干扰温度如图5所示，可以明显看出，提出的方法更好地体现了干扰温度随地理位置的变化而发生的变化，干扰温度在空域的精细程度要比现有技术好的多，并且，提出的方法还预测出了该大区域的邻接区域内各点在考察频段上的干扰温度值。
权利要求
1.一种认知无线电中空域的干扰温度估计方法，该方法的具体操作步骤如下(1)在一个考察区域内，对每个传感器接收到的信号xm(t)分别进行处理，得到各个传感器在考察频段上的干扰温度Tm(f，Δf)，其中，f和Δf分别为考察频段的中心频率和频段宽度，xm(t)具有N个时域采样点，传感器的空域位置为(um，vm)；(2)对现有的无线场景进行分析，对可能出现的以下三种情况分别进行处理，得到干扰源的信息，该三种情况如下a.已知干扰源的位置(xl，yl)和数量L，但未知其在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)，这里的干扰源可以是进行认知无线电业务通信所在区域的原有授权用户，也可以是其它能够影响认知无线电系统空洞可用性的信号发射源，在这种情况下，传感器的数量M应不小于干扰源的数量L，根据获得的各个传感器在考察频段上的干扰温度值，并利用信号传播模型，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，以及已知的干扰源的数量和位置，列方程组，方程组的矩阵形式如下T=T1···TM=W(d11)···W(dL1)···W(d1M)···W(dLM)P1(f,Δf)···PL(f,Δf)=WP]]>其中W(dlm)是与信号传播模型有关的量，dlm=(xl-um)2+(yl-vm)2]]>是第l个干扰源与第m个传感器之间的距离，计算出干扰源在考察频段上的发射功率；b.已知干扰源的数量L，但未知其空域位置(xl，yl)和在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)，在这种情况下，传感器的数量M应不小于干扰源数量L的三倍，同样根据获得的各个传感器在考察频段上的干扰温度值，并利用信号传播模型，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，以及已知的干扰源的数量，列方程组，方程组的矩阵形式如下T=T1···TM=Z1(x1,y1)···Z1(xL,yL)···ZM(x1,y1)···ZM(xL,yL)P1(f,Δf)···PL(f,Δf)=ZP]]>其中Zm(xl，yl)是第l个干扰源的空域位置(xl，yl)的函数，它的形式与信号传播模型有关，计算出干扰源的位置及在考察频段上的发射功率；c.干扰源的数量L、位置(xl，yl)和在考察频段上的发射功率Pl(f，Δf)均未知，在这种情况下，首先需根据所在区域的具体情况设立一个较大的干扰源个数估计值Lmax，然后根据获得的各个传感器在考察频段上的干扰温度值，利用信号传播模型，如Hata模型、Egli模型或者自由空间传播模型，结合Lmax，利用出现b的情况的处理方法，进行干扰源在考察频段上的发射功率、位置的估计；(3)根据估计得到的考察区域内干扰源的信息，利用公式计算该区域及其邻接区域内任意一点(x，y)在考察频段上的干扰温度估计值T(f，Δf，x，y)，计算公式如下T(f,Δf,x,y)=αΣl=1LF(Pl(f,Δf),xl,yl,x,y,f)]]>其中，α为干扰温度与干扰功率的比例系数，F(Pl(f，Δf)，xl，yl，x，y，f)表示考察频段内第l个干扰源在点(x，y)的干扰功率，该干扰功率与所用的信号传播模型有关，并且这里使用的传播模型必须与计算各个传感器在考察频段上的干扰温度值时所用的信号传播模型相同，如果采用自由空间传播模型，则F(Pl,xl,yl,x,y,f)=Pl(f,Δf)·c2(4πf)2·[(xl-x)2+(yl-y)2]g]]>其中c为光速，g是天线增益；
2.根据权利要求1所述的认知无线电中空域的干扰温度估计方法，其特征在于所说的对每个传感器接收到的信号分别进行处理，得到各个传感器在考察频段上的干扰温度是这样实现的如果利用MTM算法进行谱估计，则第m个传感器的干扰温度计算公式如下Tm(f,Δf)=α·Δf·Sm(f)=α·Δf·Σk=1K|Ymk2(f)|]]>其中，Tm(f，Δf)为第m个传感器的在考察频段上的干扰温度，Sm(f)为第m个传感器接收信号在考察频段上的功率谱，Δf·Sm(f)为传感器在考察频段上的干扰功率，K为MTM算法中窗序列的个数，Ymk为传感器接收信号xm(t)的特征谱函数Ymk(f)=Σt=1Nwt(k)xm(t)e-j2πft]]>其中，wt(k)为第k个窗序列，那么，在已知各个传感器接收信号xm(t)的前提下，就可以得到这些传感器的干扰温度估计值。
全文摘要
本发明公开了一种认知无线电中空域的干扰温度估计方法，它涉及无线通信技术领域，该方法用于估计考察区域内各点在考察频段上的干扰温度值，及其邻接区域在考察频段上的干扰温度值，可用于判定认知无线电系统使用频段在空域上的频谱空洞的可用性状况。该方法的实施步骤为在考察区域内，对每个传感器接收到的信号分别进行处理，得到各个传感器在考察频段上的干扰温度值；根据实际的无线场景，通过分析干扰源的个数、位置和在考察频段内的发射功率的已知情况，选择一种合适的处理方法，计算出干扰源的信息；根据估计得到的干扰源的信息进行计算，得到该区域及其邻接区域内任意一点在考察频段上的干扰温度估计值。
文档编号H04B7/005GK1878013SQ20061004307
公开日2006年12月13日 申请日期2006年6月30日 优先权日2006年6月30日
发明者刘勤, 张雯, 李建东, 杨家玮, 李维英, 赵林靖, 杨志伟, 黄鹏宇, 盛敏, 李红艳, 陈彦辉 申请人:西安电子科技大学