一种基于累积量的合作认知无线电频谱感知方法与流程

本发明属于认知无线电频谱感知技术，具体涉及一种基于累积量的合作认知无线电频谱感知方法。

背景技术：

1.频谱感知

随着各种无线业务的不断增长以及无线传输内容的不断丰富，越来越多的无线通信有着大数据量传输的需求。但是现有的静态频谱分配策略难以在不增加频谱资源的前提下提高数据传输速率，并且越来越多的实验数据说明现有无线电频谱资源分配并不合理，即在某些地区某些时候，一些频段的频谱资源使用非常紧张而另一些频段则非常空闲。这种频谱资源使用不均衡的情况导致了认知无线电技术的出现。

认知无线电的核心思想即时通过频谱复用和共享，将所有频谱资源充分共享，以达到增加传输速率的目的。认知无线电将已经获得频段授权的用户称之为授权用户，而将试图在该频段空闲时接入该频段的用户称之为认知用户。认知用户的主要目的就是通过周期性的频谱感知监测出授权用户没有使用授权频段的时候，然后接入该频段，从而提高自己的传输速率；并在授权用户返回的时候，迅速离开从而不干扰到授权用户。由此可见，频谱感知作为实现认知无线电的前提和先决条件，是整个认知无线电系统的关键技术。

具体来说，频谱感知即是根据认知用户从待测频带上收集到的信号的特征，通过信号处理的方式来判断授权用户信号是否存在的一种技术。目前来说，频谱感知方法从信号特点来分有基于能量的感知方法、基于相关特性的感知方法、基于循环平稳的感知方法和基于累积量的感知方法，从用户数量上分有单用户感知方法、多用户感知方法，从频带资源上分有单频段感知方法、多频段感知方法等等。这些频谱感知方法适用于不同的无线通信环境和场合。但是频谱感知的目的是明确的，即通过这些感知快速而准确地对授权用户是否存在进行决策。

认知无线电是一种革命性的从通信物理层改变无线通信的频谱效率、功率效率、通信速率的技术。而频谱感知是实现认知无线电的关键技术，对其的技术研究具有关键性的意义。

2.累积量

累积量，即高阶累积量，往往是指信号的三阶以上的特性。信号的高阶累积量往往可以由信号的特征函数和信号的矩给出，如果x＝[x₁,…,x_k]是一随机向量，其r阶累积量的生成函数Ψ(w₁,…,w_k)可从其特征函数Φ(w₁,…,w_k)得来，定义为：

特别地，取v₁＝…＝v_k＝1，我们便得到最常见的k阶矩，并将它记作

如果x(t)为一k阶平稳随机过程，则该过程的k阶累积量c_kx(τ₁,…,τ_k-1)定义为：

可以证明，高斯信号的三阶以上(含三阶)的累积量俱为零，而非高斯信号的三阶以上(含三阶)的累积量不俱为零。由于在信号处理领域，噪声一般被假设成加性的高斯白噪声，这样便于进行信息提取、参数辨识以及各种信号处理。而大多数无线通信信号并不是高斯分布的，因此可以利用这样一个特点，将高阶累积量引入频谱感知当中，作为一个数学工具来判断授权用户信号的存在与否。

累积量在信号处理领域的使用范围是相当广泛的，包括进行非因果、非最小相位、非线性系统的辨识、信号特征的提取、CDMA多用户信号检测、ARMA(自回归滑动平均模型)模型参数估计、时频分析、水下通信、机械故障诊断、船舶信号检测等多个领域都有涉及。具体在频谱感知方面，具体关于累积量的一些研究算法包括：高阶累积量及其多谱估计计算理论的方法，多重非参数化高阶累积量频谱感知算法，滤波器组高阶累积量频谱感知算法以及高阶循环累积量频谱感知算法等等。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于累积量的合作认知无线电频谱感知方法，解决在多用户合作条件下，如何使用累积量技术并充分利用搜集到的每个用户的信息从而进行更高准确度判决的问题而提出的一种合作认知无线电频谱感知方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于累积量的合作认知无线电频谱感知方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：每个认知用户根据其天线所接收到的信号，构建单用户的非参数化判决统计量，并将这个判决统计量发送到认知无线电网络聚合中心；步骤二：在认知无线电网络聚合中心，根据各个用户发送的判决统计量，进行多用户合作加权系数的构建；

步骤三：在认知无线电网络聚合中心，根据给定的虚警概率，以及计算出的合作加权系数，构建总的判决统计量；步骤四：根据合作加权系数计算判决门限，判断授权用户信号是否出现，其具体的判决规则为：在认知无线电网络聚合中心，当判决统计量大于或等于判决门限时，判决授权用户信号出现，否则判决其为不出现。

进一步的，所述步骤一中的单用户的非参数化判决统计量的构建包括以下步骤：假设第i个认知用户采集信号x⁽ⁱ⁾(t)，收到的样本个数是T；计算其k阶矩的估计量其k阶累积量估计量是式中N_p是指由元素x⁽ⁱ⁾(t),x⁽ⁱ⁾(t+τ₁),…,x⁽ⁱ⁾(t+τ_k-1)构成的不同的组合个数，而p是指其中第p个组合；定义一个具备N个累积量估计量的1XN维累积量估计量向量并计算其协方差矩阵最终得到单用户的判决统计量并将通过无线链路发送到聚合中心。

进一步的，步骤二包括以下具体步骤：假设认知无线电网络中有K个用户，用上标(i)表示第i个用户，因而在聚合中心一共可以接收到K个单用户的判决统计量令则合作加权系数为：

进一步的，所述步骤三中的总的判决量的构建：

进一步的，所述步骤四中的判决门限的构建：当给定虚警概率P_fa的时候，基于累积量的多用户合作判决的统计量分布近似为一个高斯分布，其门限由虚警概率P_fa以及合作加权系数联合给出：式中Q^-1(P_fa)为Q函数的反函数，其具体函数形式为在聚合中心比较Δ_FC与γ_FC的大小从而判断授权用户信号是否出现，当Δ_FC大于或等于γ_FC时，判断信号出现，否则判断信号没有出现；

聚合中心估计得到此次判决的检测概率：

与现有技术相比，本发明解决在多用户分作条件下，采用基于累积量技术的条件下，而提供的一种合作感知方法。

附图说明

图1为本发明方法在2用户和3用户合作条件下样本数量与检测概率关系曲线图；

图2为本发明方法在2用户和3用户合作条件下ROC接收机特性曲线图；

图3为本发明方法在2用户和3用户合作条件下信噪比与检测概率关系曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步解释说明。

一种基于累积量的合作认知无线电频谱感知方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：每个认知用户根据其天线所接收到的信号，构建单用户的非参数化判决统计量，并将这个判决统计量发送到认知无线电网络聚合中心；步骤二：在认知无线电网络聚合中心，根据各个用户发送的判决统计量计算相应的合作加权系数；步骤三：在认知无线电网络聚合中心，根据给定的虚警概率，以及计算出的合作加权系数，构建总的判决统计量；步骤四：根据合作加权系数计算判决门限，判断授权用户信号是否出现，其具体的判决规则为：在认知无线电网络聚合中心，当判决统计量大于或等于判决门限时，判决授权用户信号出现，否则判决其为不出现。

具体实施例中：

①在具备K个用户的认知无线电网络系统当中，每个认知用户通过其射频前端对待测频段进行信号采集，假设采集信号x⁽ⁱ⁾(t)(上标i表示第i个认知用户)的T个样本，首先计算其k阶矩的估计量然后计算其k阶累积量估计量是式中N_p是指由元素x⁽ⁱ⁾(t),x⁽ⁱ⁾(t+τ₁),…,x⁽ⁱ⁾(t+τ_k-1)构成的不同的组合个数，而p是指其中第p个组合；然后定义一个具备N个累积量估计量的1XN维累积量估计量向量并计算其协方差矩阵最终得到单用户的判决统计量并将通过无线链路发送到聚合中心。

②聚合中心首先对收集到的K个单用户判决统计量进行预处理，其方式为取其三次根，即令然后再构建合作加权系数：

③聚合中心在得到每个用户的判决统计量以及合作加权系数的条件下，构建总判决统计量：

④当给定虚警概率P_fa的时候，基于累积量的多用户合作判决的统计量分布近似为一个高斯分布，其门限可以由虚警概率P_fa以及合作加权系数联合给出：

式中Q^-1(P_fa)为Q函数的反函数，其具体函数形式为因此，在聚合中心只需比较Δ_FC与γ_FC的大小即可以判断授权用户信号是否出现，当Δ_FC大于或等于γ_FC时，判断信号出现，否则判断信号没有出现。此外，聚合中心还可以估计得到此次判决的检测概率：

通过以下仿真以进一步说明本发明方法的可行性和有效性：

假设授权用户信号是一个符号间隔频率是载波频率1/10的BPSK信号且接收时已进行了5倍过采样，加权窗是一个长度为201，β参数为10的凯撒窗。图1给出了本发明方法在虚警概率为0.01，信噪比为-3dB情况下，样本数量与检测概率对比曲线图。从图中可以看出本发明方法的有效性。图2给出了本发明方法在信噪比为-6dB，样本数量为8000的情况下，本发明方法的ROC接收机特性曲线图。从图中可以看出本发明方法的虚警概率与理论值吻合，因此本方法的门限设置是正确的。图3给出了本发明方法在虚警概率为0.01，样本数量为8000的情况下，信噪比与检测概率对比曲线图，同样也证实了本发明方法的有效性。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。