认知无线电系统中基于合作感知的授权用户参数估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及认知无线电通信系统中的参数估计领域，具体涉及一种基于合作感知 方法的授权用户参数估计方法。
【背景技术】
[0002] 在认知无线电通信系统中，授权用户对授权频段具有优先接入权，只有当授权用 户处于空闲状态时，认知用户才能接入空闲信道进行数据传输。因此，这种通信机制要求认 知用户具有感知能力，即感知授权用户所处状态（空闲或者繁忙）。认知用户感知能力主 要通过检测概率和虚警概率来体现。检测概率越高，虚警概率越低，则说明认知用户感知能 力越强。然而，对于单个认知用户感知而言，由于位置、多径、阴影等因素的影响，感知结果 并不理想。例如，如若在授权用户和认知用户之间存在高山或者建筑物，那么认知用户很难 感知到授权用户的存在。所以，如若位于不同位置的认知用户同时进行频谱感知，然后再由 认知基站对这些结果进行处理，则能够明显地提高感知能力，从而减少感知错误而带来的 损失。另外，即使认知用户能够在空闲信道上进行数据传输，但是当授权用户出现时也要退 出该信道。此时，认知用户需要选择别的空闲信道继续传输数据，即频谱切换。而在选择切 换策略时，还要考虑授权用户参数值。所以，对于授权用户参数估计是最优化频谱切换的关 键。基于上述分析，本发明在合作检测基础上利用隐式马尔可夫模型对授权用户参数进行 估计。
【发明内容】
[0003] 本发明为了解决认知无线电系统中认知用户在低信噪比条件下对授权用户参数 进行估计的问题以及解决现有的认知无线电频谱切换中存在的问题（认知用户通过假定 或者长期统计来获取授权用户参数，而没有即时的、有效的估计方法），从而提出了一种认 知无线电系统中基于合作感知的授权用户参数估计方法。该方法能够克服位置、多径、阴影 等因素的影响，准确地估计授权用户参数。
[0004] 认知无线电系统中基于合作感知的授权用户参数估计方法，它由以下步骤实现：
[0005] 步骤一、利用排队模型对每条授权信道进行建模与分析，假设授权用户到达率服 从泊松分布，窗口服务率满足指数分布，每个信道同一时刻仅有一个窗口进行服务，信道 缓存容量为C，授权用户遵从"先到先服务"原则。设CG {0,1,2,[表示授权信道所 处的状态，即授权系统中授权用户的数量。当OScSC-I时，A。表示授权信道状态从 C到C+1的到达率；当KcSC时，U。表示授权信道状态从C到C-I的服务率。此时，令 汍=' = =/t, /Z1 =//2 =??? = //.、=//，授权用户稳定的信道状态概率分布如 下，
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[0007] 步骤二、利用隐式马尔可夫模型0 = (R，E，31)来分析授权用户信道繁忙与空闲 的变化过程。R表示隐藏状态转移概率矩阵，E表示混淆矩阵，JT表示授权用户初始状态概 率分布。将授权用户对于信道的真实使用情况视为隐藏状态，1示繁忙，〇示空闲；而认知用 户检测结果视为可观测序列，1示检测结果为繁忙，〇示检测结果为空闲。因此，隐藏状态转 移概率矩阵可以表示为，
[0009] 其中，rij(i，j G {〇, 1})表示授权用户由状态i到状态的转移概率，并且满足E Jij =1和E fu= 1。根据排队论模型，单位时间内授权用户的状态转移概率可以表示为如下 表达式，
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[0011] 步骤三、利用合作感知方法计算认知用户对授权用户的检测概率和虚警概率。假 设认知无线电系统中存在M个用户，所有用户将检测检测传送至认知基站，基站通过"或准 则"对接收到的数据进行处理，从而得出最终检测结果。用分别表示认知用户m单 独进行检测时检测概率与虚警概率。根据"或准则"可以最终检测概率与虚警概率的表达 式，
[0013] 步骤四、在第三步的基础上，根据合作感知方法的检测概率和虚警概率来表示混 淆矩阵，
[0015] 其中，ejk(j，kG {〇，1})表示授权用户处于j状态而检测结果为k的概率，也就是 隐藏状态为j而可观测序列值为k的概率，满足条件E jejk= 1和E kejk= 1。当j = 0, k =0时，表示授权信道空闲，检测结果也为空闲，那么e(1(1= I-Pf。因此，按照同样的方式，可 以得到如下的混淆矩阵，
[0017] 步骤五、通过以上四步，已经获得了隐式马尔可夫模型重要参数表达式，下面将利 用Baum-Welsh算法对隐式马尔可夫模型0 = (R，E, 31)进行估计。估计方法表达式如下，
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[0019] 其中，T表示对隐式马尔可夫模型进行估计时所用到的合作感知次数，也就是时隙 数，因为认知用户每个时隙均需要对授权用户进行频谱检测；約(6/)表示初始时刻授权用
[0020] 步骤六、根据步骤五所获得的估计值，利用下面方程，即可获得授权用户参数的估 计值。
[0022] 本发明具有以下有益效果：本发明利用排队模型分析授权用户系统，假设授权用 户到达率服从泊松分布，每条信道上同一时刻仅有一个窗口为授权用户提供服务，服务率 满足指数分布，并且信道缓存容量有限；然后在此基础上，认知用户通过合作感知方法对授 权用户信道使用状况进行感知；最后利用Baum-Welsh算法估计授权用户参数。本发明解决 了认知无线电中认知用户频谱切换时授权用户参数估计问题。本发明能够克服位置、多径、 阴影等不利因素，感知授权用户信道使用情况，估计授权用户参数。继而为认知用户自适应 选择频谱切换策略提供了依据，降低了频谱切换失败的概率，与此同时，减少了认知用户切 换失败对授权用户的影响，从而优化认知用户频谱切换的效益。
[0023] 本发明中，认知用户利用合作感知方法检测授权信道使用情况，即每个认知用户 将检测结果传送至认知基站，基站通过"或准则"对收集到的数据进行处理，得出最终检测 结果。在低信噪比条件下，合作感知方法提高了检测概率。在合作检测的基础上，利用隐 式马尔可夫模型描述授权系统中授权用户繁忙与空闲状态变化过程，使得隐式马尔可夫 模型中隐藏状态转移概率矩阵由授权系统中授权用户到达率与服务率来表示。最后采用 Baum-Welsh算法估计隐式马尔可夫模型，获得隐藏状态转移概率矩阵和混淆矩阵，从而估 计出授权系统中到达率与服务率参数。本发明提出的授权用户参数估计方法不仅能够检测 出授权用户的真实状态，而且还能估计出到达率与服务率参数。为认知用户进行自适应频 谱切换提供了可靠地依据，降低了切换的损失，减少了对授权用户的影响。本发明适用于认 知无线电系统中。
【附图说明】
[0024] 图1是本发明中合作感知模型示意图。
[0025] 图2是本发明中仿真试验图，横轴"Number of detection time slots T"表 示检测时隙数；纵轴"Values of elements in R"表示矩阵R中元素的值；rQ1 (True)、 T01(Estimated)分别表示!Ttll和？r1(l (True)、r1(l (Estimated)分别表示；T1。和尸1()。
[0026] 图3是本发明中仿真试验图，横轴表示检测时隙数；纵轴表示估计误差；m表示参 与合作检测的认知用户数目。
【具体实施方式】
[0027] 结合图1说明本发明【具体实施方式】，认知无线电系统中基于合作感知的授权用户 参数估计方法，它由以下步骤实现：
[0028] 步骤一、利用排队模型对每条授权信道进行建模与分析，假设授权用户到达率服 从泊松分布，窗口服务率满足指数分布，每个信道同一时刻仅有一个窗口进行服务，信道 缓存容量为C，授权用户遵从"先到先服务"原则。设fe{0,1,2,[表示授权信道所 处的状态，即授权系统中授权用户的数量。当OScSC-l时，A。表示授权信道状态从 C到C+1的到达率；当KcSC时，y。表示授权信道状态从