基于最大似然准则的主系统收发信机间信道增益估计方法与流程

技术特征：

1.基于最大似然准则的主系统收发信机间信道增益估计方法，其特征在于，包括：

S1、下行链路传输中，主基站与主用户之间采用闭环功率控制，主基站向主用户发射信号的同时，认知发射机监听来自主基站信号的信噪比；

S2、认知发射机根据接收到的信噪比，通过最大似然准则来估计信道增益值。

2.根据权利要求1所述的基于最大似然准则的主系统收发信机间信道增益估计方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：

S11、主基站采用自适应调制方式，设主基站发射单位功率的信号x_p(k)，发射功率为p₀(k)，则主用户端接收到的信号表示为：

$y_p\left(k\right)=h_0\left(k\right)\sqrt{g_0{p}_0\left(k\right)}{x}_p\left(k\right)+n_p\left(k\right);$

其中，n_p(k)为CT处接收到的均值为0，方差为σ²的加性高斯白噪声；h₀(k)表示主基站与主用户之间的小尺度衰落系数，且服从均值为1的瑞利分布；g₀表示信道增益值。

主用户端接收到的信噪比为：

${\mathrm{\γ}}_p\left(k\right)=\frac{|h_0\left(k\right){|}^2{g}_0{p}_0\left(k\right)}{{\mathrm{\σ}}^2};$

主基站的发射功率满足以下条件：

$p_0\left(k\right)=\frac{{\mathrm{\γ}}_T{\mathrm{\σ}}^2}{|h_0\left(k\right){|}^2{g}_0};$

其中，γ_T表示目标信噪比；

S12、在下行链路传输中，认知发射机接收到主基站的信号为：

$y_c\left(k\right)=h_1\left(k\right)\sqrt{g_1{p}_0\left(k\right)}{x}_p\left(k\right)+n_c\left(k\right);$

其中，n_c(k)为认知发射机处的噪声，n_c(k)的均值为0，n_c(k)的方差为σ²；

认知发射机处的信噪比为：

${\mathrm{\γ}}_c\left(k\right)=\frac{|h_1\left(k\right){|}^2{g}_1{p}_0\left(k\right)}{{\mathrm{\σ}}^2};$

将带入中，则认知发射机处的信噪比为可以表示为：

${\mathrm{\γ}}_c\left(k\right)=\frac{{\mathrm{\γ}}_T{g}_1}{g_0}\frac{|h_1\left(k\right){|}^2}{|h_0\left(k\right){|}^2}.$

3.根据权利要求1所述的基于最大似然准则的主系统收发信机间信道增益估计方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

S21、对认知发射机处的信噪比：进行去指数，并采用dB形式表示为：

γ_c,dB＝γ_T,dB+10log₁₀(g₁)-10log₁₀(g₀)+10log₁₀φ

其中，φ为随机变量，且γ_c,dB表示认知发射机接收到的信噪比的dB形式；γ_T,dB表示主用户处目标信噪比的dB形式；

S22、步骤S21中γ_c,dB的累积分布函数为：

$F_{{\mathrm{\Γ}}_{c,dB}}\left({\mathrm{\γ}}_{c,dB}\right)=\frac{{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{c,dB}-{\mathrm{\γ}}_{T,dB}-10{\log }_{10}\left(g_t\right)+10{\log }_{10}\left(g_0\right)}{10}}}{1+{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{c,dB}-{\mathrm{\γ}}_{T,dB}-10{\log }_{10}\left(g_1\right)+10{\log }_{10}\left(g_0\right)}{10}}};$

S23、步骤S22得到的累计分布函数对γ_c,dB求导，得到γ_c,dB的概率分布函数为：

$\begin{array}{c}f\left({\mathrm{\γ}}_{c,dB}\right)=\frac{\∂F_{{\mathrm{\Γ}}_{c,dB}}\left({\mathrm{\γ}}_{c,dB}\right)}{\∂{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}\\ =\frac{\frac{ln10}{10}{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}}}{{(1+{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}})}^2}\end{array};$

S24、对于K个采样数据块，认知发射机测量得到K个独立的信噪比，即：γ_c,dB(k)(1≤k≤K)；

γ_c,dB(k)(1≤k≤K)的联合概率分布函数为：

$\begin{array}{c}f\left({\mathrm{\γ}}_{c,dB}\right(1),{\mathrm{\γ}}_{c,dB}(2),\mathrm{...},{\mathrm{\γ}}_{c,dB}(K\left)\right)\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\Π}}\[\frac{\frac{ln10}{10}{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}\left(k\right)}{10}}}{{(1+{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}\left(k\right)}{10}})}^2}\]\end{array}$

S25、基于ML准则，当步骤S24得到的γ_c,dB(k)(1≤k≤K)的联合概率分布函数值达到最大时，可以得到信道增益最优值根据信道增益最优值近似得到信道增益值。

4.根据权利要求3所述的基于最大似然准则的主系统收发信机间信道增益估计方法，其特征在于，步骤S25中所述得到信道增益最优值具体过程为：

A1、对γ_c,dB(k)(1≤k≤K)的联合概率分布函数两边同时取对数，可得：

$\begin{array}{c}{\log }_{10}f\left({\mathrm{\γ}}_{c,dB}\right(1),{\mathrm{\γ}}_{c,dB}(2),\mathrm{...},{\mathrm{\γ}}_{c,dB}(k\left)\right)\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\[{\log }_{10}\left(\ln 10\·{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}\left(k\right)}{10}}\right)\\ -2{\log }_{10}\left(1+{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}\left(k\right)}{10}}\right)-1\].\end{array}$

A2、对步骤A1所得表达式两边求导可得：

$\begin{array}{c}\frac{\∂\{{\log }_{10}f\left({\mathrm{\γ}}_{c,dB}\right(1),{\mathrm{\γ}}_{c,dB}\left(2\right),\mathrm{...},{\mathrm{\γ}}_{c,dB}\left(k\right))\}}{\∂g_0}\\ =\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\left(\frac{1}{10}\·\frac{{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}}-1}{{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}}+1}\right)\end{array}$

A3、通过求解A2所得表达式得到信道增益最优值

5.根据权利要求4所述的基于最大似然准则的主系统收发信机间信道增益估计方法，其特征在于，所述步骤A3具体包括以下分步骤：

A31、令下式成立：

$f_1\left(g_0\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\left(\frac{1}{10}\·\frac{{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}}-1}{{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}+10{\log }_{10}\left(g_1\right)-10{\log }_{10}\left(g_0\right)-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}}+1}\right);$

A32、步骤A31中的表达式两边对g₀求导可得：

$\frac{\∂f_1\left(g_0\right)}{\∂g_0}=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\left(\frac{-2g_1\·{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}}}{10{\left(g_0+{10}^{\frac{{\mathrm{\γ}}_{T,dB}-{\mathrm{\γ}}_{c,dB}}{10}}\right)}^2}\right);$

A33、根据步骤A32得到的式子，可得因此f₁(g₀)＝0有唯一解通过二分法求解得到

6.根据权利要求5所述的基于最大似然准则的主系统收发机间信道增益估计方法，其特征在于，步骤A33所述二分法求解具体包括以下分步骤：

B1、初始化g₀的最大值和最小值作为二分法的初始值，并初始化估计的允许精度

B2、如果则执行步骤B3，否则执行B8；

B3、然后执行步骤B4；

B4、如果则执行步骤B5，否则执行步骤B6；

B5、然后执行步骤B2；

B6、执行步骤B7；

B7、然后执行步骤B2；

B8、得到