一种卫星通信中成对载波多址快速频谱感知方法与流程

本发明涉及数字通信领域，特别涉及一种卫星通信中成对载波多址快速频谱感知方法。

背景技术：

随着现代社会的发展，人类对卫星通信质量的要求不断提高，已有的卫星通信技术不足以满足人们对卫星通信的基本需求。数据流量的增加和通信速率的增高一定会导致无线频带使用的增加。但是，卫星通信中的可用的频带资源是有限的，同时，为了预防不同无线通信系统之间的互相干扰，各系统被分配的频谱不得不留有一定的保护间隔，这必然导致了频谱资源的紧张，阻碍了卫星通信的发展。所以，采用无限制地增加带宽的方法来满足卫星通信对带宽的需求是不可行的。因此，提高卫星通信的频谱利用率、降低卫星通信系统损耗便成为了研发单位与国际标准化组织探索的核心。

在当前的卫星通信体制中，系统容量主要遇到了两种类型的限制，一是无线带宽，二是系统功率。近些年来，伴随着卫星通信技术的不断发展，大量经典的编码解码算法和高效的功率放大器的运用，卫星通信系统的功率效率显著提升，不少卫星通信系统慢慢从带宽与功率受限向仅带宽受限的趋势，这就让频带显得愈发稀有。基于此，成对载波多址系统(pairedcarriermultipleaccess，pcma)下的频谱技术随之到来，从而实现了卫星通信在频谱利用率上实现了巨大的突破。目前，传统pcma系统借助于控制器来分配频谱使用权，这会导致频谱不连贯。为了克服这一缺点，在pcma系统运用频谱感知技术可实时地了解频谱使用状况。快速频谱感知技术作为一种进一步提高频谱利用率的方式，成为卫星通信理论中研究的一个热点。

虽然关于pcma的研究很多，但多数集中在信道参数估计和干扰重构与抑制的情况，只有少数文献研究了频谱感知下pcma系统的检测问题。然而，涉及到的频谱感知检测算法研究并没有将速率考虑到。因此，如何实现pcma系统中快速的频谱感知，成为了当前亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是针对上述问题提供一种卫星通信中成对载波多址快速频谱感知方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种卫星通信中成对载波多址快速频谱感知方法，所述的方法包括以下步骤：

(s1)建立成对载波多址快速频谱感知模型；

(s2)通过参数估计，得到所述的成对载波多址快速频谱感知模型的噪声方差估计值；

(s3)根据所述的噪声方差估计值，得到所述的成对载波多址快速频谱感知模型中感知终端的接收信号采样值；

(s4)根据所述的感知终端的接收信号采样值，确定空闲频段，所述的感知终端通过所述的空闲频段发起通信。

优选地，所述成对载波多址快速频谱感知模型包括一个卫星中继端、两个通信终端和一个感知终端，所述的两个通信终端通过成对载波多址方式经由卫星中继端进行通信，所述的感知终端对卫星中继端上的空闲频段进行频谱感知。

优选地，所述成对载波多址快速频谱感知模型的数学表达式为：

h0:r[m]＝n[m]

h1:r[m]＝h1[m]s1[m]+h2[m]s2[m]e^jφ+n[m]

其中，h0为在无通信状态下感知终端接收的信号，h1为在有通信状态下感知终端接收的信号，m＝1,2,l,ns，ns为采样点数，r[m]为感知终端接收的信号，si[m]@si[mts],i＝1,2为卫星中继端接收到的来自两个通信端的信号；hi[m]@hi[mts],i＝1,2表示卫星中继端到感知终端的信道参数；φ表示不同信号源发送的信号到达卫星中继端时，信号之间的载波相位偏移；n[m]@n[mts]为噪声。

优选地，所述步骤(s2)具体包括以下步骤：

(s21)根据所述的成对载波多址快速频谱感知模型，通过参数估计得到基于参数估计的广义似然比表达式；

(s22)对所述的基于参数估计的广义似然比表达式的分母进行数学运算，得到噪声方差的估计值

(s23)对所述的基于参数估计的广义似然比表达式的分子进行数学运算，得到噪声方差的估计值

优选地，所述参数估计包括最大似然比参数估计或最大后验参数估计。

优选地，所述步骤(s3)具体包括以下步骤：

(s31)根据所述的噪声方差估计值，得到所述的成对载波多址快速频谱感知模型的对数似然比表达式；

(s32)根据所述的对数似然比表达式，计算得到感知终端的接收信号采样值。

优选地，所述的对数似然比表达式具体为：

其中，lm为对数似然比表达式，m＝1,2,l,ns，ns为采样点数，r[m]为感知终端接收的信号，si[m]@si[mts],i＝1,2为卫星中继端接收到的来自两个通信端的信号；hi[m]@hi[mts],i＝1,2表示卫星中继端到感知终端的信道参数；为噪声方差估计值。

优选地，所述感知终端的接收信号采样值具体为：

rm＝max(rm-1+lm,0)

其中，rm为感知终端的接收信号采样值，m＝1,2,l,ns为采样点，ns为采样点数，lm为成对载波多址快速频谱感知模型的对数似然比表达式。

优选地，所述步骤(s4)具体包括以下步骤：

(s41)根据所述的感知终端的接收信号采样值，判断当前通信频段是否被占用，若是则返回步骤(s1)，若否则表明当前通信频段为空闲频段，进入步骤(s42)；

(s42)感知终端通过所述的空闲频段发起通信。

优选地，所述判断当前通信频段是否被占用具体为：判断感知终端的接收信号在第m个采样点处是否满足rm>γ同时ri≤γ,i＝1,2,…,m-1，其中γ为预设阈值，若满足则表明当前通信频段被占用，若不满足则表明当前通信频段为空闲频段。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明提出的方法，通过参数估计确定成对载波多址快速频谱感知模型的噪声方差估计值，根据噪声方差估计值从而确定感知终端的接收信号采样值，根据接收信号采样值来判断频段是否空闲，在频段空闲时利用空闲频段进行通信，这样的方法一方面可以利用参数估计的方法提高频谱的感知速度，另一方面可以提高频段的利用效率，提高频谱使用的连续性。

(2)参数估计可以采用最大似然比估计也可以采用最大后验参数估计，根据实际情况选择估计方法，可以提高本方法的适用范围，同时选取最优的估计方法也可以提高频谱感知的性能。

附图说明

图1为本发明中卫星通信中成对载波多址快速频谱感知方法的步骤流程图；

图2为成对载波多址快速频谱感知模型的结构示意图；

图3为利用基于最大似然比估计的参数估计方法得到的不同阈值下的快速频谱检测性能；

图4为利用基于最大后验参数估计的参数估计方法得到的不同阈值下的快速频谱检测性能；

图5为基于最大似然比估计的不同信噪比下的平均时延；

图6为基于最大后验参数估计的不同采样点下的检测性能；

图7为基于最大似然比估计和基于最大后验参数估计两种估计方法在不同信噪比下的性能；

图8为本发明提出的方法在不同阈值下基于信噪比的检测性能比较。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的技术内容，特举以下实施例详细说明。

如图1所示，为本发明卫星通信中成对载波多址快速频谱感知方法的步骤流程图。

在一种实施方式中，该卫星通信中成对载波多址快速频谱感知方法，主要包括以下步骤：

(s1)建立成对载波多址快速频谱感知模型，具体包括一个卫星中继端、两个通信终端和一个感知终端，所述的两个通信终端通过成对载波多址方式经由卫星中继端进行通信，所述的感知终端对卫星中继端上的空闲频段进行频谱感知，因此该模型的数学表达式为：

h0:r[m]＝n[m]

h1:r[m]＝h1[m]s1[m]+h2[m]s2[m]e^jφ+n[m]

其中，h0为在无通信状态下感知终端接收的信号，h1为在有通信状态下感知终端接收的信号，m＝1,2,l,ns，ns为采样点数，r[m]为感知终端接收的信号，si[m]@si[mts],i＝1,2为卫星中继端接收到的来自两个通信端的信号；hi[m]@hi[mts],i＝1,2表示卫星中继端到感知终端的信道参数；φ表示不同信号源发送的信号到达卫星中继端时，信号之间的载波相位偏移；n[m]@n[mts]为噪声；

(s2)通过参数估计，得到所述的成对载波多址快速频谱感知模型的噪声方差估计值，具体包括以下步骤：

(s21)根据所述的成对载波多址快速频谱感知模型，通过参数估计得到基于参数估计的广义似然比表达式；

(s22)对所述的基于参数估计的广义似然比表达式的分母进行数学运算，得到噪声方差的估计值

(s23)对所述的基于参数估计的广义似然比表达式的分子进行数学运算，得到噪声方差的估计值

(s3)根据所述的噪声方差估计值，结合累计求和(cumulativesum)算法，得到所述的成对载波多址快速频谱感知模型中感知终端的接收信号采样值，具体包括以下步骤：

(s31)根据所述的噪声方差估计值，得到所述的成对载波多址快速频谱感知模型的对数似然比表达式，具体为：

其中，为噪声方差估计值；

(s32)根据所述的对数似然比表达式，计算得到感知终端的接收信号采样值，具体为：

rm＝max(rm-1+lm,0)；

(s4)根据所述的感知终端的接收信号，确定空闲频段，所述的感知终端通过所述的空闲频段发起通信，具体包括以下步骤：

(s41)根据所述的感知终端的接收信号采样值，判断当前通信频段是否被占用，若是则返回步骤(s1)，若否则表明当前通信频段为空闲频段，进入步骤(s42)，判断当前通信频段是否被占用的具体方法为：判断感知终端的接收信号采样值在第m个采样点处是否满足rm>γ同时ri≤γ,i＝1,2,…,m-1，其中γ为预设阈值，若满足则表明当前通信频段被占用，若不满足则表明当前通信频段为空闲频段；

(s42)感知终端通过所述的空闲频段发起通信。

基于上述方法，本实施例中利用matlab对提出的一种卫星通信中成对载波多址(pcma)快速频谱感知方法进行了仿真和验证，仿真条件为：信道参数为常数，信号的数字调制模式采用qpsk调制，蒙特卡罗(montecarlo)仿真次数设为10⁵次，进而得到算法在不同信噪比、不同采样点数等条件下的仿真结果，同时，将检测概率(probabilityofdetection)以及平均时延(averagelatency)作为判断算法的快速准确性性能指标。在仿真过程中，采用了两种参数估计方法，分别是最大似然比(ml)与最大后验(map)参数估计，并分别对它们的性能进行了验证。在实际进行快速频谱感知的过程中，参数估计的方法不局限于这两种，可以根据实际情况进行选择。

下面具体描述一下通过matlab对快速频谱感知方法进行仿真和验证的过程：

如图2所示为成对载波多址快速频谱感知模型的结构示意图，基于图2的模型结构，可以对建立的成对载波多址快速频谱感知模型建立如下的数学模型：

模型中，m＝1,2,l,ns，ns为采样点数，si[m]@si[mts],i＝1,2为中继端接收到的来自两个信号源端的信号，采用相同的某种数字调制方式；hi[m]@hi[mts],i＝1,2表示卫星中继到接收终端的信道参数；φ表示不同信号源发送的信号到达中继端时，信号之间的载波相位偏移，在-π～π范围内服从均匀分布；n[m]@n[mts]为噪声，服从循环对称复高斯分布(circularlysymmetriccomplexgaussian，cscg)，即n[m]:σcn(0,²)。

基于建立的模型，分别定义采用ml和map参数估计在时隙m处的对数似然比表达式和h0,h1的观测概率分布为p(r(m)|h0,θ0),p(r(m)|h1,θ1)，θ0,θ1分别表示模型h0,h1条件下观测信号的噪声未知参数，本发明中表示的是在基于map参数估计方法中，噪声未知参数的先验分布表示为π(θ0),π(θ1)。然而实际中，噪声方差未知，直接求解对数似然比是很困难的。因此，采用广义似然比检验(glrt,generalizedlikelihoodratiotest)，具体过程如下：

根据建立的模型，提出基于最大似然比(ml)参数估计的广义似然比(glrt)表达式l(r)：p(φ)表示载波偏移量φ的概率密度分布，根据提出的基于ml参数估计的glrt表达式分母得到噪声方差的估计值首先，写出p(r)在h0下的数学表达式，然后两边取对数并整理，最后对求导。经过推导得到噪声估计值表达式如公式(2)所示：

重复上述过程，根据glrt表达式的分子求噪声的估计值。因相位偏移，通过欧拉公式和第一类零阶贝塞尔函数对积分因子式的表达式进行了化简，得到的方程式为了在方程式中求得得解，采用多项式拟合方法。借助matlab2014仿真软件进行多项式拟合，进行k阶多项式拟合，得到如下结果：

多项式系数ai,i＝0,1...k-1由具体的仿真条件决定，结果并不唯一。令有

基于map参数估计重复上述过程得到噪声方差的估计值与基于ml参数估计不同得是，噪声方差先验分布服从逆卡方(inverse-chisquare)分布：式中v表示逆卡方分布的自由度，γ(u)是伽马函数。

在快速频谱感知中，rm为在时隙m的采样值，其表达式如下表示：

rm＝max(rm-1+lm,0)(5)

根据上述过程中对数似然比表达式得到lm，将lm代入公式(5)，最终得到感知端的接收信号，因此本实施例中最终得模型下的rm表达式：

其中，基于ml估计和map估计分别获得不同的噪声估计值，进而得到不同的rm表达式预设阈值γ，如果在第m个观察点满足rm>γ同时ri≤γ,i＝1,2,…,m-1，则判定卫星通信频谱正在被使用，否则该频段空闲，感知端可以使用该频段发起新的通信。

通过matlab对上述过程完成仿真后，得到的在不同参数下的仿真结果如图3～图8所示，在图3和4中，采样点数ns＝32，判决阈值γ＝[3:1:6]，此时在给定确定阈值的条件下，检测性能随着信噪比snr的增大而增加。而在信噪比snr被确定的情况下，阈值越小，检测性能越好。图5中采样点数ns＝32，信噪比snr＝[-10:5:5]，此时可以看出，在给定信噪比的条件下，随着阈值的增加，平均时延逐步增大，信噪比越高，时延增长的速率越低，在高信噪比下，时延几乎可以忽略不计。图6中ns＝[16,32,64]，判决阈值γ＝4，此时可以看出，给定确定采样点数的条件下，随着信噪比snr的增大，检测性能也逐渐增大。在检测概率为0.9时，每增大一倍的采样点数，可提高的增益是非线性的。进一步在matlab仿真软件下给出ml和map两种估计方法的仿真性能对比。图7中阈值γ＝3，采样点数ns＝128，噪声方差服从σ²～χ-2(ν,l)分布，v＝10，l＝0.1，此时可以看出，在很小信噪比的条进下，ml估计性能优于map估计性能，这是因为在进行数学理论推导过程中，对map估计表达式做了更多的近似，总体上map估计频谱检测性能要优于ml估计的检测结果。而图8给出了本方法在不同阈值下基于信噪比的检测性能比较，在图8中，样本数n＝32，变点t＝13，信噪比snr＝[-20:2:20]，待检测样本的x1,x2,…,xt-1是相互独立的随机变量且服从复高斯分布cn(0,1)，xt,xt+1,...,xn是相互独立的随机变量且服从复高斯分布cn(10^snr20,1)，阈值γ＝[1234]。可以看出，在确定阈值γ条件下，随着snr的增大，检测概率pd是增大的。而当确定snr时，阈值γ越大，则检测概率pd也越大。判断一次检测是否成功的标准：第n次的累积和大于阈值γ，同时t≤n<n。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。