一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法与流程

文档序号:19814189发布日期:2020-01-31 18:51阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,包括:

将被检测频段分为k个子频段;

对每个子频段统计能量感知统计量;

对每个子频段的能量感知统计量采用双阈值进行判定;

根据每个子频段的双阈值判定结果,向融合中心发送频谱感知结果,包括:

如果有超过设定个数的子频段的判定结果为主用户信号存在限,则认知用户判定检测频段主用户信号存在,向融合中心发送主用户信号存在的感知结果;

如果所有子频段的判定结果为主用户信号不存在,则判定检测频段主用户信号不存在,向融合中心发送主用户信号不存在的感知结果;

其余情形下,将所有子频段的能量感知统计量发送到融合中心进行融合;

融合中心根据融合结果给出判决结果。

2.根据权利要求1所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,所述对每个子频段统计能量感知统计量,包括:

其中,xi,j为第i个认知用户检测第j个子频段的能量感知统计量,m为采样点数,xi,j(k)表示第i个认知用户检测第j个子频段在第k时刻接收到的信号。

3.根据权利要求2所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,所述认知用户检测时接收到的信号计算如下:

其中,si,j(k)表示经无线信道衰减、延时及损耗后的主用户信号,ni,j(k)表示接收到的噪声信号,h0表示主用户信号不存在,h1表示主用户信号存在,l表示认知用户个数。

4.根据权利要求1所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,所述双阈值确定为:

其中,λ1,i为第i个认知用户的最小门限,λ2,i为第i个认知用户的最大门限,q-1(·)为高斯互补积分函数q(·)的反函数,m为采样点数,pf,i为误警概率,表示标准噪声功率,β为噪声不确定量。

5.根据权利要求4所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,所述对每个子频段的能量感知统计量采用双阈值进行判定,包括:

如果检测的能量感知统计量大于最大门限λ2,i,则判定为主用户信号存在;

如果检测的能量感知统计量小于最小门限λ1,i,则判定为主用户信号不存在;

如果检测的能量感知统计量位于最大门限和最小门限之间,则不直接进行判决。

6.根据权利要求1所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,设定如果有超过k/2个子频段的判定结果为主用户信号存在,则认知用户判定检测频段主用户信号存在。

7.根据权利要求1所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,所述将所有子频段的能量感知统计量发送到融合中心进行融合,包括:

将所有的子频段检测能量感知统计量进行等增益融合;或者将所有大于最小门限的子频段检测能量感统计量进行等增益融合。

8.根据权利要求1所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,所述融合中心采用基于最小总误差概率准则的软判决最优门限作为判决门限。

9.根据权利要求8所述的一种优化的物联网多频段协作频谱感知方法,其特征在于,所述基于最小总误差概率准则的软判决最优门限为:

其中,λopt为软判决最优门限,μ0和σ0分别为主用户不存在的均值和方差,μ1和σ1分别为主用户存在的均值和方差,p0为主用户不存在的概率,p1为主用户存在的概率。

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