一种适用于高维有限样本条件的多天线频谱感知方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种应用于大规模多天线认知无线电系统中频谱感知的方法，属于无 线通信中的认知无线电技术领域。
【背景技术】
[0002] 多天线认知无线电技术是无线通信领域的研宄热点，而有效的多天线频谱感知算 法是实现该技术的关键因素之一。在多天线频谱感知场景中接收数据向量的维数M在数值 上等于天线的根数，而样本容量N(即接收数据向量的个数）则由感知时间内对接收信号进 行取样的次数决定。在传统的多天线认知无线电系统中感知节点上配置的天线数目M往往 很少，因此传统的多天线频谱感知方法的研宄聚焦于在M远远小于N的条件下考虑算法的 设计问题。
[0003] 在具体的算法设计方面，基于接收信号相关特性的多天线全盲频谱感知方法因其 优良特性引起了广泛关注。经典的多天线频谱感知方法包括：基于对角线与非对角线元素 绝对值之比的检测方法（CAVD)、基于最大特征值与最小特征值之比的检测方法（MMED)以 及基于接收信号能量与最小特征值之比的检测方法（EMED)。上述三种方法克服了能量检测 方法遭遇噪声不确定性现象时感知性能急剧恶化的致命缺点，并且在多天线接收信号存在 相关性时表现出优良的检测性能。然而，CAVD、MMED和EMED三种方法均着眼于解决接收数 据向量维数M远远小于样本容量N条件下的频谱感知问题。
[0004] 为了进一步提高无线频谱效率，增强网络覆盖和系统容量，大规模MMO(多输入 多输出）技术正成为工业界和学术界的研宄热点。在这种背景之下，可以预见将来的大规 模多天线认知无线电系统中次级用户或者专用感知设备上配置的天线数目势必非常之大。 此时，在感知时间严格受限的感知应用当中，将出现高维（即M很大）有限样本（即N有 限）的新情况：多天线接收数据向量的维数M变得与样本容量N可比，甚至于M大于N。在 这样的条件之下，CAVD、MMED和EMED等经典的多天线频谱感知算法在应用过程中将遭遇实 际的难题：一方面，上述三种经典方法的理论感知判决门限的精度在新的条件下无法保证 实现可靠感知的需要。其原因在于，由于无法求解得到精确的解析判决门限，以上方法所对 应的判决门限均是在M远远小于N的假定条件下采用近似的手段获得。当M接近N，甚至 于M大于N时，近似判决门限的应用条件变得不再成立，导致在感知判决过程中无法获得可 靠的感知结果；另一方面，在常规的M远远小于N的条件下，上述三种经典的多天线频谱感 知方法的计算复杂度主要取决于N的大小。而在M接近N，甚至于M大于N的条件下，M的 大小相对于N来说不可忽略，此时算法的计算复杂度将随着接收数据向量维数M的增大而 急剧增加。以MMED和EMED为例，在感知判决过程中进行特征值分解所带来的运算量为M3 阶，显然在大规模多天线认知无线电等高维有限样本的感知条件下由维度M的增加所带来 的计算复杂度的急剧增加将严重限制传统算法的应用。
[0005] 综上所述，在大规模多天线认知无线电等高维有限样本条件下高效多天线频谱感 知算法的设计将面临新的挑战。正是在这种背景之下，本发明提出了一种基于接收信号相 关特征的适用于高维有限样本应用场景的多天线全盲频谱感知方法。
【发明内容】
[0006] 技术问题：本发明提出了一种适用于高维有限样本条件的多天线频谱感知方法。 该方法具有实现简单、计算复杂度低、可以在主用户信号、无线信道以及噪声的统计信息缺 乏条件下实现高效全盲检测、以及感知结果可靠等优点，可以很好地应用于解决大规模多 天线认知无线电系统等高维有限样本条件下的频谱空洞检测问题。
[0007] 技术方案：本发明提出的一种能够适用于高维有限样本条件的多天线频谱感知方 法，其利用多天线接收信号分量之间的相关性来构造感知判决量，并基于随机矩阵理论设 计感知判决门限：首先对多天线接收信号进行连续采样，并形成接收信号数据矩阵X;然后 在此基础上计算多天线接收信号分量之间的相关性度量指标，并由此计算得到感知判决量 1;其次基于随机矩阵理论的结果计算感知判决门限T;最后实施感知判决：当感知判决量 1大于设定的门限值T时，则判定频谱空洞不存在，反之则判定频谱空洞存在。
[0008] 所述基于多天线接收信号相关性特征的适用于高维有限样本条件下的多天线频 谱感知方法，其具体步骤为：
[0009] 1)感知节点在时刻n对其配置的第1根到第M根接收天线上的信号进行采样，得 到接收信号数据向量X(n) = [Xl(n)，X2 (n)，…，xM(n)]T，其中，上标T表示矩阵转置操作符；
[0010] 2)重复步骤1)，感知节点对多线接收信号共实施N次连续采样，得到N个接收信 号数据向量X(I)、X(2)、…、X(N)，并将这些接收信号数据向量排列成矩阵的形式：
【主权项】
1. 一种适用于高维有限样本条件的多天线频谱感知方法，其特征在于该方法利用多 天线接收信号分量之间的相关性来构造感知判决量，并基于随机矩阵理论计算感知判决口 限；首先对多天线接收信号进行采样，并形成接收数据矩阵；然后在此基础上利用多天线 接收信号分量之间的相关性度量指标构造感知判决量；其次基于随机矩阵理论计算感知判 决口限；最后实施感知判决；当感知判决量大于设定的口限值时则判定频谱空洞不存在， 而当该感知判决量小于该口限值时则判定频谱空洞存在。
2. 根据权利要求1所述的适用于高维有限样本条件的多天线频谱感知方法，其特征在 于该方法具体步骤为； 1) 感知节点在时刻n对其配置的第1根到第M根接收天线上的信号进行采样，得到 MX1维接收信号数据向量x(n)=片1(11)，义2(11)，'''，义"(11)]了，其中，上标1'表示矩阵转置操 作符； 2) 重复步骤1)，感知节点对多线接收信号共实施N次连续采样，得到N个接收信号数 据向量；x(l)、x(2)、…、x(N)，并将该些接收信号数据向量排列成矩阵的形式：
3) 对1《i《M和i《j《M分别计算出第i根和第j根天线接收信号分量之间的相 关性度量指标
4) 计算感知判决量：
W计算感知判决口限；r =去+去+万以1 + 2(-3化;,：)}，其中，Pfa为目标虚警概率， Q4(Pm)为逆马库姆函数在Pm处的取值； 6)实施感知判决： 如果感知判决量1大于判决口限T，则判定频谱空洞不存在；如果感知判决量1小于 判决口限T，则判定频谱空洞存在。
3. 根据权利要求1所述的适用于高维有限样本条件的多天线频谱感知方法，其特征在 于所述基于随机矩阵理论计算感知判决口限的方法是；在高维有限样本条件下，基于随机 矩阵理论证明感知判决量1服从均值为1/化1/M+1/MN、方差为4/(MN) 2的实高斯分布，当目 标虚警概率给定为Pm时对应的感知判决口限T通过+ ^ + 谷I计算 得到，其中，(Pm)为逆马库姆函数在Pm处的函数值。
【专利摘要】本发明涉及一种适用于高维有限样本条件的多天线频谱感知方法，该方法利用多天线接收信号分量之间的相关性来构造感知判决量，并基于随机矩阵理论设计感知判决门限：首先，对多天线接收信号进行连续采样，并形成接收信号数据矩阵X；然后，在此基础上计算多天线接收信号分量之间的相关性度量指标，并由此计算得到感知判决量l；其次，基于随机矩阵理论的结果计算感知判决门限τ；最后，实施感知判决：当感知判决量l大于设定的门限值τ时判定频谱空洞不存在，反之则判定频谱空洞存在。该方法在高维有限样本容量的感知应用中表现出实现简单、计算复杂度低、可以实现主用户信号、无线信道以及噪声的统计信息缺乏条件下的高效全盲检测，具有感知结果可靠等优点。
【IPC分类】H04B17-382
【公开号】CN104601264
【申请号】CN201510090137
【发明人】杨喜, 雷可君, 彭盛亮, 曹秀英, 邓瑜, 杨世江, 舒婷
【申请人】吉首大学
【公开日】2015年5月6日
【申请日】2015年2月27日