_中最大值为最佳检 测性能值Qd _，以该最佳检测性能值Qd _所对应的信噪比预设阈值为信噪比最佳阈值，其 中记信噪比最佳阈值为Xciptimal，最佳检测性能值即为全局检测概率Qd中的最大值；
[0037] (5-6)根据获取的信噪比最佳阈值λ ^inial，得到该信噪比最佳阈值λ ^inial对应的 终选频谱感知模块CR"，获取该终选频谱感知模块CR"的调整因子α以及其他M-I个终选 频谱感知模块CR"k的调整因子a k，并分别根据调整因子a、ak对应调整终选频谱感知模 块CR"、CR"k的虚警概率，其中，终选频谱感知模块CR"调整后的虚警概率记为P fa，终选频 谱感知模块CR" ,调整后的虚警概率记为P fa,k;
[0041] 其中，a k为终选频谱感知模块CR"k的调整因子，用来根据终选频谱感知模块CR"k 自身的信噪比实现对其虚警概率大小的调整；SNR'为第j个终选频谱感知模块CR" j的信 噪比；
[0042] (5-7)根据步骤（5-6)中获取的M个终选频谱感知模块的调整因子α ;以及对应 调整后的虚警概率PfM，计算终选频谱感知模块CR'调整后的判决阈值λ' i和检测概率 Pd, j，其中，
[0047] (5-8)根据M个终选频谱感知模块调整后的检测概率Pdi j，以可靠度加权的OR准则 进行协作检测，并以协作检测后的全局检测概率为频谱感知融合模块FC的最终检测结果， 得到处于空闲状态的频段值；
[0048] (6)第一中央处理器接收频谱感知融合模块发送来的处于空闲状态的频段值，并 命令第一 LTE通信模块切换到该频段上进行通信，以完成智能车辆与云端监控平台之间的 数据传输，所述传输的数据包括存储器中保存的GPS定位数据、视频数据；
[0049] (7)云端监控平台接收智能车辆发送来的数据，并存储至储存器中，然后由第二 GIS模块调用储存器中的GPS定位数据，得出智能车辆的轨迹线路，并由显示器显示。
[0050] 进一步地，所述步骤（5-8)中可靠度加权的OR准则如下：
[0052] 其中，Pdit为第t个重新选择的终选频谱感知模块CR"' t的检测概率，P fa,t为第t 个重新选择的终选频谱感知模块CR"'t的虚警概率；Q' d为协作检测后的全局检测概率，Q' fa 为协作检测后的全局虚警概率;Μ'为重新选择的终选频谱感知模块的数目；〇\为重新选 择的终选频谱感知模块CR"'t的加权系数。
[0053] 与现有技术相比，本发明的优点在于：在智能车辆与云端监控平台建立通信连接 后，当智能车辆与云端监控平台需要传输视频或音频等大量数据时，则智能车辆上的各频 谱感知模块实时监测自身信噪比以及周围通信环境中的频段占用或空闲情况，并将检测结 果及各自的信噪比发送给频谱感知融合模块，频谱感知融合模块根据信噪比，挑选参与协 作检测的频谱感知模块，并对其检测结果进行融合，然后将检测到的空闲频段值发送给第 一中央处理器，由第一中央处理器命令第一 LTE通信模块切换到该空闲频段上通信，从而 避免了智能车辆因周围通信频段被大量占用而无法与云端监控平台进行顺畅数据通信的 问题。
【附图说明】
[0054] 图1为本发明实施例中基于频谱感知的智能车联物联网监控系统结构示意图；
[0055] 图2为图1所示智能车联物联网监控系统的监控方法流程示意图；
[0056] 图3为本发明实施例中的频谱感知融合检测性能曲线图。
【具体实施方式】
[0057] 以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
[0058] 如图1所示，本实施例中基于频谱感知的智能车联物联网监控系统，包括智能车 辆1和云端监控平台2,其中，
[0059] 智能车辆1上设置有第一中央处理器100以及分别连接第一中央处理器100的蓝 牙通信模块101、第一 LTE通信模块102、频谱感知融合模块103、频谱感知模块104、速度检 测模块l〇5、GPS定位模块106、第一 GIS模块107、面部识别模块108、指纹识别器109、音频 播放器110、摄像头111、液晶显示屏112和存储器113 ;频谱感知模块104连接频谱感知融 合模块103,且频谱感知模块104至少具有三个，频谱感知模块104又称为CR认知节点，其 具有自身信噪比检测功能，用以对周围通信环境中的通信频段占用或空闲情况进行检测， 并将检测结果发送给频谱感知融合模块103 ;GPS定位模块106、第一 GIS模块107分别连 接液晶显示屏112 ;液晶显示屏112分别连接蓝牙通信模块101和第一 LTE通信模块102 ; 蓝牙通信模块101、第一 LTE通信模块102、速度检测模块105、GPS定位模块106、第一 GIS 模块107、面部识别模块108、指纹识别器109和摄像头111分别连接存储器113 ;第一 GIS 模块107用以根据存储器113中存储的GPS定位数据，绘制智能车辆1的运动轨迹，并为智 能车辆1规划最佳运动路线；
[0060] 云端监控平台2包括第二中央处理器200及分别连接第二中央处理器200的第二 LTE通信模块201、第二GIS模块202、显示器203、音频输入装置204和储存器205,第二LTE 通信模块201分别连接第二GIS模块202和储存器205,第二GIS模块202分别连接显示器 203和储存器205。
[0061] 以下结合图2,对该智能车联物联网监控系统的监控方法作出说明。该监控方法依 次包括如下步骤：
[0062] (1)智能车辆1与云端监控平台2通过第一 LTE通信模块102、第二LTE通信模块 201建立通信连接；
[0063] (2)智能车辆1上的面部识别模块108和指纹识别器109分别采集驾驶人员的面 部信息、指纹信息，并与存储器113中预存驾驶人员信息存在一致时，则将识别成功结果发 送至第一中央处理器100和云端监控平台2 ;此时云端监控平台2开始对智能车辆1情况 进行实时监控；
[0064] (3)第一中央处理器100分别命令摄像头IlUGPS定位模块106和第一 GIS模块 107启动，摄像头111录制的视频数据以及GPS定位模块106获取的定位数据保存到存储 器113中，第一 GIS模块107根据存储器113中的定位数据，得到智能车辆1的轨迹路线， 并由液晶显示屏112显示给驾驶人员；
[0065] (4)当智能车辆1与云端监控平台2传输存储器113中的数据以及进行视频数据 通信时，则由第一中央处理器100命令频谱感知模块104启动，由频谱感知模块104将其检 测的频谱检测结果、信噪比数据一起发送给频谱感知融合模块103 ;
[0066] (5)频谱感知融合模块103根据接收到的各频谱感知模块104的频谱检测结果及 对应的信噪比进行协作检测，然后根据协作检测结果，获取当前处于空闲状态的通信频段 值，并将该空闲状态的频段值发送给第一中央处理器100,其中，频谱感知融合模块103根 据各频谱感知模块104检测结果的协作感知过程依次包括如下步骤：
[0067] (5-1)设定频谱感知模块为CR1，且频谱感知模块的数量为N(N = 2m+l，m e Z+)， 频谱感知融合模块为FC，N个频谱感知模块CR1*别独立地获取自身的信噪比SNR i和频谱 检测结果，并分别将获取的信噪比SNR1和频谱检测结果发送至频谱感知融合模块FC，其中， 频谱检测结果包括频谱感知模块CR 1的检测概率P dil以及虚警概率P fi p i = 1，2,…，N且 N多3 ;在该步骤中，频谱感知模块的数量设置为奇数个，以提高选择协作检测参与者时的 公平性；
[0068] (5-2)频谱感知融合模块FC接收各频谱感知模块CR1S送来的信噪比SNR i和频 谱检测结果，并判断信噪比SNR1大于预设的信噪比筛选值SNRwalJt，选择此时信噪比对应 的频谱感知模块为参与协作检测的初选频谱感知模块，并执行步骤（5-3);否则，选择具有 最高信噪比的频谱感知模块所对应的频谱检测结果为频谱感知融合模块FC的最终检测结 果，这是因为，多个具有低信噪比的频谱感知模块（此时称之为"恶劣用户"）参与协作检测 时，会导致协作后的检测概率下降；