[发明专利]认知无线电系统中基于最大特征值的频谱感知方法

权利要求书

1、一种认知无线电系统中基于最大特征值的频谱感知方法，其特征在于采用接收信号的抽样协方差矩阵的最大特征值λ_max作为判断参量，与噪声最大特征值的统计平均值进行比较，以此来判断频谱是否被占用，即主用户信号是否存在，该方法分为4个部分实现，对接收的信号进行抽样滤波、计算满足虚警概率P_fa的门限值γ、计算最大特征值、判断频谱是否被占用，即判断主用户信号是否存在，具体的方法为：

a.对接收的信号进行抽样滤波：设y(t)为接收到的连续时间信号，信号频带的中心频率为f_c且带宽为W，以抽样速率为f_s对y(t)进行采样，采样时间为T_s＝1/f_s，接收到的离散信号为x(n)＝y(nT_s)；接收到的信号通过一个带通滤波器，设为f(k)，k＝0，1，...，K；经过滤波后，接收信号变为x~(n)=Σk=0Kf(k)x(n-k),n=0,1,...;]]>

b.计算满足P_fa的门限值γ：

γ=(Ns+ML)2(Ns-ML)2(1+(Ns+ML)-2/3(NsML)1/6F1-1(1-Pfa))]]>

其中N_s是总采样数，M是过采样因子，L为平滑因子，F₁(t)为Tracy-Wisdom分布函数，P_fa为虚警概率；

c.计算最大特征值：计算抽样协方差矩阵R(Ns)=1NsΣn=0Ns-1x(n)xH(n),]]>对它进行转换，得到转换协方差矩阵R~(Ns)=Q-1R(Ns)Q-H,]]>计算该转换矩阵的最大特征值λ_max；其中x(n)=x~(n)x~(n-1)...x~(n-L+1)T,]]>n＝0，1，...，N_s-1；Q^-1为矩阵Q的逆矩阵；Q是一个L×L的Hermitia矩阵，为矩阵G的分解矩阵，G＝QQ^H；矩阵G定义为G＝HH^H，H为一个L×(L+K)矩阵，如下所示：

H=f(0)f(1)...f(K)0...00f(0)...f(K-1)f(K)...0......00...f(0)f(1)...f(K)]]>

d.判断该频谱是否被占用，即主用户信号是否存在：利用接收信号的抽样协方差矩阵的最大特征值λ_max、噪声最大特征值的统计平均值和门限值γ进行判断，如果λmax>r×λ~,]]>则该频谱已被占用，即主用户信号存在；否则，该频谱没有被占用，即主用户信号不存在。