[发明专利]基于噪声自适应随机共振系统的频谱感知方法

说明书

技术领域

本发明属于认知无线电技术领域，具体涉及其中的频谱感知方法。

背景技术

随着无线业务的增长，频谱资源显得日渐稀缺，为了解决这一问题，研究者提出了认知无线电（Cognitive Radio，CR）技术。CR技术的前提是寻找到可用的频谱资源，频谱感知正是用来完成这一任务的关键技术。为了有效地避免认知无线电系统的信号对授权用户产生有害的干扰，要求频谱感知方法在低信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）下能够可靠地检测出授权用户信号来。在CR系统中能量检测（energy detection，ED）是一种简单易行的频谱感知方法，但是传统的ED技术在低信噪比下检测概率较低，不能很好地满足认知无线电技术的要求。

传统能量检测中频谱感知的二元假设检验模型为：

H1:r(t)=s(t)+n(t)H0:r(t)=n(t),---(1)]]>

其中，H₁表示存在授权用户信号的假设，H₀表示不存在授权用户信号的假设；r(t)表示要感知的接收信号，s(t)表示授权用户信号，n(t)表示均值为零、方差为的加性白高斯噪声（Additive White GaussianNoise，AWGN）。把接收信号通过能量检测，判断授权用户是否信号存在，即通过计算得到检验统计量T(r)，把T(r)与门限r进行比较，判断授权用户信号是否存在。这里，N表示每次频谱感知所需的累积样本数。

研究发现随机共振（Stochastic Resonance，SR）能够使信号得到增强并且能够抑制噪声。当输入的信号、噪声和SR系统相匹配时噪声的部分能量能够转移到信号上，使信号得到增强，噪声的得干扰得到削减，使输出的SNR得到显著的提高，于是把SR理论应用于频谱感知技术中，这样能够有效地提高频谱感知的性能。

双稳态SR系统通常用非线性langevin方程描述如下：

dx(t)dt=-∂V(x)∂x+s(t)+n(t)---(2)]]>