[发明专利]一种认知无线电的频谱感知方法及系统

说明书

本发明公开了一种认知无线电的频谱感知方法及系统，该方法包括：分别将预设数量的次用户接收到的信号分解成各自对应的I信号和Q信号；根据I信号和Q信号生成分解矩阵，并获取分解矩阵的协方差矩阵；根据协方差矩阵获取最大特征值和平均能量值，并获取判决统计量；判断判决统计量是否大于判决门限；若是，则存在主用户；若否，则不存在主用户；本发明通过分别将预设数量的次用户接收到的信号分解成各自对应的I信号和Q信号，可以对信号进行分解；通过根据I信号和Q信号生成的分解矩阵的协方差矩阵获取最大特征值和平均能量值，可以将信号分解与最大特征值与能量值之差算法结合，提高了频谱感知方法的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及认知无线通信技术领域，特别涉及一种认知无线电的频谱感知方法及系统。

背景技术

随着无线通信的快速发展，频谱资源供需矛盾日益突出。认知无线技术的出现在一定程度上解决了这个问题。在认知无线电网络中，认知用户可以“机会的”接入授权用户的空闲频谱，有效的提高了频谱资源的利用率。而频谱感知是认知无线电的关键技术之一，主要是为了确定哪些频谱处于空闲状态，以便将空闲频谱高效的分配给认知用户。

频谱感知可以按照通信范围内次用户的数量的多少可以把感知技术可分为单节点和多节点协作。单节点感知就是单个次用户对主用户信号进行感知，而多节点协作就是指多个次用户对主用户信号进行协作感知。

现有技术中，频谱感知的方法大多采用能量检测(ED)算法，该算法是一种最基本、最简单的信号检测方法，它无需知道信号的先验信息，复杂度低，容易实现，在现阶段的研究中广泛应用于信号检测中。能量检测方法是一种非连贯性、非相干的检测算法，检测的对象是特定频带内的频谱能量，而与具体信号的波形无关，特别适用于未知信号的检测。

然而，能量检测算法的判决门限比较难确定，在低信噪比环境下容易受到噪声不确定性影响产生误判，从而导致检测性能急剧下降，即使是能够自适应的门限值，检测器也不能做出正确的判断。因此，如何避免在低信噪比环境下容易受到噪声不确定性影响产生的误判，提高频谱感知的准确性和可靠性，是现今急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种认知无线电的频谱感知方法及系统，以利用信号分解和最大特征值与能量值之差算法结合的频谱感知方法，提高频谱感知的准确性和可靠性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种认知无线电的频谱感知方法，包括：

分别将预设数量的次用户接收到的信号分解成各自对应的I信号和Q信号；

根据所述I信号和所述Q信号生成分解矩阵，并获取所述分解矩阵的协方差矩阵；

根据所述协方差矩阵获取最大特征值和平均能量值，并获取判决统计量；其中，所述判决统计量为所述最大特征值减去所述平均能量值所得的数值；

判断所述判决统计量是否大于判决门限；

若是，则存在主用户；

若否，则不存在主用户。

可选的，所述分别将预设数量的次用户接收到的信号分解成各自对应的I信号和Q信号，包括：

将每个次用户各自接收到的信号X_i分解成各自对应的I信号和Q信号

其中，X_i＝[x_i(1)x_i(2)...x_i(N)]，n＝1,2,...,N，f_c为载波频率，f_s为采样频率，i为所述预设数量的次用户中任意一个次用户，N为所述信号X_i的采样次数。

可选的，所述根据所述I信号和所述Q信号生成分解矩阵，并获取所述分解矩阵的协方差矩阵，包括：