[发明专利]一种频谱感知方法、装置、设备、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种频谱感知方法，包括：获取无线电采样信号；对采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；根据DAR拆分重组技术对降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩阵；分别根据两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到二维特征向量；对二维特征向量进行特征分类划分，得到无线电采样信号的分类结果。该方法通过对信号进行DAR拆分重组后通过DMM进行信号特征信息的提取，可以在认知用户数较少以及信噪比较低的情况下更好地提高频谱的检测性能，提升频谱检测性能，优化频谱感知效果，实现对采样信号的精确分类。本发明还公开了一种频谱感知装置、设备、系统及一种可读存储介质，具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及无线电领域，特别涉及一种频谱感知方法、装置、设备、系 统及一种可读存储介质。

背景技术

科技的迅猛发展，信息时代的带来，使得无线通信系统渗透到了各个领 域，在社会经济发展中有着越来越重要的作用。总的频谱资源是有限而宝贵 的，目前我国的频谱资源由国家统一授权分配，授权用户及主用户可以合法 使用频段。但随着无线通信业务需求的快速增长，越来越多的未授权用户即 次用户也需要频段工作，但频谱资源不足以进行充分分配，社会的频谱稀缺 的问题日益严峻。

认知无线电(CR)能与周围环境交互信息，以感知和利用在该空间的可用 频谱，并限制和降低冲突的发生。解决了缓解了这个矛盾，成为了被广泛关 注的研究热点。频谱感知是认知无线电技术的关键任务，主要是了解主用户 对当前信道的占用情况，从而找到频谱空穴，提高频谱资源的使用率。

传统的频谱感知技术包括经典能量检测、循环平稳检测、匹配滤波。其 中循环平稳检测精度高，可以区分信号调制方式，但要求主用户具有循环平 稳特征，只适用于特定的场合。匹配滤波精度高，时间短，但计算复杂度高， 而且只适用于CR节点知道先验信息的场合。经典能量检测不需要先验信息， 需要预设判决门限，门限比较难确定；易受噪声的影响，在低信噪比环境和 噪声不确定的环境下，易产生误判从而导致检测性能急剧下降，检测时间长。

因此，如何提升频谱检测性能，优化频谱感知效果，是本领域技术人员 需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种频谱感知方法，该方法可以提升频谱检测性能， 优化频谱感知效果；本发明的另一目的是提供一种频谱感知装置、设备、系 统及一种可读存储介质，具有上述有益效果。

本发明提供一种频谱感知方法，包括：

获取无线电采样信号；

对所述采样信号进行降噪处理，得到降噪信号；

根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组，得到两个信号矩 阵；

分别根据所述两个信号矩阵的特征值计算最大最小特征值的差值，得到 二维特征向量；

对所述二维特征向量进行特征分类划分，得到所述无线电采样信号的分 类结果。

优选地，所述根据DAR拆分重组技术对所述降噪信号进行拆分重组包括：

对所述降噪信号进行顺序拆分重组，得到第一信号矩阵；

对所述降噪信号进行间隔采样拆分重组，得到第二信号矩阵。

优选地，所述对所述采样信号进行降噪处理包括：

通过EMD经验模态分解方法对所述采样信号进行信号分解，并对分解后 的信号进行本征模函数信号提取，得到降噪信号。

优选地，对所述二维特征向量进行特征分类划分包括：

对获取的若干特征向量构造矩阵，得到特征矩阵；

将所述特征矩阵输入至频谱分类模型，得到分类结果；其中，所述频谱 分类模型为根据样本特征矩阵训练得到的FCM聚类模型。