[发明专利]基于DPMM的宽带频谱感知中信号个数的估计方法

说明书

基于DPMM的宽带频谱感知中信号个数的估计方法，它属于宽带频谱感知技术领域。本发明解决了利用现有方法对接收信号中信号个数估计的准确率低的问题。本发明通过选取信号的循环谱作为特征，恢复信号的循环谱，以提高宽带频谱感知方法的抗噪声性能；将提取出的循环谱建模成高斯混合模型进行信号和噪声二分类，去噪后保留下来信号元素，并对保留下来的信号进行聚类，根据计算出的最大概率，估计出接收信号中信号的个数。在信噪比为‑4dB的情况下，采用本发明方法可以将信号个数估计的准确率提高30％左右，而且本发明方法的抗噪性能更优。本发明可以应用于宽带频谱感知技术领域。

技术领域

本发明属于宽带频谱感知技术领域，具体涉及一种宽带频谱感知中信号个数的估计方法。

背景技术

频谱感知技术主要分为两种：窄带频谱感知和宽带频谱感知。宽带频谱感知通常是指在检测的频带内同时存在多个信号需要检测，且对每个信号的带宽没有限定，频带内的信号是窄带信号或者宽带信号都可以。目前通常采用压缩感知技术进行宽带频谱感知，目的是解决宽带频谱感知的高采样率问题。

但是采用压缩感知技术会带来抗噪性差的问题，且利用现有方法(K均值方法或能量检测方法)对接收信号中信号个数估计的准确率较低，这些因素都会影响信号的重构性能。因此，对接收信号中信号个数的估计方法的研究是十分必要的。

发明内容

本发明的目的是为解决利用现有方法对接收信号中信号个数估计的准确率低的问题。

本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：基于DPMM(狄利克雷过程混合模型)的宽带频谱感知中信号个数的估计方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、以频率f_s对由连续的模拟信号x(t)和加性高斯白噪声n(t)组成的接收信号进行采样，获得经过采样得到的接收信号y(t)；

步骤二、初始化循环谱恢复时所需的频率分辨率和循环频率分辨率为Δf和Δα，对接收信号y(t)进行循环谱恢复，获得接收信号y(t)的循环谱

步骤三、提取步骤二获得的循环谱的特征；

步骤四、对步骤三提取出的循环谱的特征进行去噪，获得去噪后的循环谱特征；

步骤五、去噪后的循环谱特征的每个循环频率根据概率进行聚类，估计出接收信号y(t)中信号的个数N_sig。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于DPMM的宽带频谱感知中信号个数的估计方法，本发明通过选取信号的循环谱作为特征，恢复信号的循环谱，以提高宽带频谱感知方法的抗噪声性能；将提取出的循环谱建模成高斯混合模型进行信号和噪声二分类，去噪后保留下来信号元素，并对保留下来的信号进行聚类，根据计算出的最大概率，估计出接收信号y(t)中信号的个数N_sig。在信噪比为-4dB的情况下，采用本发明方法可以将信号个数估计的准确率提高30％左右，而且本发明方法的抗噪性能更优。

附图说明

图1是采用了本发明的循环谱特征的循环谱幅度图；

图2是未采用本发明的循环谱特征的功率谱幅度图；

图3是采用高斯混合模型的分类结果图；

图4是去噪后的循环谱特征的聚类结果图；

图5是本发明方法、K均值方法及能量检测方法的抗噪性能对比图；

其中：DPMM代表本发明方法，K-means代表K均值方法，Ennergy代表能量检测方法。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式所述的基于DPMM的宽带频谱感知中信号个数的估计方法，该方法包括以下步骤：