[发明专利]基于最大互相关熵准则鲁棒稀疏的宽带频谱感知算法

说明书

本发明提供一种基于最大互相关熵准则鲁棒稀疏的宽带频谱感知算法，解决非高斯噪声环境中宽带频谱感知的问题。本发明一方面利用最大互相关熵准则(Maximum Correntropy Criterion,MCC)的鲁棒性对非高斯噪声进行抑制，解决了非高斯噪声对频谱感知算法的不利影响；另一方面引入互相关熵诱导度量(Correntropy Induced Metric,CIM)作为宽带频谱估计的稀疏惩罚项，利用频谱的稀疏性进行稀疏估计，加快频谱向量的估计速度。

技术领域

本发明涉及无线通信领域，特别涉及一种鲁棒的宽带频谱感知方法。

背景技术

为了合理有效地利用好无线频谱资源，目前各国政府都采用固定的频谱分配策略，即将无线频谱按照频率划分互不重叠的频段，再将某个或某几个特定的频段分配给不同的业务或系统。总的来说所有的无线频谱被分为授权频谱和非授权频谱。授权频谱是国家授权给特定业务或系统的无线频谱，由特定系统使用的，其他非授权的系统无法使用，若擅自使用属于违法行为，将被追究法律责任。被授权使用授权频谱的系统用户称为授权用户或者主用户(Primary User,PU)。非授权频谱则是可以随意使用无需无线频谱管理部门授权的频谱资源。随着无线通信技术的高速发展，特别是现在5G网络的大规模商用和大量终端的普及，无线频谱资源变的日趋紧缺。目前这种固定分配方式的弊端逐渐显现。一方面某些授权频段，由于业务需求旺盛，用户量大，导致无线频谱资源紧张不够用，出现频谱拥塞。如电信运营商所使用的无线频段。另一方面，有一大部分的无线频谱得不到充分利用，如数字电视频段。曾经有利于无线通信发展的固定频谱分配策略已成为阻碍无线通信发展的最大障碍之一。为了继续保持无线通信的高速发展，必须要打破这种固定的分配策略，建立一种动态频谱共享的新策略。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术就是在此背景下被推上无线通信的历史舞台。

认知无线电是一种能够根据不断变化的无线电磁环境，感知其周围的电磁环境状态，并根据所感知的状态自适应地改变自身无线传输参数无线技术。频谱感知技术在认知无线电中起着至关重要的作用，是认知无线电技术应用的基础。认知无线电设备为了高效地进行感知频谱，通常需要感知一个宽频段的无线频谱，来增加找到空闲频谱的可能性。如果认知无线电设备的采样速率要达到奈奎斯特采样率进行全信号恢复的话，这对采样设备要求很高同时也需要很大的计算量，这对大多数认知无线电应用来说是很困难的。可喜的是通常情况下，主用户并不是一直不间断地使用授权频谱，所以认知用户接受到的信号在频域通常是稀疏的。正是因为这种稀疏性，使得亚奈奎斯特压缩采样稀疏信号恢复成为可能，这大大降低了认知用户设备的要求，有利于认知无线电技术的快速应用。

本发明考虑在实际的非高斯噪声环境中，提出鲁棒稀疏的宽带频谱感知算法。针对非高斯噪声的冲击特性，提出基于最大互相关熵准则(Maximun Correntropy CriteriaMCC)的信号估计算法，利用互相关熵的鲁棒性对冲击噪声产生的异常误差进行抑制，获得鲁棒的压缩感知性能。此外为了提高算法的收敛速度，将互相关熵引入度量(CorrentropyInduced Metric,CIM)作为惩罚项，使得算法快速收敛。

发明内容

本发明的目的在于提供一种鲁棒的宽带频谱感知方法，应用场景以认知无线电场景为例，但并不局限于认知无线电场景。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

基于最大互相关熵准则鲁棒稀疏的宽带频谱感知算法，包括以下步骤：

1)认知用户根据设置的欠采样率，进行亚来奎斯特采样，获得欠采样信号，然后根据全采样与欠采样的相互关系获得欠采样逆离散傅里叶变换子矩阵；

2)经过步骤1)后，认知用户应用基于最大互相关熵准则鲁棒稀疏的在线频谱向量估计算法进行频谱估计，直至算法收敛，获得频谱向量估计，完成频谱感知任务。