[发明专利]认知系统空频域联合资源建模及评估方法

摘要

本发明公开了一种认知系统空频域联合资源建模及评估方法。首先，对获得的认知通信以及认知通信对授权用户干扰的信道矩阵信息进行奇异值分解；其次，构造中间矩阵，并分别对其进行标准正交化处理；再次，分别在认知发射端以及认知接收端计算认知通信与干扰的空间相关度；综合考虑认知通信特征模式传输增益，进行空域资源质量评估；在此基础上，完成空频域资源的联合建模与质量评估。本发明在综合空间相关度和特征模式传输增益的基础上进行无线资源建模与评估，能够更加准确的描述无线资源，有利于认知系统合理选择无线资源，提高系统资源利用率，改善了认知系统的通信性能。

主权项

1.一种认知系统空频域联合资源建模及评估方法，包括以下步骤：步骤1：频谱感知；假设授权系统有N个频道，首先进行频谱感知，根据感知结果构造频率资源向量F＝[f₁ f₂ Λ f_N]其中f_i表示第i个频道的频道资源，当f_i＝1(i∈{1，L，N})表示该频道忙，无空闲的频道资源；当f_i＝0(i∈{1，L，N})表示该频道空闲，有空闲频道；步骤2：获得信道矩阵信息并处理；当授权系统不存在频谱空洞时，首先获得系统的信道矩阵信息H，并对其进行奇异值分解H＝UΛ(V)^H，其中Λ＝diag(λ₁，λ₂，L，λ_rank(H))(λ_i是矩阵H的第i奇异值)，U＝[u₁，L，u_rank(H)]，V＝[v₁，L，v_rank(H)]，进行奇异值分解后信道矩阵信息等效为rank(H)个并行子信道；步骤3：构造矩阵；构造中间矩阵Ti,jc=[vi,1cp,L,vi,rank(Hicp)cp,v1c,L,vj-1c,vj+1c,L,vrank(Hc)c]]]>和Mi.,jc=Uipc=[ui,1pc,L,ui,rank(Hipc)pc];]]>并采用Gram-Schmidt方法对标准正交化，得到T‾i,jc=[t‾i,1cp,L,t‾i,rank(HICP)cp,t‾1c,L,t‾j-1c,t‾j+1c,L,t‾rank(Hc)c];]]>取M‾i,jc=Mi,jc=[m‾i,1pc,L,m‾i,rank(Hipc)pc];]]>其中，中间矩阵中的表示在授权频道i上，认知发射机与授权接收机之间的信道信息矩阵进行奇异值分解后的V矩阵的第j列向量，表示认知接收机与认知发射机之间的信道信息矩阵Hc经过奇异值分解后的V矩阵的第j列向量，中间矩阵中的表示在授权频道i上，授权发射机与认知接收机之间的信道信息矩阵进行奇异值分解后的U矩阵的第j列向量；步骤4：计算相关度；在认知发射端进行认知通信与干扰的空间相关度评估，COi,jCTx=Σm=1rank(Hicp)|⟨vjc,t‾i,mcp⟩|+Σn≠jrank(Hc)|⟨vjc,t‾nc⟩|]]>在认知接收端进行认知通信与干扰的空间相关度评估，COi,jCRx=Σm=1rank(Hipc)|⟨ujc,m‾i,mpc⟩|]]>其中|·|表示求模运算，<a，b>表示向量a与向量b做内积运算；步骤5：空域资源联合质量评估因子(Joint Assessment Factor，JAF)的计算；定义空域资源联合评估因子：JAFi,j=(COi,jCTx·COi,jCRx)/λjc]]>其中，表示H^c的第j个奇异值，与分别为认知发射端与认知接收端的空间相关度评估。对于任意的频道i，具有最小JAF的无线资源具有最佳质量，即当1≤j≤rank(H^c)时，最佳的特征模式为满足min(JAF_i，j)的特征模式；步骤6：空频联合资源建模与评估；认知接收端构造矩阵S=JAF1,1JAF1,2LJAF1,rank(Hc)JAF2,1JAF2,2LJAF2,rank(Hc)MMOMJAFN,1JAFN,2LJAFN,rank(Hc)N×rank(Hc)]]>认知发射端对频谱感知道的频率向量F＝[f₁ f₂ L f_N]进行对角化处理，由此空频联合资源可以表示为如下公式：Rjoint=diag(F)S=f1JAF1,1f1JAF1,2Lf1JAF1,rank(Hc)f2JAF2,1f2JAF2,2Lf2JAF2,rank(Hc)MMOMfNJAFN,1fNJAFN,2LfNJAFN,rank(Hc)=r1,1r1,2Lr1,rank(Hc)r2,1r2,2Lr2,rank(Hc)MMOMrN,1rN,2LrN,rank(Hc)]]>其中，diag(·)表示对向量进行对角化处理；当无空闲频道时，通过遍历R_joint矩阵中的元素r_i，j＝f_iJAF_i，j，最小的元素具有最佳频道及特征模式，授权频道与认知特征模式的组合为即当1≤i ≤N，1≤j≤rank(H^c)时，最佳频道及特征模式为满足min(r_i，j)的