[发明专利]基于最优检测门限的两步认知无线电频谱检测方法

摘要

本发明提供一种基于最优检测门限的两步认知无线电频谱检测方法，涉及认知无线电频谱检测技术领域。该方法包括步骤S1、建立两步认知频谱检测模型，计算最优检测门限值th0、th1和th2；S2、采用能量检测方法对待检测频谱进行粗检测，得到粗检测值；S3、对所述粗检测值进行判断。S4、采用单门限循环平稳特征检测方法对待检测频谱进行细检测，得到细检测值；S5、对所述细检测值进行判断。本发明通过罚函数法推导出最优检测门限，在综合考虑频谱检测速度和精度性能下，使得漏检率最小，从而提高了频谱利用率，使得有限的频谱资源能够承载更多的数据，实现无线通信系统传输能力的提升。

主权项

一种基于最优检测门限的两步认知无线电频谱检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立两步认知频谱检测模型，基于频谱检测速度和频谱检测精度计算最优检测门限值th0、th1和th2；S2、依据所述频谱检测模型，采用能量检测方法对待检测频谱进行粗检测，得到粗检测值；S3、对所述粗检测值进行判断，若所述粗检测值大于th1，此时主用户存在，从用户不能使用当前频谱，结束检测；若所述粗检测值小于th1且小于th0，此时主用户不存在，从用户使用当前频谱，结束检测；若所述粗检测值小于th1且大于th0，进入步骤S4；S4、依据所述频谱检测模型，采用单门限循环平稳特征检测方法对待检测频谱进行细检测，得到细检测值；S5、对所述细检测值进行判断，若所述细检测值大于th2，此时主用户存在，从用户不能使用当前频谱，结束检测；若所述细检测值小于th2，此时主用户不存在，从用户使用当前频谱，结束检测，步骤S1中获取最优检测门限值的表达式为：minPM(thi‾)=PCSM+PFSPFSMs.j.PFS≤αPF≤β;]]>该表达式含义为：求得在约束条件PFS≤α和PF≤β下获得最小漏检率PM的其中，PF＝PCSF+PFSPFSF，PF为整个检测的误检率；α是执行细检测的参数，0＜α＜1，用来限制频谱检测速度；β是误检参数，0＜β＜1，根据系统对误检率的要求来限制频谱检测精度；PCSM为粗检测漏检率：PCSM=P(Y<th0|H1)=1-Q((th0/σn2-γ-1)K/(2γ+1));]]>PFS为执行细检测的概率：PFS=P(th0≤Y<th1)=P(th0≤Y<th1|H0)+P(th0≤Y<th1|H1)=(1-PCSF-PCSD0)+(1-PCSD1-PCSM);]]>PFSM为细检测漏检率：PFSM=P(YFS<th2|H1)=1-Q(th2-KFSRsα(τ)Σ-1Rsα(τ)4KFSRsα(τ)Σ-1Rsα(τ)),]]>Rsα(τ)=1T0∫-T0/2T0/2Rs(t,τ)e-j2παtdt,]]>T0为周期，α为循环频率，s(k)表示主用户的信号，s*(k)表示s(k)的共轭；PCSF为粗检测误检率：其中PFSF为细检测误检率：Y表示能量检测的统计量，H1表示主用户存在，从用户接收机同时接收到主用户信号和噪声，H0表示主用户不存在，从用户接收机只接收到噪声，主用户信号经过多进制相移键控调制，方差是噪声信号服从圆对称复杂的高斯过程，方差为PCSD0表示粗检测正确检测主用户不存在概率，PCSD1表示粗检测正确检测主用户存在概率，KFS表示细检测阶段周期采样个数，YFS表示循环平稳特征检测的统计量，K＝tsfs，ts表示双门限能量检测周期，fs表示双门限能量检测频率，Γ(a)是伽马函数