[发明专利]基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法

摘要

本发明公开了一种基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，本发明为了解决现有异构网络频谱感知策略要求频段是稀疏的问题，提出了一种基于二阶统计量检测的协作式频谱感知策略。本发明利用授权频段上各类信号之间不存在相关性这一特点，首先选择感知用户中瞬时信道条件最好的几个用户作为感知中心，然后利用它们去检测各类信号在授权频段上的占用情况。在判断某类信号在授权频段上的使用情况时，可利用本发明策略将其它类信号的影响去除，即保证检测的准确性和可靠性又不增加检测复杂度。

主权项

1.基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，其特征在于；具体包含如下步骤；

步骤A：感知用户将接收到的信号x(n)用多陪集采样，将x(n)分成L组，每组N个元素，然后进入步骤B，其中L和N均为正整数；

步骤B：选择一个压缩率为的压缩矩阵C，该压缩矩阵满足最小稀疏准则，使具有托普利兹结构的待压缩矩阵中的主要元素至少出现一次，然后进入步骤C；

步骤C：利用步骤B中产生的压缩矩阵C对已分为L组的接收信号x(n)进行压缩采样，进而从每组N元素中保留M个元素，并计算压缩采样后信号的二阶统计量自相关矩阵，然后进入步骤D；

步骤D：根据待感知的异构网络数i，确定以之相对应的感知节点数量，并且每个感知节点持有相应的网络的信号的基本信息，然后进入步骤E；

步骤E：每个感知中心利用自相关矩阵及压缩采样后的信号将对信号本省重构的问题转化为对信号功率值最优估计的问题，由于信号是零均值的高斯分布信号，问题最终被转化为对功率值的最大似然估计，然后进入步骤F；

步骤F：各感知中心将各自感知网络在待感知频段上的感知情况传送给融合中心，融合中心将各感知节点的感知结果进行融合并将结果反馈给请求接入的新用户。

2.根据权利要求1所述的基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，其特征在于，步骤A至步骤B中所述的，假设异构无线网络中有i种网络类型。每种网络中信道条件最好的用户被选为感知中心，来检测本网络类型的用户在频段上的占用情况；异构无线网络中的感知中心对全部频段的使用情况进行检测，检测信息最终被发送到融合中心，由融合中心最终做出判断，检测到空闲频段及用频请求就可以实现动态频谱接入。

3.根据权利要求1所述的基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，其特征在于，所述步骤B具体如下：由于感知中心接收到的信号x(n)数据量大，冗余信息多，使得计算复杂度大，所需的处理硬件成本高，所以需要对信号x(n)进行压缩处理，对信号x(n)进行压缩处理的压缩矩阵C的压缩率为满足使托普利兹结构的待压缩矩阵中的主要元素至少出现一次的特性。

4.根据权利要求1所述的基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，其特征在于，在步骤C中，将分为L组的接收信号x(n)进行压缩采样，使压缩后从每组N元素中保留M个元素，并计算压缩采样后信号的二阶统计量自相关矩阵。

5.根据权利要求1所述的基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，其特征在于，所述步骤E具体如下：每个感知中心利用自相关矩阵及压缩采样后的信号将对信号本身重构的问题转化为对信号功率值最优估计得问题，由于信号是零均值的高斯分布信号，问题最终被转化为对功率值得最大似然估计，由于估计函数不是一个凸函数，不容易求解出全局的最优解，但当一个目标函数难以优化时，我们可以寻找另一个较为容易优化的目标函数，用于逼近原目标函数，那么我们所寻找的这个目标函数的最优值可以无限的接近原目标函数的最优值，当迭代结束时，当前最优值即为原目标函数的最优值。