[发明专利]基于二重可信的协同频谱感知方法

权利要求书

1.一种基于二重可信的协同频谱感知方法，其特征在于，包括下列步骤：

a.各次级用户SU_i在本地进行相互独立的频谱检测，得到频谱检测量 

b.各次级用户SU_i依据证据理论采用下式对其在第m时刻的频谱检测量 进行可信表达：

H₁：

H₀：

其中，零假设H₀代表主用户PU不存在，备择假设H₁代表主用户PU存在，μ_i.n＝NP_i.n，μ_i.n+s＝N(P_i.n+P_i.s)， n表示噪声、N是进行频谱感知时间段内的接受信号的采样数目、s表示信号，P_i.n，P_i.s分别表示第i个次级用户SU_i接收的噪声、信号的功率，m_i(H₁(m))表示第i个次级用户SU_i在第m时刻判定主用户PU存在的可信度，m_i(H₀(m))表示第i个次级用户SU_i在第m时刻判定主用户PU不存在的可信度；

c.各次级用户SU_i将检测结果可信度m_i(H₁(m))、m_i(H₀(m))传送至融合中心AP，融合中心AP先采用自适应迭代算法估计先验信息P₁(m)，P₀(m)， 然后再根据数据优化融合理论，采用下列公式得出第i个次级用户SU_i在第m时刻感知可信度c_i(m)：

其中，γ_i为第i个次级用户SU_i的本地可信度判决门限， 分别是SU_i的检测概率和虚警概率，P₀，P₁是主用户PU不存在、存在的先验信息，c₀是先验概率的权重，u_i(m)代表第m时间段内第i个次级用户SU_i的本地感知的结果，c_i1(m)，c_i0(m)是第m时刻感知可信度的两种 可能值，c_i(m)的取值根据u_i(m)在c_i1(m)，c_i0(m)中选择；

d.根据上述步骤得到的m_i(H₁(m))、m_i(H₀(m))和c_i(m)，融合中心AP采用下列公式对第m时刻主用户PU是否存在进行判决，并将最终的判定结果u₀(m)输出，

其中，u₀(m)为融合中心AP的判决输出，+1代表PU存在，-1代表PU不存在，η为融合中心AP的可信度判决门限。

2.根据权利要求1所述的一种基于二重可信的协同频谱感知方法，其特征在于，各次级用户SU_i采取能量检测法进行本地频谱感知，单个认知用户 i代表第i个次级用户，N是进行频谱感知时间段内的接受信号的采样数目，x_i(j)表示对第i个次级用户接收的信号进行采样的第j个采样点的信号，当N≥250时， 可近似为高斯分布， 噪声的方差 通过对信道进行一段时间的监测，估计出其粗略值。

3.根据权利要求1所述的一种基于二重可信的协同频谱感知方法，其特征在于，步骤c中，融合中心AP先采用自适应迭代算法估计先验信息 P₁(m)，，P₀(m)的具体实现方法如下：

用s_i(m)表示SU_i在第m时刻的判决状态，s_i(m)∈{s₁，s₂，s₃，s₄}，s₁，s₂，s₃，s₄定义如下：

s₁：u₀＝+1，u_i＝+1；

s₂：u₀＝-1，u_i＝-1；

s₃：u₀＝+1，u_i＝-1；

s₄：u₀＝-1，u_i＝+1；

其中，u₀是全局感知的结果，s₁，s₄分别是检测及虚警的情况，Δ(m)是第m时刻的调整因子， 则第i个次级用户SU_i第m个时刻的累积状态为：

其中，a_1i(k)，α_2i(k)，α_3i(k)，α_4i(k)分别代表在k时刻对s₁，s₂，s₃，s₄四种状态的判断，是则取+1，不是则取0，对于每一时刻只有一个状态判断为1，其余三个的值均为0，w_1i(m)，w_2i(m)，w_3i(m)，w_4i(m)分别表示第m时刻前，第i个次级用户SU_i出现s₁，s₂，s₃，s₄四种状态次数的加权和，基于J_i(m)，可估计 P₁(m)，P₀(m)如下：