[发明专利]一种基于过采样的GLRT检测方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及认知无线电(Cognitive Radio)中的频谱检测算法。

背景技术

认知无线电技术是为了解决目前面临的频谱资源稀缺提出来的，而频谱检测算法是认知无线电的关键技术之一。为了避免认知无线电系统对授权用户产生有害的干扰，要求频谱检测方法能够在低信噪比下可靠地检测出授权用户信号来。

现有的MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)频谱检测算法有匹配滤波器检测算法(Matched Filter Detection，MF)、能量检测算法(Energy Detection，ED)、循环谱检测算法(Cyclostationary Feature Detection，CFD)等。然而这些算法都有自己显著的优缺点。循环谱检测算法需要知道主用户信号的频率周期特性，这对于实际的认知无线电用户来说很难得到，并且该算法具有很高的复杂度。当认知无线电用户知道主用户的调制方式、载波频率等信号信息时，匹配滤波器检测算法被认为是最优的检测算法。但这些信息同样在实际系统中很难得到，并且该算法需要认知无线电用户与主用户准确同步，这对于认知无线电用户同样是很难的。能量检测算法不需要主用户信号的先验信息和认知无线电用户与主用户之间的信道信息，并且当主用户信号采样满足独立同分布特性时可以获得很好的检测性能，但是能量检测具有一个致命的缺点，其性能极易受到噪声功率估计误差的影响。

以上检测算法均或多或少需要一些先验信息，这对于实际的认知无线电用户都是很难做到的。为了克服上述缺陷，文献：T.J.Lim，R.Zhang，Y.C.Liang，and Y.Zeng，GLRT-based spectrum sensing for cognitive radio，in Proc.IEEE Global Telecommun.Conf.，New Orleans，LA，Nov.30-Dec.4，2008，pp.1-5，提出了一种基于广义似然比(Generalized Log-likelihood Ratio Test，GLRT)的检测算法-AGM(Arithmetic-to-Geometric Mean)算法；文献：Pu Wang，Jun Fang，Ning Han，and Hongbin Li，Multiantenna-Assisted Spectrum Sensing for Cognitive Radio，IEEE Trans.Veh.Technol.，vol.59，no.4，pp.1791-1800，may 2010，在AGM算法的基础上假设在感知时间内信道信息不变，得到另一种新的GLRT检测算法-MSE(Maximum-to-Sum of Eigenvalues)算法。以上这些GLRT检测算法不需要任何先验信息，但是都是假设接收信号样本为独立同分布的，所以这就导致接收机必须对信号按符号速率进行采样，这样就带了两个缺点：①无法在短时间内累积大量样本数，从而很难在较短的感知时间内获得很好的检测性能；②未能利用信道的时间相关特性。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有GLRT检测算法未能利用信道相关性和不能在短时间累积大量信号样本的问题，提出了一种基于过采样的GLRT检测方法。

本发明技术方案是：一种基于过采样的GLRT检测方法，具体包括如下步骤：

步骤1：认知无线电用户分别对M根接收天线的接收信号进行过采样率为L的过采样，然后将第k个符号周期内过采样得到的样本信号组成过采样信号样本矩阵Y_k，1≤k≤K，其中，K表示过采样的符号周期数；

步骤2：认知无线电用户根据步骤1得到的过采样信号样本矩阵Y_k计算接收信号的平均能量T₁：其中，tr表示矩阵迹运算；

步骤3：认知无线电用户根据步骤1得到的过采样信号样本矩阵Y_k计算矩阵B_k：B_k＝Y_kU，1≤k≤K，其中，U通过对归一化信道时间相关矩阵特征值分解得到，∑＝diag[λ_h，1，…，λ_h，L]，特征值λ_h，l，1≤l≤L按降序排列；

步骤4：根据步骤3得到的结果B_k，1≤k≤K，计算相关统计量T₂，其中，B_k(:，l)表示矩阵B_k的第l列，‖g‖表示二范数运算；