[发明专利]基于可拓关联函数的无线认知传感器网络频谱感知的方法

权利要求书

1.基于可拓关联函数的无线认知传感器网络频谱感知的方法，其特征在于，具体步骤如下：

S1.通过物元表示方法对无线认知传感器网络中的授权用户和认知用户进行物元表示：

目标物元：G(授权用户 工作状态 H₀/H₁(非工作状态/工作状态))；

条件物元：R(认知用户 检测能量 E)；

S2.将目标物元进行转换得到：G(授权用户 H₀/H₁(a，b)/(c，d))；

其中(a，b)为非工作状态H₀下认知用户接收到的信号能量值的区间范围，(c，d)为工作状态H₁下认知用户接收到的信号能量值的区间范围；

S3.通过关联函数计算出区间H₀(a，b)和H₁(c，d)的关联度ρ(H₀，H₁)；

S4.根据关联度的取值范围判断H₀和H₁的关系，当H₀和H₁两个区间逐渐远离时，根据能量值所在的区间实现对授权用户状态的判定：当两个区间接近时，通过可拓关联函数计算出能量值基于两个不同区间的关联度实现对授权用户状态的判定。

2.根据权利要求1所述的基于可拓关联函数的无线认知传感器网络频谱感知的方法，其特征在于，所述步骤S4中的判断授权用户的工作状态的方式为：

S41.当关联度ρ(H₀，H₁)＞ρ₀时，则当检测信号能量值E属于H₀区间内时，即授权用户为非工作状态，判定值K＝-1，反之E属于H₁区间内时，授权用户则为工作状态，判断值K＝1；ρ₀的值是与采样数N有关的，不同的采样数将对应不同的ρ₀，因此在不同的条件下ρ₀的值也不同；当关联度ρ(H₀，H₁)≤ρ₀时，跳至步骤S42；

S42.通过关联函数计算出认知用户检测到的信号能量值E基于H₀和H₁的关联度ρ(E，H₁)和ρ(E，H₀)；根据关联度ρ(E，H₁)和ρ(E，H₀)计算认知用户的判定值K，

S43.计算信噪比SNR和认知用户相对于授权用户的距离L对认知用户的判定值K的影响度其中ω_L为基于距离参数的权重，ω_SNR基于信噪比参数的权重，ρ(L)为认知用户相对授权用户的相对距离的可信度，ρ(SNR)为信噪比可信度；

S44.重复上述步骤S41、S42、S43通过各个认知用户对授权用户进行判断，得到判定值K_i、影响度将所有得到的判定值K、影响度发送至融合中心，继而判断授权用户的工作状态；

其中i＝1，......，M，M为无线认知传感器网络中认知用户的个数。

3.根据权利要求2所述的基于可拓关联函数的无线认知传感器网络频谱感知的方法，其特征在于，所述步骤S42中：

当K＜-α的时候，此时判定授权用户为H₀状态；当K＞α的时候，则属于授权用户为H₁状态，将K＜-α或K＞α时的判定值K值发送到融合中心；而当-α＜K＜α时则舍弃此时的检测结果；其中α∈(0，1)。

4.根据权利要求2所述的基于可拓关联函数的无线认知传感器网络频谱感知的方法，其特征在于，所述步骤S43中ρ(L)的计算方式为其中L_max为认知用户距离授权用户最远的距离值，L_min为认知用户距离授权用户最近的距离值，L为一个认知用户距离授权用户的距离值；

ρ(SNR)的计算方式为其中SNR_max为认知用户中信噪比最大值，SNR_min为认知用户中信噪比最小值，SNR为一个认知用户的信噪比。