[发明专利]一种频谱感知方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种频谱感知方法及装置，该方法包括：获取认知用户对目标频谱进行感知得到的信号向量；对信号向量进行拆分重组得到拆分重组矩阵，再对信号向量进行分解重组得到分解重组矩阵；对拆分重组矩阵和分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据特征值生成信号特征向量；判断信号特征向量是否满足检测判据，若满足，则确定目标频谱不可用，若不满足，则确定目标频谱可用。本发明提供了一种在频谱感知中新的特征提取方式，通过对原始信号向量拆分重组和分解重组从而得到新矩阵，再进一步计算新矩阵的协方差矩阵，从而提取特征值，能省去复杂的门限推导，相比传统方法在性能上有所提高，且能有效提高检测性能。

技术领域

本发明涉及频谱感知技术领域，尤其涉及一种频谱感知方法及装置。

背景技术

随着无线电技术的进步和社会的发展，各行各业对无线电频率的需求越来越多，频谱资源匮乏的问题日益严重。目前，频谱资源采用国家统一分配授权的管理模式，将频谱分为两种类型：授权频段和非授权频段。其中，授权频段占据着大部分频谱资源，如电视广播频段，但不少授权频段处于空闲状态；开放使用的非授权频段占整个频谱资源的很少一部分，如无线局域网、无线城域网等无线网络大多使用非授权频段在工作，该频段上的用户很多，业务量也很大，无线电频段已基本趋于饱和。据美国联邦通信委员会的研究表明，已分配的频谱利用率为15％～85％。所以说，频谱资源的匮乏并不是真正意义上的频谱资源不足，更多是由频谱利用率过低造成的。

频谱感知是认知无线电的关键技术。频谱感知常用的算法有能量检测算法，该算法是一种最基本、最简单的信号检测方法，它无需知道信号的先验信息，复杂度低，容易实现。基于随机矩阵理论的方法也被逐渐运用到频谱感知中，该方法通过计算采样信号协方差矩阵的特征，从而作为统计量，然后推导相应的门限来进行判决，但该方法存在门限估计不准确的问题，会直接影响到频谱的感知性能。

发明内容

本发明实施例提供了一种频谱感知方法及装置，能有效提高检测性能。

根据本发明的一方面，提供一种频谱感知方法，包括：

获取认知用户对目标频谱进行感知得到的信号向量；

对所述信号向量进行拆分重组得到拆分重组矩阵，再对所述信号向量进行分解重组得到分解重组矩阵；

对所述拆分重组矩阵和所述分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据所述特征值生成信号特征向量；

判断所述信号特征向量是否满足检测判据，若满足，则确定目标频谱不可用，若不满足，则确定目标频谱可用。

优选地，所述对所述信号向量进行拆分重组得到拆分重组矩阵具体包括：

将所述信号向量的元素按元素顺序进行均等拆分，得到第一子信号向量，再将所述第一子信号向量进行重组得到第一拆分重组矩阵；

将所述信号向量的元素按预置间隔进行采样拆分，得到第二子信号向量，再将所述第二子信号向量进行重组得到第二拆分重组矩阵；

所述对所述拆分重组矩阵和所述分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据所述特征值生成信号特征向量具体为：

对所述第一拆分重组矩阵、所述第二拆分重组矩阵和所述分解重组矩阵进行协方差转化，并计算各个协方差矩阵的特征值，根据所述特征值生成信号特征向量。

优选地，所述再对所述信号向量进行分解重组得到分解重组矩阵具体为：

再对所述信号向量进行IQ分解并重组得到分解重组矩阵。

优选地，所述将所述信号向量的元素按元素顺序进行均等拆分，得到第一子信号向量，再将所述第一子信号向量进行重组得到第一拆分重组矩阵具体为：