[发明专利]基于特征值的单边右尾拟合优度检验频谱感知方法及装置

说明书

本发明提出了一种基于特征值的单边右尾拟合优度检验频谱感知方法及装置，用于解决现有技术中存在的检测概率较低的技术问题。实现步骤包括：信号接收采样模块与接收信号分段模块对授权用户信号进行接收、采样后分段，再由协方差计算模块计算每段信号的协方差矩阵，之后特征值分解模块对每段信号的协方差矩阵进行特征值分解并计算最大特征值与迹均值的比值，拟合对象计算模块计算每段的拟合对象，最后拟合优度检验模块计算检验统计量并判决是否存在授权用户，完成频谱感知。本发明在保证稳定性的前提下，有效提高了检测概率，可用于认知无线电系统中未授权用户对空闲频谱的检测。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种频谱感知方法及装置，具体涉及一种基于接收信号协方差矩阵特征值的单边右尾拟合优度检验的频谱感知方法及装置，可用于认知无线电系统中未授权用户对空闲频谱的检测。

背景内容

频谱感知是认知无线电技术的关键环节，认知无线电系统中未授权用户通过频谱感知技术自动地感知周围频谱的使用情况，在不干扰授权用户正常通信的前提下利用空闲的频谱资源，频谱感知技术的应用，实现了对频谱资源的动态管理，提高了频谱利用率，为缓解频谱资源不足的问题提供了强有力的技术支持，可靠的频谱感知技术可以保障整个认知无线电系统的高效运行。

现有的频谱感知方法主要分为基于能量检测的频谱感知方法、基于匹配滤波器检测的频谱感知方法、基于循环特征检测的频谱感知方法、基于拟合优度检测的频谱感知方法和基于随机矩阵理论的频谱感知方法等。基于能量检测的频谱感知方法复杂度较低，但易受噪声不确定度影响；基于匹配滤波器检测的频谱感知方法性能优异，但需要发送信号的先验信息；基于循环特征检测的频谱感知方法精度高，需要较大的数据量，计算复杂度高，实际应用中受到限制；基于拟合优度检测的频谱感知方法不需要发送信号的任何先验信息，根据接收信号的经验分布数构造统计量，将频谱感知转化为一种拟合优度检测问题，但现有的拟合优度检验多数基于卡方分布，易受噪声不确定度的影响。

基于随机矩阵理论的感知方法的首先对接收信号进行采样，将采样后的离散信号存入矩阵，计算接收信号矩阵的协方差矩阵，进行特征值分解，利用特征值的结构计算检验统计量，进行感知，该类方法不受噪声不确定度影响，检测性能稳定，在Nadler B,Penna F,Garello R 2011年IEEE International Conference on CommunicationsNadler.IEEE,2011:1-5.发表论文的Performance of Eigenvalue-Based Signal Detectors withKnown and Unknown Noise Level中，公开了一种基于接收信号协方差矩阵特征值的频谱感知方法，该方法首先用多天线对授权用户信号进行接收并采样，将离散的采样点存入矩阵，得到接收信号矩阵，之后求接收信号矩阵的协方差矩阵，对该协方差矩阵进行特征值分解，求出最大特征值与迹均值的比值作为检验统计量，最后将检验统计量与门限进行比较，判断是否存在授权用户，得出频谱感知结果。该方法通过接收信号协方差矩阵的特征值计算检验统计量，不受噪声不确定度的影响，检测性能稳定，但存在的缺陷是未充分利用特征值分布的信息，导致检测概率较低。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷,提出一种基于特征值的单边右尾拟合优度检验的频谱感知方法及装置，用于解决现有技术中存在的检测概率较低的技术问题。

本发明的技术思路是：信号接收采样模块与接收信号分段模块对授权用户信号进行接收、采样后分段，协方差计算模块计算每段信号的协方差矩阵，再由特征值分解模块对每段信号的协方差矩阵进行特征值分解并计算最大特征值与迹均值的比值，之后通过拟合对象模块计算出每段的拟合对象，最后拟合优度检验模块计算检验统计量并判决是否存在授权用户。

根据上述技术思路，实现本发明目的采取的技术方案为：

一种基于特征值的单边右尾拟合优度检验的频谱感知方法，包括如下步骤：

(1)信号接收采样模块对接收的授权用户信号进行采样：