[发明专利]一种次级用户检测认知无线电频谱的方法及系统

摘要

本发明提供了一种次级用户检测认知无线电频谱的方法及系统，所述方法包含：步骤101）根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性，计算次级用户在某段时间内接收数据的实际功率谱与平均功率谱的差值，从而抵消定频干扰功率谱而保留跳频信号功率谱；步骤102）对保留的跳频信号功率谱进行傅里叶逆变换求出自相关函数，然后使用时域自相关算法检测含有突发定频干扰时的频段。由于现有技术的时域自相关算法没有考虑突发定频干扰的情况，即只考虑了叠加高斯白噪声的单一信号，因而检测精度很低。而本发明中改进的时域自相关检测法考虑了突发定频干扰对检测结果的影响，因而使得检测精度更高。

主权项

一种次级用户检测认知无线电频谱的方法，所述方法包含：步骤101)根据跳频信号功率谱随时间变化的差异性，计算次级用户在某段时间内接收数据的实际功率谱与平均功率谱的差值，从而抵消定频干扰功率谱而保留跳频信号功率谱；步骤102)对保留的跳频信号功率谱进行傅里叶逆变换求出自相关函数，然后使用时域自相关算法检测含有突发定频干扰时的频段；其中，所述步骤101)进一步包含：步骤101‑1)截取次级用户在某段时间内接收的非平稳信号，且截取的非平稳信号是长度为N的离散数据序列，具体表示为：$x_N\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{a}{\Σ}}{S}_{Fi}\left(n\right)+\underset{j=1}{\overset{b}{\Σ}}{S}_{Hj}\left(n\right)+n\left(n\right)$其中，S_Fi(n)表示a个定频干扰,i＝1,2,…,a；S_Hj(n)表示b个跳频信号,j＝1,2,…,b；n(n)表示高斯白噪声；函数x_N(n)的参数n的取值范围为：n＝0,1,2,…,N‑1；步骤101‑2)将上述长度为N的非平稳信号划分为L段平稳信号，且每一段平稳信号的长度为M，每一段用x_MK表示；步骤101‑3)采用如下公式计算每一段平稳信号x_MK的功率谱P_xMK(n′)(ω)：$P_{xMK\left(n^{\′}\right)}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{1}{M}|{\mathrm{\Σ}}_{n^{\′}=0}^{M-1}{x}_{MK}\left(n^{\′}\right)e^{-{\mathrm{j\ωn}}^{\′}}{|}^2;$其中，n′的取值范围为：n′＝0,1,2,…,(M‑1)；K＝1,2,3,…,L；步骤101‑3)根据如下公式计算得到的所有各段平稳信号的功率谱的平均值：${\stackrel{\‾}{P}}_{x_{N\left(n\right)}}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{1}{L}\underset{K=1}{\overset{L}{\Σ}}{P}_{xMK\left(n^{\′}\right)}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{1}{ML}\underset{K=1}{\overset{L}{\Σ}}|\underset{n^{\′}=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{x}_{MK}\left(n^{\′}\right)e^{-{\mathrm{j\ωn}}^{\′}}{|}^2$步骤101‑4)根据如下公式，对步骤101‑1)次级用户截取的整段非平稳信号进行傅里叶变换，进而得到所截取信号的功率谱；$P_{xN\left(n\right)}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{1}{N}|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{x}_N\left(n\right)e^{-j\mathrm{\ω}n}{|}^2$步骤101‑5)基于截取信号的功率谱和所有各段平稳信号的功率谱的平均值计算对消功率谱，得到保留跳频信号功率谱，具体计算公式如下：所述步骤102)进一步包含：步骤102‑1)对保留跳频信号功率谱P_SUB(ω)进行傅里叶逆变换得到自相关函数R_X1(τ)，具体变换公式如下：$R_{X1}\left(\mathrm{\τ}\right)={F^{-1}}_{\mathrm{\τ}}\[P_{SUB}\left(\mathrm{\ω}\right)\]={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}{P}_{SUB}\left(\mathrm{\ω}\right)e^{j\mathrm{\ω}\mathrm{\τ}}d\mathrm{\ω}$其中，自相关函数R_X1(τ)是定频干扰抑制后的自相关函数；步骤102‑2)基于定频干扰抑制后的自相关函数，采用时域自相关策略实现频谱空洞的检测。