[发明专利]认知无线网络中K秩融合策略的最佳k值求解方法

摘要

本发明提供了一种认知无线网络中K秩融合策略的最佳k值求解方法，给定n值并以最小化合作感知错误概率为目标，在已知单个次用户频谱感知检测门限的情况下可以通过偏微分求解出最佳k值，而在未知该检测门限值时，可以通过本发明提出的求解方法获得最佳k值。本发明在已知参与合作感知的次用户数的情况下，通过求解在不同k值下的检测门限区间，以最小化K秩融合错误概率为目标求得在不同k值下的最佳检测门限，根据在不同k值下的最佳检测门限讨论最佳的k值，该方法可以有效降低合作感知的错误概率。

主权项

一种认知无线网络中K秩融合策略的最佳k值求解方法，其特征在于，包括如下具体步骤：第一步：求解在不同k值下的检测门限区间，具体包括如下步骤：1.a)已知n、γ、ρ、和f_s，其中n为认知无线网络中的次用户数，γ为次用户接收到的主用户信号的信噪比，ρ为信道不可用的概率，为随机高斯噪声的功率，f_s为单个次用户频谱感知的采样频率；设定k为K秩融合的门限值，初始化k值，k＝1；1.b)设定根据公式(1)和(2)求解出单个次用户的检测概率和虚警概率$Q_d=\underset{i=k}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}n\\ i\end{array}\right)P_d^i{(1-P_d)}^{n-i}---\left(1\right)$$Q_f=\underset{i=k}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}n\\ i\end{array}\right)P_f^i{(1-P_f)}^{n-i}---\left(2\right)$其中Q_d和Q_f分别为基于K秩融合的合作感知机制的检测概率和虚警概率，和分别为合作感知机制的检测概率的门限值和虚警概率的门限值，P_d和P_f分别为单个次用户的检测概率和虚警概率，和分别为时的单个次用户的检测概率和虚警概率；设定单个次用户的频谱感知采用能量检测，则要求单个次用户的频谱感知时间τ_s要满足其中为感知时间门限，由下式(3)求得：${\mathrm{\τ}}_s^{\min }=\frac{1}{{\mathrm{\γ}}^2{f}_s}{(Q^{-1}\left({\stackrel{\‾}{P}}_f\right)-Q^{-1}\left({\stackrel{\‾}{P}}_d\right)\sqrt{2\mathrm{\γ}+1})}^2---\left(3\right)$其中Q^‑1(·)为高斯Q函数的反函数；1.c)设定根据公式(4)和(5)求解出检测门限和即单个次用户的检测门限区间为$P_d=Q\left((\frac{\mathrm{\ϵ}}{{\mathrm{\σ}}_w^2}-\mathrm{\γ}-1)\sqrt{\frac{{\mathrm{\τ}}_s{f}_s}{2\mathrm{\γ}+1}}\right)---\left(4\right)$$P_f=Q\left((\frac{\mathrm{\ϵ}}{{\mathrm{\σ}}_w^2}-1)\sqrt{{\mathrm{\τ}}_s{f}_s}\right)---\left(5\right)$其中Q(·)为高斯Q函数，ε为单个次用户频谱感知时的检测门限；1.d)以最小化K秩融合检测错误概率为目标求得在不同k值下的最佳检测门限即${\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{opt}}^k=\arg \underset{\mathrm{\ϵ}\∈[{\mathrm{\ϵ}}_k^{**},{\mathrm{\ϵ}}_k^{*}]}{\min }\mathrm{\ρ}(1-Q_d)+(1-\mathrm{\ρ})Q_f---\left(6\right)$1.e)若k≤n，则使当前的k加上1后作为更新后的k，即更新后的k＝k+1，回到1.b)；第二步：根据在不同k值下的最佳检测门限讨论最佳的k值k^*，即$k^{*}=\arg \underset{k\∈[1,n]}{\min }\mathrm{\ρ}(1-Q_d)+(1-\mathrm{\ρ})Q_f---\left(7\right)$由此，求解得到满足和约束条件的最佳k值。