[发明专利]一种基于分组数据型序贯能量检测的信道频谱感知方法

摘要

本发明提供了一种基于分组数据型序贯能量检测的信道频谱感知方法，包括如下步骤：在信道检测时间内对信道按感知周期进行周期性采样，并对感知周期中感知时间内的感知信号进行分组，再将各个分组进行组合，得到超采样；计算超采样序列的对数似然比；根据序贯检测法，设定检测统计量的判决准则；对下一感知周期中感知时间内的感知信号重复执行上述步骤，直到在信道检测时间内获得信道的占用情况。该信道频谱感知方法增加了数据传输时长，提高了吞吐能力，简化了似然比计算过程，减轻了次用户的计算负担，减少了短期信道随机性的影响，提高了信道频谱感知效率，从而间接地提高了吞吐能力。

主权项

一种基于分组数据型序贯能量检测的信道频谱感知方法，设定次用户接收的信号模型为$x\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}w\left(t\right),& H_0\\ s\left(t\right)+w\left(t\right),& H_1\end{array}\right.,$其中，H₀和H₁分别表示信道空闲和信道被主用户占用，为接收到主用户的复信号，为复高斯白噪声，s(t)与w(t)互相独立，为信号s(t)的方差，为白噪声w(t)的方差，信道增益为常数并忽略；其特征在于，本信道频谱感知方法包括如下步骤：步骤1，在信道检测时间T_cdt内对信道按感知周期T_sp进行周期性采样，并对感知周期T_sp中感知时间T_st内的感知信号进行分组，再将各个分组进行组合，得到超采样y_k为：$y_k=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|x((k-1)M+m)\right|}^2,k=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;---\left(1\right)$式中，M为每组内的采样数，m为采样点序号，k为分组序号，x为采样信号；步骤2，当k≥20时，由中心极限定理可知，在感知时间T_st内y_k近似为高斯分布：$y_k~\left\{\begin{array}{cc}N({\mathrm{\&sigma;}}_w^2,\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_w^4}{M}),& H_0\\ N((1+\mathrm{\&gamma;}){\mathrm{\&sigma;}}_w^2,(1+2\mathrm{\&gamma;})\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_w^4}{M}),& H_1\end{array}\right.---\left(2\right)$式中，N(·)表示为高斯分布，为采样的信噪比；步骤3，根据式(2)计算超采样序列Y_K＝[y₁,…,y_K]的对数似然比为：$\left(Y_k\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\ln \frac{P\left(y_k\right|H_1)}{P\left(y_k\right|H_0)}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\{\frac{\mathrm{M\&gamma;}}{(1+2\mathrm{\&gamma;}){\mathrm{\&sigma;}}_w^4}{(y_k-\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_w^2}{2})}^2-\frac{\mathrm{M\&gamma;}+2\ln (1+2\mathrm{\&gamma;})}{4}\}---\left(3\right)$步骤4，根据序贯检测法，设定检测统计量D_K的判决准则为：其中，和为两个门限值，P_d为检测概率，P_f为虚警概率，即当L(Y_K)≤A时，表明信道为空闲状态，次用户可占用信道传输数据，当L(Y_K)≥B时，表明信道被主用户占用，次用户不可占用信道传输数据，当A<L(Y_K)<B时，则进行步骤5；步骤5，对下一感知周期T_sp中感知时间T_st内的感知信号重复执行步骤1‑4，直到在信道检测时间T_cdt内获得信道的占用情况。