[发明专利]基于相位补偿的认知云网络协作频谱感知方法

摘要

本发明涉及一种基于多路信号之间相位差补偿的认知云网络协作频谱感知方法，在一个包括一个主用户和N个认知用户的认知云网络中，每个认知用户将各自接收到的信号发送到云端，云端对各节点接收到的信号进行相位补偿，实现最大合并，并最终做出频谱检测判决。使用本发明方法进行云网络协作频谱感知，云端先对各路信号进行最大合并，然后对合并后的信号进行频谱感知，有效利用了所有认知用户节点的感知信息，大幅度提高了云网络多用户协作频谱感知的准确性。

主权项

1.一种基于相位补偿的认知云网络协作频谱感知方法，所述认知云网络包括一个主用户、N个认知用户，所述N个认知用户形成N个频谱检测感知节点，所述协作频谱感知方法包括如下步骤：步骤1、N个感知节点将各自接收到的信号s_i(t)发送至云端,i＝1……N,t为时间；步骤2、云端在N路接收信号中选择能量最大的一路信号s_m(t)作为参考信号，并对其进行希尔伯特变换步骤3、对于余下的N‑1路信号分别进行相位补偿，具体步骤包括：a、将经过希尔伯特变换后的信号与第i路信号相乘并对相乘之后的信号进行低通滤波，得到一个与这两路信号相位差θ_e,i(k_i)成正比的函数f[θ_e,i(k_i)]，θ_e,i(k_i)为第i路信号与第m路信号间的相位差，i≠m，k_i为第i路信号相位补偿的次数，初始值为1；b、若相位差函数f[θ_e,i(k_i)]的绝对值大于预设阈值，则对第i路信号的相位进行相位补偿，相位补偿公式为为算法迭代步长，θ_i(0)为第i路信号s_i(t)的初始相位，并将相位补偿后的信号作为第i路新的信号重复步骤a和b，每迭代一次，k_i增加1，直到所有的相位差函数f[θ_e,i(k_i)]的绝对值均小于预设阈值；步骤4、云端将相位补偿完成后的N‑1路接收信号s_i(t)和所述能量最大的一路信号s_m(t)进行叠加合并，然后对合并后的信号进行频谱检测，做出频谱检测判决结果。