一种实时频谱感知方法及系统

本发明涉及认知无线电，特别是涉及一种实时频谱感知方法及系统。

背景技术：

1、频谱感知是认知无线电中的关键技术，使得感知用户能够实时监测周围的电磁环境发现未知信号，目前已经提出了许多频谱感测算法。然而，现有的实时感知方法通常需要通信信号的导频或前导码信息，而非实时感知方法需要上层协议提供“静默期”(一定地理范围内，所有设备停止发送信号)，以保证噪声估计的准确性。因此，需要一种实时频谱感知方法，无需导频或前导码信息，可以实现非合作信号的检测；又无需上层协议提供“静默期”，从而减少网络协调的负担。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种实时频谱感知方法及系统，能够无需导频或前导码信息，也无需上层协议提供“静默期”，就可以实现非合作信号的检测。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种实时频谱感知方法，包括以下步骤：

3、实时获取目标频段的信号采样数据，并将目标频段信号表示为包含若干采样样本的复向量；

4、通过计算所述目标频段信号的自相关系数来生成近似协方差矩阵；

5、使用子空间迭代的数值逼近方法求解获得所述近似协方差矩阵的全部特征值；

6、确定所述近似协方差矩阵的特征值中的最大值为最大特征值；

7、判断所述最大特征值是否大于判决门限，如果大于则所述目标频段内存在未知信号。

8、进一步的，所述判断最大特征值是否大于判决门限的步骤之前，还包括：

9、利用除所述最大特征值之外的其它所有所述近似协方差矩阵的特征值来估计环境噪声方差；

10、根据所述环境噪声方差计算得到判决门限。

11、进一步的，所述环境噪声方差通过以下公式计算

12、

13、其中，为所述环境噪声方差，l为所述近似协方差矩阵的平滑因子，ω2至ωl为除所述最大特征值之外的其它所有所述近似协方差矩阵的特征值。

14、进一步的，所述判决门限为所述环境噪声方差同阈值参数η的乘积，所述阈值参数η通过以下公式计算

15、

16、其中，n为所述复向量包含的采样样本个数，l为所述近似协方差矩阵的平滑因子，pfa为期望的虚警概率指标，为2阶tracy-wisdom分布累计分布函数的逆，与的计算方法如下，

17、

18、

19、式中ηn,l、γn,l、μn,l的计算方法如下，

20、

21、

22、

23、进一步的，所述使用子空间迭代的数值逼近方法求解获得所述近似协方差矩阵的全部特征值，包括：

24、s0设置迭代初始矩阵x0，迭代终止参数ε，以及迭代指示符k＝0；

25、s1令k＝k+1，矩阵其中为所述近似协方差矩阵，n为所述复向量包含的采样样本个数；

26、s2计算矩阵bk＝(yk)tyk并求解所述矩阵bk的特征值

27、s3更新矩阵其中为对应的特征向量；

28、s4如果连续两次迭代计算获得的特征值满足则输出当前计算获得的特征值否则返回步骤s1，其中l＝1,2,...,l，l为所述近似协方差矩阵的平滑因子。

29、进一步的，所述通过计算所述目标频段信号的自相关系数来生成近似协方差矩阵，包括：

30、计算所述目标频段信号复向量y＝[y0,y1,...,yn-1]的自相关系数λ(l)，

31、

32、其中l＝0,1,...,l-1，l为近似采样协方差矩阵的平滑因子；

33、生成近似协方差矩阵

34、

35、进一步的，所述信号采样数据是通过对所述目标频段信号进行带通滤波和下变频后，对基带信号进行时域采样得到的。

36、本发明还提供一种实时频谱感知系统，包括：

37、采集模块，用来实时获取目标频段的信号采样数据，并将目标频段信号表示为包含若干采样样本的复向量；

38、矩阵生成模块，用来通过计算所述目标频段信号的自相关系数来生成近似协方差矩阵；

39、特征值计算模块，用来使用子空间迭代的数值逼近方法求解获得所述近似协方差矩阵的全部特征值；

40、最大特征值模块，用来确定所述近似协方差矩阵的特征值中的最大值为最大特征值；

41、判决模块，用来判断所述最大特征值是否大于判决门限，如果大于则所述目标频段内存在未知信号。

42、进一步的，还包括：

43、方差计算模块，用来利用除所述最大特征值之外的其它所有所述近似协方差矩阵的特征值来估计环境噪声方差；

44、门限计算模块，用来根据所述环境噪声方差计算得到判决门限。

45、有益效果

46、由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：

47、(1)本发明基于信号采样协方差矩阵的特征值，无需导频或前导码信息，可以实现非合作信号的检测；又无需上层协议提供“静默期”，减少了网络协调的负担；

48、(2)本发明使用子空间迭代等数值逼近方法替代了计算复杂度高的特征值分解过程，是一种具备算法asic能力的轻量化方法，适用于便携式软件无线电平台或微型化电磁传感器；

49、(3)仿真结果证明，本发明所提出的方法对于接收功率微弱(-85dbm)的数字调制通信信号，具有接近理想能量检测器的检测概率性能。

技术特征：

1.一种实时频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述最大特征值是否大于判决门限的步骤之前，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境噪声方差通过以下公式计算

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判决门限为所述环境噪声方差同阈值参数η的乘积，所述阈值参数η通过以下公式计算

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用子空间迭代的数值逼近方法求解获得所述近似协方差矩阵的全部特征值，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过计算所述目标频段信号的自相关系数来生成近似协方差矩阵，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号采样数据是通过对所述目标频段信号进行带通滤波和下变频后，对基带信号进行时域采样得到的。

8.一种实时频谱感知系统，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括：

技术总结
本发明涉及一种实时频谱感知方法及系统。其中，实时频谱感知方法包括以下步骤：实时获取目标频段的信号采样数据，并将信号表示为包含若干采样样本的复向量；通过计算所述目标频段信号的自相关系数来生成近似协方差矩阵；使用子空间迭代的数值逼近方法求解获得所述近似协方差矩阵的全部特征值；判断最大特征值是否大于判决门限，如果大于则所述目标频段内存在未知信号。本发明的轻量化算法具备ASIC化能力，且无需导频或前导码信息也无需上层协议提供“静默期”，就可以实现非合作信号的检测，减少了网络协调的负担。

技术研发人员：马慧,张琪露,李宝清,周磊磊
受保护的技术使用者：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23