认知无线电中频谱空洞的探测方法
专利汇可以提供认知无线电中频谱空洞的探测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 认知无线电 中 频谱 空洞的探测方法，它属于无线通信技术领域，采用该探测方法可以确定认知无线电系统使用频段的频谱空洞状况，使该频段在无线通信业务中进一步得到开发和利用。该方法的步骤为：获取认知无线电业务要求的用户参数；计算干扰 温度 限；确定严格干扰温度限，构造干扰温度限栅格；设定数据 采样 点个数，并利用谱估计 算法 ，进行干扰温度估计；将获得的干扰温度估计值与干扰温度限栅格进行比较，获得修正因子；用最佳估计条件来确定探测步骤的进展；用严格干扰温度限对满足最佳估计条件的干扰温度估计值进行判决，得出该认知无线电系统使用频段内的空洞可用性状况。，下面是认知无线电中频谱空洞的探测方法专利的具体信息内容。
1.认知无线电中频谱空洞的探测方法，该方法的具体实现步骤如下：
(1)获取认知无线电业务要求的用户参数：最低信噪比SNRmin、发射功率Ptr和传 播距离d；
(2)把获得的用户参数以及认知无线电信号的发射频率f代入干扰温度限的计算公 式，计算出干扰温度限Tlim，该干扰温度限的计算公式为：
Tlim＝αPtrH(f，d)/(SNRminBc)
其中，参数H(f，d)表示采用的无线信道传播模型，例如自由空间传播模型，参数 α是根据具体谱估计算法，例如MTM-SVD算法，所确定的比例因子；
(3)设定最大许可干扰带宽BI，确定严格干扰温度限，构造干扰温度限栅格；
(4)设定数据采样点个数N，并利用谱估计算法，例如MTM-SVD算法，进行干 扰温度估计；
(5)将获得的干扰温度估计值与干扰温度限栅格进行比较，获得修正因子m；
(6)用最佳估计条件来确定探测步骤的进展，最佳估计条件是达到要求的频率分辨 率或者要求的空洞中白空的占有率，对于不满足最佳估计条件的，应改变数据采样点个 数N，令Nnew＝mN，重复上述步骤(4)和(5)，再次进行干扰温度估计，使之达到所 需的频率分辨率或者空洞中白空的占有率，对于满足最佳估计条件的可以进行以下步骤；
(7)用严格干扰温度限Tth对满足最佳估计条件的干扰温度估计值进行判决，大于该 严格干扰温度限的空洞判决为黑空，用数值“1”来表示，而对小于该严格干扰温度限的 空洞判决为白空，用数值“0”来表示，得出该认知无线电系统使用频段内的空洞可用性 状况。
2.根据权利要求1所述的认知无线电中频谱空洞探测方法，其特征在于所说的严格 干扰温度限是这样确定的，设定最大许可干扰带宽BI，频率分辨率为B，当频率分辨率 B＞BI时，则严格干扰温度限Tth为：
Tth＝BITlim/B
当频率分辨率B≤BI时，不再考虑干扰带宽的影响，严格干扰温度限直接定义为：
Tth＝Tlim。
3.根据权利要求1所述的认知无线电中频谱空洞探测方法，其特征在于所说的干扰 温度限栅格结构的构造方法为：根据严格干扰温度限构造一种栅格结构，从低到高，每 条栅格分别是严格干扰温度限的正整数倍，即：
Thi＝iTth，i＝1，2，......。
4.根据权利要求1所述的认知无线电中频谱空洞探测方法，其特征在于所说的修正 因子m的确定方法是：将干扰温度估计值与设立的各条栅格进行比较，可以得到超出Th1 的干扰温度估计值所处的最大的栅格位置为[Thm，Thm+1]，依照该最大的栅格位置就可 以确定修正因子m的数值。
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及认知无线电技术的频谱感知和频谱空洞的分析技 术，具体地说是认知无线电中频谱空洞的探测方法，可用于确定认知无线电系统使用频段 的频谱空洞状况。
背景技术
(1)在连续的几个突发时段内检测到D(t)在突发跳变时的减小量都超过预定的门限。
(2)当传送结束后，D(t)呈现微小的波动。
上述文献方法在理论上说明需要确定合适的频率分辨率来进行频谱的感知，设定相应 的干扰温度限进行频谱空洞的探测，但其中的频率分辨率是固定的，不能自适应地变化。 而且此种利用“判决统计量”的方法比较适合于传输业务单一且已知的情况。而在认知无 线电系统使用频段很宽而其内具有不同的传输业务，和认知无线电系统使用频段内所传输 业务分配状况未知的两种情况下，由于不能得到有关传输业务的带宽信息，无法确定“判 决统计量”中的考察频段宽度，故不适合使用这种方法。因此，针对后两种情况的频谱空 洞探测方法的研究是认知无线电领域内需要关心和研究的重要课题。
发明内容
本发明的技术方案：获取认知无线电业务要求的最低信噪比和发射功率来确定严格干 扰温度限，进而构造干扰温度限的栅格结构，采用谱估计算法，例如MTM-SVD算法，进 行干扰温度的估计，并将干扰温度的估计值和干扰温度限的栅格结构进行对比统计，然后 进行迭代运算，迭代结束后再进行空洞的判决，这就是本发明认知无线电中频谱空洞的探 测方法，该方法的具体实现步骤如下：
(1)获取认知无线电业务要求的用户参数：最低信噪比SNRmin、发射功率Ptr和传播 距离d。
(2)把获得的用户参数以及认知无线电信号的发射频率f代入干扰温度限的计算公 式，计算出干扰温度限Tlim。该干扰温度限的计算公式为：
Tlim＝αPtrH(f，d)/(SNRminBc) 其中的参数H(f，d)表示采用的无线信道传播模型，例如自由空间传播模型，参数α是根 据具体谱估计算法，例如MTM-SVD算法，所确定的比例因子。
(3)设定最大许可干扰带宽BI，确定严格干扰温度限，构造干扰温度限栅格。
(4)设定数据采样点个数N，并利用谱估计算法，例如MTM-SVD算法，进行干扰 温度估计。
(5)将获得的干扰温度估计值与干扰温度限栅格进行比较，获得修正因子m。
(6)用最佳估计条件来确定探测步骤的进展。最佳估计条件是达到要求的频率分辨 率或者要求的空洞中白空的占有率，对于不满足最佳估计条件的，应改变数据采样点个数 N，令Nnew＝mN，重复上述步骤(4)和(5)，再次进行干扰温度估计，使之达到所需的 频率分辨率或者空洞中自空的占有率。对于满足最佳估计条件的可以进行以下步骤。
(7)用严格干扰温度限对满足最佳估计条件的干扰温度估计值进行判决，大于该严 格干扰温度限的空洞判决为黑空，用数值“1”来表示，而对小于该严格干扰温度限的空 洞判决为白空，用数值“0”来表示，得出该认知无线电系统使用频段内的空洞可用性状 况。
上述的认知无线电中频谱空洞的探测方法，所说的严格干扰温度限是这样确定的，设 定最大许可干扰带宽BI，频率分辨率为B，当频率分辨率B＞BI时，则严格干扰温度限Tth 为：
Tth＝BITlim/B
当频率分辨率B≤BI时，不再考虑干扰带宽的影响，严格干扰温度限直接定义为：
Tth＝Tlim
上述的认知无线电中频谱空洞的探测方法，所说的干扰温度限栅格结构的构造方法 为：根据严格干扰温度限构造一种栅格结构，从低到高，每条栅格分别是严格干扰温度限 的正整数倍，即：
Thi＝iTth，i＝1，2，......
上述认知无线电中频谱空洞的探测方法中，所说的修正因子m的确定方法是：将干扰 温度估计值与设立的各条栅格进行比较，可以得到超出Th1的干扰温度估计值所处的最大 的栅格位置为[Thm，Thm+1]，依照该最大的栅格位置就可以确定修正因子m的数值。
本发明和现有技术相比具有的优点：
1.能够根据认知无线电业务要求设定空洞探测中的严格干扰温度限。设置的严格干 扰温度限作为判决频谱空洞为白空的充分条件，即低于该严格门限的空洞绝对为白空。
2.初始是以一个较大的频率分辨率进行认知无线电系统使用频段的干扰温度估计， 并将之与设定的严格干扰温度限进行比较，可以较粗略地获得可用的空洞频段。由于此时 频率分辨率较大，所以时间分辨率较好，可以反映快速的频谱变化，同时也具有较小的计 算复杂度。
3.提出判决门限栅格概念，利用严格干扰温度限和当前的设立频率分辨率建立判决 门限栅格。通过比较确定获得的干扰温度估计值在栅格中的位置，并根据统计结果修正频 率分辨率，实现频率分辨率的精细化。通过栅格比较，可以实现频率分辨率的迅速定位， 避免了频率分辨率设置过小引起的计算量增加，也避免了频率分辨率设置过大引起的误差 和反复迭代形成计算浪费。
附图说明
图1是本发明探测方法的流程框图
图2是本发明中判决空洞为白空的第一种情况原理示意图
图3是本发明中判决空洞为白空的第二种情况原理示意图
图4是本发明中干扰温度限栅格结构的构造示意图
图5是本发明中原始信号源的频谱示意图
图6是现有技术中固定频率分辨率的空洞探测结果示意图
图7是本发明中栅格结构方法下第一次迭代的空洞探测结果示意图
图8是本发明中栅格结构方法下第二次迭代的空洞探测结果示意图
图9是本发明中栅格结构方法下第三次迭代的空洞探测结果示意图
具体实施方式
1.获取认知用户参数。由认知用户发出认知无线电业务传输时提供以下参数：业务 要求的最低信噪比SNRmin、发射功率Ptr和传播距离d。
2.计算干扰温度限。把这些用户参数以及认知无线电信号的发射频率f代入干扰温度 限的计算公式，计算出干扰温度限Tlim。设置干扰温度限的目的是为了对获得的干扰温度 估计值进行判定，低于门限时该频段空洞被认为是白空，即可以被认知无线电业务利用。 因此我们设置干扰温度限时需要考虑认知无线电业务的要求特性，即频段的频域环境不对 认知无线电业务造成影响时才能利用该频段。
针对通信业务而言，为了获得良好的通信质量，一般要求保证通信频段内的信噪比。 在认知无线电领域中，对认知无线电新业务，主要的噪声来源就是原有授权业务所形成的 干扰，也就是进行谱估计时获得的干扰温度估计值。因此，可以根据认知业务的信噪比要 求设置干扰温度限。
干扰温度限的计算公式是这样得到的：根据从认知用户所获得的参数最低信噪比 SNRmin、发射功率Ptr、发射频率f和传播距离d，采用无线信道传播模型H(f，d)，例如 自由空间传播模型 c为光速，得到接收端的接收功率Pre为：
Pre＝PtrH(f，d)
进而求得认知用户所要求的最大背景噪声功率Nmax为：
Nmax＝Pre/SNRmin＝PtrH(f，d)/SNRmin (1)
将该噪声功率上限Nmax和通信带宽Bc相比即可获得针对该带宽的基本干扰温度T0为：
T0＝Nmax/Bc (2)
在认知无线电技术中，由于采用的频域分析算法不同，有时是利用多个传感器或者多个接 收天线接收信号，干扰温度是对这多个接收信号分别进行估计的，然后加权求和得到总的 干扰温度估计值，因而干扰温度限Tlim通常可以设定为基本干扰温度T0的若干倍，即：
Tlim＝αT0 (3)
其中，参数α是根据具体谱估计算法，例如MTM-SVD算法，所确定的比例因子。
根据上述公式(1)、(2)、(3)，可得干扰温度限Tlim的计算公式为：
Tlim＝αPtrH(f，d)/(SNRminBc)
3.确定严格干扰温度限。在利用谱估计算法进行干扰温度的估计时，选取的频率分 辨率不一定合适。为了减少计算工作量，一般从较粗的频率分辨率开始计算。谱估计算法 求解的干扰温度估计值是频率分辨率带宽内的平均干扰温度，在频率分辨率设置较大时， 按照上述的干扰温度限进行空洞的判决会产生误差。例如将能够影响认知无线电业务的干 扰在较宽的频率分辨率中平均，使得估计获得的干扰温度低于设定的干扰温度限，从而错 误判定空洞为白空。因此，这里需要设定一个严格的干扰温度限，使得不会产生误判空洞 为白空的现象。下面分析判决空洞为白空的两种情况：
(1)某干扰带宽Bi内的干扰温度值高于干扰温度限，但Bi小于最大许可干扰带宽BI。 在这种情况下，干扰信号通常不影响认知用户业务的传输，即判决空洞为白空的条件为： Ni＜BI。如图2所示，当实际干扰带宽较小时，计算所得的干扰温度是对频率分辨率B进 行平均后的结果。
(2)干扰带宽Bi超出最大许可干扰带宽BI，但是干扰信号本身的实际干扰温度Ti低 于设定的干扰温度限Tlim，干扰信号不对认知用户产生影响。即存在白空的条件为Ti＜Tlim。 如图3所示。
综合上述两种情况，既要求干扰带宽小于最大许可干扰带宽，同时又要求干扰温度小 于干扰温度限，可以得到一个比较严格的判决空洞为白空的条件，即
Bi＜BI，Ti＜Tlim
将它整合为如下的形式：
BiTi＜BITlim
在进行干扰温度估计时，干扰温度估计值为带宽分辨率B内功率谱的平均值，或与其 具有线性关系。我们设定严格干扰温度限Tth为：
Tth＝BITlim/B
这个严格干扰温度限是判决空洞为白空的充分条件，即只要干扰温度估计值低于该干 扰温度限时，该频谱空洞必然是白空。
当频率分辨率B≤BI时，不再考虑干扰带宽的影响，此时就回归到第二种情况，则严 格干扰温度限可以直接定义为：
Tth＝Tlim
4.构造干扰温度限栅格结构。严格干扰温度限Tth只是判决空洞为白空的充分条件， 在得到的干扰温度估计值小于严格干扰温度限时可以准确判决频谱空洞为白空，但是当干 扰温度估计值高于该门限时，不能认为该空洞一定是不可利用的黑空。若此时设定的频率 分辨率B大于认知无线电业务带宽Bc，就需要根据干扰温度估计值和相应的空洞判决结果 进行自适应的频率分辨率的调整，使得算法参数的选取能够在频率分辨率、时间分辨率、 计算复杂度之间找到最佳的折中处理。
为了能够进行自适应的频率分辨率的调整，构造一种干扰温度限的栅格结构。根据严 格干扰温度限构造如图4所示的栅格结构，从低到高，其中每条栅格分别是严格干扰温度 限的正整数倍，即：
Thi＝iTth，i＝1，2，......
5.设定初始数据采样点个数N。初始数据采样点个数要选取一个较小的数值，是因为 此方法中的干扰温度估计要从较粗的频率分辨率开始。而获得较粗的频率分辨率，只需要 很少的数据即可。
6.进行干扰温度的估计。采用谱估计算法，例如MTM-SVD算法，进行干扰温度的 估计。
7.计算修正因子m。将获得的干扰温度估计值与干扰温度限栅格进行比较，确定最大 干扰温度估计值与严格干扰温度限的倍数关系，获得修正因子m。进一步说就是，如果干 扰温度估计值低于干扰温度限Th1，则该频率分辨率带宽B内的空洞可以直接判决为白空。 而当干扰温度估计值高于干扰温度限Th1时，将之与干扰温度限栅格进行比较，可以得到 超出Th1的干扰温度估计值所处的最大的栅格位置为[Thm，Thm+1]，依照该最大的栅格位 置就可以确定修正因子m的数值。
8.用最佳估计条件来确定步骤的进展。最佳估计条件是达到要求的频率分辨率以及 要求的白空比例，对于不满足这一条件的要更新干扰温度估计时算法所需的数据采样点个 数N，令Nnew＝mN，重复上述步骤6和7，再次进行干扰温度估计，对于满足这一条件的 可以进行以下步骤。
在时域采样频率Fs固定时，调整干扰温度估计算法的数据采样点个数N，将会影响到 频率分辨率B的设定，一般有：
B＝Fs/N
这样，自适应的减小频率分辨率就成为自适应的增大数据采样点个数N。
9.频域空洞判决。用严格干扰温度限Tth对满足最佳估计条件的干扰温度估计值进行 判决，大于该严格干扰温度限的空洞判决为黑空，用数值“1”来表示，而对小于该严格 干扰温度限的空洞判决为白空，用数值“0”来表示，得出该认知无线电系统使用频段内 的空洞可用性状况。
参照图5～图9，它们是构造的一个频段覆盖范围为0～500Hz，所包含的各信号分量分 别为频率不同、幅度变化的正弦信号的信号源，并以该信号进行频谱空洞探测为例，来说 明本发明的具体实施方式。
上述信号源的频谱图如图5所示，对此信号源分别采用现有的固定频率分辨率空洞探 测方法和本发明空洞探测方法进行频谱空洞探测，来比较这两种方法产生的不同效果。
图6是利用固定频率分辨率的探测方法得到的空洞可用性状况图示，图中数值为“1” 的部分表示黑空，数值为“0”的部分表示白空，其中，设定的数据采样点个数N＝200， 则根据MTM-SVD算法得到频率分辨率为固定数值5Hz。从图中可以看出，每一个白空的 宽度比较宽，空洞探测的结果不太准确，这是因为本方法采用了固定数据采样点个数N， 使得频率分辨率比较低的缘故。
而采用本发明空洞探测方法，只需设定一个比较小的初始数据采样点个数N，比如 N＝50，经过迭代运算就可以找到一个合适的最终数据采样点个数。图7、图8、图9为利 用本发明的探测方法自适应调整频率分辨率时迭代三次得到的空洞可用性状况图示，图中 数值为“1”的部分表示黑空，数值为“0”的部分表示白空。其中，图7中初始数据采样 点个数N＝50，计算可得频率分辨率为20Hz，图8中修正因子m＝3，数据采样点个数更新 为N＝150，可得频率分辨率为6.7Hz，图9中修正因子m＝6，数据采样点个数更新为N＝900， 可得频率分辨率为1.1Hz，经过这三次迭代运算，最后找到了合适的数据采样点个数N＝900。 从这三次迭代的过程可以看出，采用栅格结构方法可以快速自适应地调整数据采样点个数 N，使频率分辨率满足要求。另外，与固定频率分辨率的探测方法的结果进行比较可知， 本发明探测方法的频率分辨率更高，空洞中白空的占有率也有相应的提高。由此可以得出 结论：本发明具有能够随着干扰温度估计值的变化而自适应的调整频率分辨率和空洞中白 空占有率的特点，而且比固定频率分辨率的探测方法更加准确、可靠。
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