多用户多天线协作频谱感知检测概率优化方法
专利汇可以提供多用户多天线协作频谱感知检测概率优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种多用户多天线协作 频谱 感知 检测概率优化方法，在控制信道带宽有限的约束条件下，通过假定虚警概率Pf1，计算出 门 限值γ1，各认知用户用其 能量 统计信息与门限值γ1比较，筛选出发送给融合中心的能量统计信息，然后在给定虚警概率Pf2(Pf2＜Pf1)的前提下，融合中心通过 粒子群优化 算法 优化分配给每个认知用户的本地感知信息的权值来最大化系统的检测概率，以克服 现有技术 的不足。本发明的有益效果是能够明显的提高频谱感知的可靠性，节约控制信道的带宽，并且运用粒子群 优化算法 来进行检测概率的优化具有检测性能好，稳定且计算时间少等优势。，下面是多用户多天线协作频谱感知检测概率优化方法专利的具体信息内容。
1.一种多用户多天线协作频谱感知检测概率优化方法，多用户多天线协作频谱感知系统包括一个主用户,M个认知用户和一个融合中心，所述主用户收、发各配置L根天线，所有认知用户的收、发各配置J根天线；其特征在于，多用户多天线协作频谱感知检测概率优化方法包括以下步骤：
1)各认知用户进行局部检测，其检测过程如下：
(1)假设采样点数为N,认知用户i在第k个时隙的假设检验如下：H0表示主用户不存在，H1表示只有主用户存在；
L×1 J×1
式中xi(k)∈C 是第i个认知用户接受到的信号，s(k)∈C 是主用户发送的信号，L×1 L×1
zm(k)∈C 是第m个认知用户的发送信号，vi(k)∈C 是均值为0，方差为 的加性高L×L L×J
斯白噪声，Him∈C 是认知用户i与认知用户m之间的信道主Hi∈C 是认知用户i与主用户之间的信道；
(2)利用能量检测的方法计算认知用户i在N个时隙内的能量统计信息为：
计算出单个认知用户的虚警概率为：
式中E(ui|H0)表示在H0情况下能量统计信息的均值,var(ui|H0)表示在H0情况下能量统计信息的方差，Q()为Q函数，γi表示局部检测的检测门限值；
2)给定单个认知用户虚警概率Pf1的具体数值，计算出检测门限γ1主各认知用户将能量统计信息与门限值γ1比较，如果能量统计信息比门限值γ1大，则将该认知用户的能量统计信息发送给融合中心，反之则不发送，从而筛选出任意p个发送给融合中心的认知用户的能量统计信息ui,i＝1,...,p,p≤M；
3)进行多个认知用户协作频谱感知的全局检测，其过程如下：
(1)将筛选出的认知用户的能量统计信息通过控制信道传送给融合中心，此时融合中心接收到第i个认知用户的能量统计信息表示为：
yi＝ui+ni i＝1,...p
式中ni是均值为0，方差为 的加性高斯白噪声；
(2)融合中心对接收到的来自筛选后的认知用户的能量统计信息分配权值ωi：
计算出全局检测的虚警概率Pf2和检测概率Pd为：
式中 表示其他认知用户发送的信号作为等效噪声处理时的方差，
T
ω＝(ω1,...,ωp)， Es表示主用户N个时隙内
发送信号的能量，γc表示全局检测的检测门限值，diag()表示提取对角元素， 表示取F范数再平方；
4)给定全局检测的虚警概率Pf2(Pf2＜Pf1)的具体数值，计算出门限值γc，得到检测概率Pd为：
建立全局检测的优化模型；
5)利用粒子群优化算法对权值ω进行优化，使全局检测的检测概率最大。
2.如权利要求1所述的多用户多天线协作频谱感知检测概率优化方法，其特征在于，所述利用粒子群优化算法对权值ω进行优化的方法如下：
1)在初始化范围内，对粒子群进行随机初始化，包括群体规模N，每个粒子的位置xi和速度vi；
2)计算每个粒子的适应度值f(i)；
3)对每个粒子，用它的适应度值f(i)和个体极值pbest(i)比较，如果f(i)＞pbest(i)主则用f(i)替换掉pbest(i)；
4)对每个粒子，用它的适应度值f(i)和全局极值gbest比较，如果f(i)＞gbest，则用f(i)替换掉gbest；
5)根据 更新粒子的位置xi和速
度vi；
6)如果达到预先设定的适应值或达到最大循环迭代次数则结束，否则返回步骤2)。
多用户多天线协作频谱感知检测概率优化方法
技术领域
背景技术
发明内容
差， ω＝(ω1,...,ωp)， Es表示主用户N个时
隙内发送信号的能量，γc表示全局检测的检测门限值，diag()表示提取对角元素， 表示取F范数再平方。
具体实施方式
加性高斯白噪声，Him∈C 是认知用户i与认知用户m之间的信道,Hi∈C 是认知用户i与主用户之间的信道。
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