首页 / 专利库 / 心理学与精神病学 / 感知 / 一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法

一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法

阅读:425发布:2023-01-01

专利汇可以提供一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作 感知 方法。对于K个中继的协作感知系统,将K个中继分为前N个和后K-N个,对于前N个时隙,检测到主用户存在的中继有x个,若mL 算法 相当的感知能 力 。,下面是一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法专利的具体信息内容。

1.一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法,其特征在于,对于K个中继的协作感知系统,将K个中继分为前N个和后K-N个,采用增量协作感知和非增量协作感知,对于前N个时隙,检测到主用户存在的中继有x个,若该中继数x小于直接判定主用户存在的中继数量限mH并大于直接判定主用户不存在的中继数量门限mL,即mL对于后K-N个时隙,采用增量协作感知时,检测到主用户存在的中继有y个,若该y个中继与上述x个中继之和大于或等于判定主用户存在的中继数量门限n,即x+y≥n,则判定主用户存在,感知结束;若上述两中继数之和小于判定主用户存在的中继数量门限n,即x+y2.根据权利要求1所述的一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法,其特征在于所述K个中继的前N个的划分及所述直接判定主用户不存在的中继数量门限mL和直接判定主用户存在的中继数量门限mH的值是在对应检测概率Pr(H1|H1)和虚警概率Pr(H1|H0)分别满足设定的全局目标检测概率 和全局目标虚警概率 时,最小平均时隙开销所对应的值。
3.根据权利要求2所述的一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法,其特征在于所述前N个中继中有x个中继检测到主用户,且后K-N个中继中有x+y个中继检测到用户主用户的检测概率Pr(H1|H1)和Pr(H1|H0)分别为:
其中:
表示前N个中继中有x个中继检测到主用户,Pd为单个中继用户检测到主用户的检测概率; 为后K-N个中继中y个中继检测到主用户,Pf为单个中继用户检测到主用户的虚警概率;H1表示主用户存在,H0表示主用户不存在。
4.根据权利要求3所述的一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法,其特征在于所述增量协作感知和非增量协作感知的时隙开销如下设置:
若主用户存在,则非增量协作开销时隙[1-Pr(mL<x<mHH1)]N,增量协作开销时隙Pr(mL<x<mH|H1)K;
若主用户不存在,则非增量协作开销时隙[1-Pr(mL<x<mHH0)]N,增量协作开销时隙Pr(mL<x<mH|H0)K;
则平均时隙开销为
其中Pr(H1)与Pr(H0)分别表示H1与H0的先验概率。
5.根据权利要求4所述的一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法,其特征在于所述K个中继的前N个的划分及所述中继数量门限mH、mL从下列优化中获得:
6.根据权利要求2-4任一项所述的一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法,其特征在于所述全局目标检测概率 设定为: 全局目标虚警概率 的
设定为:
其中:Qd为传统算法的检测概率, Qf分别和虚警概率,

说明书全文

一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法

技术领域

[0001] 本发明涉及认知无线电协作频谱感知领域,具体涉及一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法。

背景技术

[0002] 目前,授权(主)用户固定占据频谱的管理体制使得宝贵的频谱资源使用效率很低,而对于频谱资源的渴求则随着无线通信的发展越来越迫切。由于频谱资源是有限的,所以提高现有频谱资源的利用效率是解决频谱资源不足的有效途径。认知无线电就是这样一种技术。为了利用闲置频谱资源,非授权(次)用户必须准确感知频谱空洞并接入,因而频谱感知是认知无线电中的关键技术之一。
[0003] 频谱感知可以分为本地感知和协作感知。能量检测是本地感知的典型代表,实现简单且无需主用户的先验知识,其缺点是在低信噪比和深衰落环境中单个节点的感知能不足。基于能量检测的协作感知则利用认知用户间的相互协作提高了感知能力。但是,协作感知能力的提高是以资源开销的增加为代价的。对于采用多个中继的协作感知系统,在中继过程中为避免互相干扰而采用正交信道(常为不同时隙),时隙资源开销明显高于本地感知。
[0004] 因此,以较低的代价获得时隙开销的明显降低,是协作感知走向实际应用需要迫切解决的问题。传统的基于决策融合的协作感知包括3个过程:所有协作中继本地感知;通过控制信道向融合中心传递本地感知结果;融合中心根据某种融合规则作出全局判定。因而研究如何减少控制信道向融合中心传递本地感知结果数量是减少时隙开销的着力点之一。

发明内容

[0005] 本发明的目的在于针对现有基于n-out-of-K融合规则的传统协作感知算法时隙开销较大的不足,提供一种能够降低时隙开销并且保证感知能力的一种基于n-out-of-K融合规则的增量协作感知方法,本发明的目的由下述技术方案实现。
[0006] 本发明所述增量协作感知方法是:对于K个中继的协作感知系统,将K个中继分为前N个和后K-N个,采用增量协作感知和非增量协作感知;
[0007] 对于前N个时隙,检测到主用户存在的中继有x个,若该中继数x小于直接判定主用户存在的中继数量限mH并大于直接判定主用户不存在的中继数量门限mL,即mL
[0008] 采用增量协作感知时,对于后K-N个时隙,检测到主用户存在的中继有y个,若该y个中继与上述x个中继之和大于或等于判定主用户存在的中继数量门限n,即x+y≥n,则判定主用户存在,感知结束;若上述两中继数之和小于判定主用户存在的中继数量门限n,即x+y
[0009] 本发明所述增量协作感知方法的特征在于,所述K个中继的前N个的划分及所述直接判定主用户不存在的中继数量门限mL、直接判定主用户存在的中继数量门限mH的值是在对应检测概率Pr(H1|H1)和虚警概率Pr(H1|H0)分别满足设定的全局目标检测概率 和全局目标虚警概率 时,最小平均时隙开销所对应的值。
[0010] 本发明所述增量协作感知方法的特征在于,增量协作感知算法判定主用户存在有如下情形:(1)前N个中继中有x(x≥mH)个中继检测到主用户;(2)前N个中继中有x(mL表示前N个中继中有x个中继检测到主用户,Pd为单个中继用户检测到主用户的检测概率; 为后K-N个中继中y个中继检测到主用户,Pf为单个中继用户检测到主用户的虚警概率;H1表示主用户存在,H0表示主用户不存在。
[0011] 本发明所述增量协作感知方法的特征在于,所述增量协作感知和非增量协作感知的时隙开销如下设置:
[0012] 若主用户存在,则非增量协作开销时隙[1-Pr(mL<x<mH|H1)]N,增量协作开销时隙Pr(mL<x<mH|H1)K;
[0013] 若主用户不存在,则非增量协作开销时隙[1-Pr(mL<x<mH|H0)]N,增量协作开销时隙Pr(mL<x<mH|H0)K;
[0014] 则平均时隙开销为
[0015]
[0016]
[0017]
[0018] 其中Pr(H1)与Pr(H0)分别表示H1与H0的先验概率。
[0019] 本发明所述增量协作感知方法的特征在于,所述K个中继的前N个的划分及所述中继数量门限mH、mL从下列优化中获得:
[0020]
[0021]
[0022] 本发明所述增量协作感知方法的特征在于,所述全局目标检测概率 设定为: 全局目标虚警概率 的设定为:
[0023] 其中:Qd为传统算法的检测概率, Qf分别和虚警概率,
[0024] 本发明方法把协作中继分为前N个与后K-N个两部分,首先在前N个中继中感知,若不多于mL个中继检测到主用户或不少于mH个中继检测到主用户,则全局判定为主用户不存在或主用户存在;否则继续在后K-N个中继中感知,只有当前后两次感知不少于n个中继检测到主用户时则才全局判定存在主用户。在满足目标虚警概率与检测概率的前提下,构建最小化时隙开销的目标函数,优化参数mL、mH与N。通过合理设置这些参数,在保证感知性能的前提下,该增量协作算法的平均时隙开销明显低于传统协作感知。
[0025] 本发明将传统的基于n-out-of-K决策融合的协作感知系统的中继分为前后两部分,如果在第一部分检测到主用户存在的中继数量很少,则为了检测到主用户存在,要求第二部分检测到主用户存在的中继数量必然较多,而这个事件的概率必然较低,所以最后全局判决主用户存在的概率很低;如果在第一部分检测到主用户存在的中继数量很多,则为了检测到主用户存在,要求第二部分检测到主用户存在的中继数量必然较低,而这个事件发生的概率必然较高,则最后全局判决主用户存在的概率很高。
[0026] 例如:设总的中继数K=12,判定主用户存在的中继数量门限n=7,单个中继用户的检测概率Pd=0.6,单个中继用户的虚警概率Pf=0.1。如将中继分为前6个与后6个两部分,若第一部分仅有1个中继检测到主用户,根据n-out-of-K融合规则,其概率为 为了全局检测到主用户,要求第二部分至少6个中继检测到主用户,其概率为 l表示第二部分检测到主用户的
中继数量。若第一部分5个中继检测到主用户,其概率为
为了全局检测到主用户,要求第二部分超过2(含)个以上中继检测到主用户,其概率为可见,如果第一部分检测到主用户存在的中继数量很少,并
全局判定不存在主用户,则相对于传统算法判决的错误率是很低的;同样,如果在第一部分检测到主用户存在的中继数量很多,并全局判定存在主用户,则相对于传统算法判决的错误率也是很低的。上述情形下,第二部分的中继通过控制信道向融合中心传递本地感知结果的意义并不大
[0027] 因此,本发明的有益效果在于:通过设置优化的N,把协作中继合理地分为N与K-N两个部分,并通过设置优化的mL与mH,合理地给出非增量感知模式与增量感知模式使用的条件,通过使用非增量感知模式降低时隙开销,而优化时的约束条件则保证了与传统算法相当的感知能力。附图说明
[0028] 图1是基于决策融合的认知无线电中频谱协作感知系统;
[0029] 图2是本发明增量协作感知方法的流程框图
[0030] 图3是两种算法的检测概率比较;
[0031] 图4是两种算法的虚警概率比较。

具体实施方式

[0032] 下面结合附图与实例,对本发明进一步描述。
[0033] 图1所示的是基于决策融合的认知无线电频谱协作感知系统,该系统具有K个中继,为了解决传统协作感知算法时隙开销较大的不足,把协作中继分为前N个和后K-N个的前后两部分,如果第一部分检测到主用户的中继过多或过少则感知结束,否则在第二部分中进行增量协作感知,视具体情况采用增量协作感知和非增量协作感知,具体步骤如下并请参见图2:
[0034] (1)前N时隙:
[0035] (1.1)前N个中继本地感知并把感知结果送至融合中心,设其中x个中继检测到主用户;
[0036] (1.2)若该中继x个数小于或等于直接判定主用户不存在的中继数量门限mL,即x≤mL,则全局判定为不存在主用户,感知结束;
[0037] (1.3)若该中继x个数大于或等于直接判定主用户存在的中继数量门限mH,即x≥mH,则全局判定为存在主用户,感知结束;
[0038] (1.4)否则,前往(2)进行增量协作感知;
[0039] (2)后K-N时隙:
[0040] (2.1)后K-N个中继本地感知并把感知结果送至融合中心,设其中y个中继检测到主用户;
[0041] (2.2)若该y个中继与上述x个中继之和大于或等于判定主用户存在的中继数量门限n,即x+y≥n,则全局判定为存在主用户,感知结束;
[0042] (2.3)若上述之两中继和小于判定主用户存在的中继数量门限n,即x+y
[0043] 若上述感知系统是在AWGN信道下,则有:单个中继用户虚警概率单个中继用户检测概率 其中,μ是能量检测器的时间带宽之积,本实例取μ=10,Iμ-1(·)表示阶次为μ-1的第一类修正贝塞尔函数,γ是单个中继的信噪比,λ是中继的本地检测门限,设λ=20,并设K=12,n=7。则上述中的频谱协作感知系统的K个中继的前N个的划分及所述直接判定主用户不存在的中继数量门限mL、直接判定主用户存在的中继数量门限mH的值通过这样的方法获得:在保证检测概率Pr(Hl|H1)与虚警概率Pr(H1|H0)满足设定全局目标检测概率 和全局目标虚警概率 的前提下,平均时隙开销最小时所对应的值。
[0044] 其中的检测概率Pr(H1|H1)和虚警概率Pr(H1|H0)通过以下两式(1)、(2)分别得到:
[0045]
[0046]
[0047] 式中的 表示前N个中继中有x个中继检测到主用户,Pd为单个中继用户检测到主用户的检测概率; 为后K-N个中继中y个中继检测到主用户,Pf为单个中继用户检测到主用户的虚警概率;H1表示主用户存在,H0表示主用户不存在。
[0048] 增量协作感知算法的时隙开销有如下情形:(1)若主用户存在,则非增量协作开销时隙[1-Pr(mL<x<mH|H1)]N,增量协作开销时隙Pr(mL<x<mH|H1)K;(2)若主用户不存在,则非增量协作开销时隙[1-Pr(mL<x<mH|H0)]N,增量协作开销时隙Pr(mL<x<mH|H0)K。
[0049] 所以平均时隙开销为
[0050]
[0051]
[0052]
[0053] 其中,Pr(H1)与Pr(H0)分别表示H1与H0的先验概率,本实施例中Pr(H1)=Pr(H0)=0.5。
[0054] 传统算法的全局检测概率为 全局虚警概率为本实例设定:全局目标检测概率 全局目标虚警概率
[0055] 表1给出了在不同信噪比(表及图中的SNR=γ)下传统协作感知方法与本发明方法的上述实施例中平均时隙开销及参数优化情况。传统算法的时隙开销是12个时隙,增量算法的时隙开销明显低于传统算法。例如,0dB时,增量算法的时隙开销平均为10.5220个时隙,降低1.478个时隙;6dB时,增量算法的时隙开销平均为8.3080个时隙,降低3.692个时隙。
[0056] 同时,图3给出了在不同信噪比下传统协作感知算法与增量协作感知算法的检测概率比较,显示在本实现场景中增量协作感知算法的检测概率仅稍低于传统算法,差距非常小;图4给出了在不同信噪比下传统协作感知算法与增量协作感知算法的虚警概率比较,显示在本实现场景中增量协作感知算法所获得的虚警概率低于传统算法。
[0057] 表1增量协作感知算法时隙开销及参数优化
[0058]SNR(dB) 0 2 4 6 8 10
时隙开销 10.5220 10.4541 9.5854 8.3080 6 6
N 7 7 8 6 6 6
mL 2 2 3 2 3 3
mH 6 6 6 5 4 4
[0059]
[0060] 可见,在算法的具体实施中,增量协作感知确实可以明显降低时隙开销,而感知能力与传统算法相当,甚至在虚警概率方面更佳。
高效检索全球专利

专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台,是提供专利分析,专利查询,专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。

我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据,免费查、免费专利分析。

申请试用

分析报告

专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析,涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度,系统通过AI智能系统对图表进行解读,只需1分钟,一键生成行业专利分析报告。

申请试用

QQ群二维码
意见反馈