专利名称：一种基于复杂度的快速盲频谱感知方法
技术领域：
本发明涉及的是一种无线电频谱感知技术领域的频谱感知方法。
背景技术：
随着无线通信技术的迅速发展，人们对无线带宽的要求越来越高。目前的固定频谱分配策略使可用的频谱资源越来越紧张，已经不能满足人们对无线带宽日益增长的需求。认知无线电技术的出现为解决频谱资源紧张的问题提供了一个很好解决方案。在认知无线电技术中，准确有效的频谱感知技术是认知无线电实现的关键和前提。目前的单节点频谱感知技术主要包括匹配滤波检测、能量检测、循环特征检测。匹配滤波检测能够达到较好的检测效果，但是却需要信号的先验知识；能量检测是目前被广泛使用的方法，不需要主用户信号的先验知识，但是在低信噪比情况下，其检测的准确度 会急剧降低，无法获得理想的检测效果；循环特征检测是一种利用信号的循环平稳性进行检测的频谱感知方法，但是该方法非常复杂，运算量较大。寻找更加快速准确的频谱感知技术是认知无线电发展亟待解决的问题。复杂度全称复杂性测度，是一种刻画信号波形特征的数学工具。关于复杂度的定量描述，主要有两种方法一种是L-Z定义的复杂度，它采用复制和添加两种简单操作来描述一个序列的特性；另一种是分形维数，它通过在一定程度上反映与体现整体系统的特性与信息来定量描述信号的变化特性，其对噪声不敏感且对信号的复杂度特征的刻画具有较好的效描述果。2011年赵春晖提出了使用分形盒维数进行频谱感知的方法，该方法实现快速简单，但是对某些类型的调制信号(如LFM信号)却无能为力，无法将信号和噪声有效的区分。Petrosian算法是一种快速计算分形维数的方法，由Petrosian于1995年提出，其简单、快速、对噪声及噪声功率不敏感的特点，为其在认知无线电频谱感知领域的应用奠定了基础。
发明内容
本发明的目的在于提供能够在缺乏主用户信号的先验知识，噪声和信号强度变化的情况下，在一定信噪比范围内进行简单、快速的盲频谱感知的一种基于复杂度的快速盲频谱感知方法。本发明的目的是这样实现的本发明一种基于复杂度的快速盲频谱感知方法，其特征是(I)将认知无线电节点接收到的信号y(t)进行离散、截断处理，对信号进行截取的点数为N,得到对应的时间序列{y” y2,…yN}；(2)将处理好的时间序列信号使用Petrosian算法计算其复杂度首先对时间序列进行二值化，构造新序列Zi,具体如下将序列的值与其平均值进行比较，如果序列值大于平均值，则新序列该点的值Zi为1，反之为-I 「 1 兄 > mean(y) .zi =\J = 1，2”..，N，
I-1 yt ^ mean(y)其中mean(y)为序列平均值；计算复杂度D :
β =_IogjQ N_, V , , ( NIoull., Ai+10 ,,-)a0 aoVjsr+o.4iVA其中Νδ为序列Zi相邻符号改变的总数，即相邻符号不同序列值对数，可由下式得出馬=Σ:,+1: & ;
/=1 么(3)设定门限λ，将复杂度D与设定的门限λ比较，从而判定主用户是否存在
{D > λ, 主用户不存在 \θ<λ, 主用户存在。本发明还可以包括I、所述的门限λ的范围为1.0055 ^ λ ^ 1.0058。本发明的优势在于本发明提出的方法能够有效区分LFM信号和噪声，克服了现有技术盒维数方法无法区分LFM和噪声的不足。能够在缺乏主用户信号的先验知识，噪声和信号强度变化的情况下，在一定信噪比范围内，利用Petrosian算法计算得到的复杂度实现快速盲频谱感知，算法简单快速，计算量小。
图I为本发明的流程图；图2为不同类型调制信号的Petrosian复杂度特征对比；图3为高斯白噪声在不同噪声功率下的Petrosian复杂度特征；图4为不同调制类型信号的检测概率；图5为七种不同调制类型信号的平均检测概率。
具体实施例方式下面结合附图举例对本发明做更详细地描述结合图I 5，本发明包括以下步骤I.将认知无线电节点接收到的信号进行采样，得到离散时间序列信号，再截成若干等长度的时间序列。本发明取8种不同类型的信号为例，分别为AM、FM、PM、ASK、FSK、PSK、线性调频(LFM)信号和高斯白噪声，分别进行频谱感知。首先对接收到的信号y(t)进行离散、截断处理，设对信号进行截取的点数为N，得到对应的时间离散序列2.将处理好的时间序列信号使用Petrosian算法计算其复杂度。
首先对序列进行二值化，构造新序列Zi,具体如下将序列的值与其平均值进行比较，如果序列值大于平均值，则新序列该点的值Zi为1，反之为-I
权利要求
1.一种基于复杂度的快速盲频谱感知方法，其特征是 (1)将认知无线电节点接收到的信号y(t)进行离散、截断处理，对信号进行截取的点数为N,得到对应的时间序列{y” y2,…yN}； (2)将处理好的时间序列信号使用Petrosian算法计算其复杂度 首先对时间序列进行二值化，构造新序列Zi,具体如下 将序列的值与其平均值进行比较，如果序列值大于平均值，则新序列该点的值Zi为1，反之为-I
2.根据权利要求I所述的一种基于复杂度的快速盲频谱感知方法，其特征是所述的门限λ的范围为1.0055 ^ λ ^ 1.0058。
全文摘要
本发明的目的在于提供一种基于复杂度的快速盲频谱感知方法，包括如下步骤将认知无线电节点接收到的信号进行采样，得到离散时间序列信号，再截成若干等长度的时间序列；将处理好的时间序列信号使用Petrosian算法计算其复杂度；将Petrosian算法计算得到的复杂度和设定的判决门限进行比较，最终得到频谱的占用情况。本发明提出的方法能够有效区分LFM信号和噪声，克服了现有技术盒维数方法无法区分LFM和噪声的不足。能够在缺乏主用户信号的先验知识，噪声和信号强度变化的情况下，在一定信噪比范围内，利用Petrosian算法计算得到的复杂度实现快速盲频谱感知，算法简单快速，计算量小。
文档编号H04B17/00GK102882616SQ20121035901
公开日2013年1月16日 申请日期2012年9月25日 优先权日2012年9月25日
发明者叶方, 富爽, 李一兵, 张旭, 牛翀宇, 黄辉, 赵环环, 黄诚 申请人:哈尔滨工程大学