基于频域的频谱感知方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种基于频域的频谱感知方法。
【背景技术】
[0002] 频谱感知的可W采用二元假设模型： nit) M.任
[0003] x(t}= ks(f)+m(i) 巧、
[0004] 其中h表示信道增益，对于高斯白噪声信道，h= 1。所谓的频域频谱感知就是根 据接收信号X(t)的功率谱判断是否有信号s(t)，如图1所示。 阳0化]通过图1很容易判断在固定频点（频段）上有无信号存在，有无信号的区别在于 估计谱上是否有突起。正符合信号中H。和H1二元假设，也即可W通过信号的频域特性进行 频谱感知。
[0006] 虽然从图上可W很容易判断有无信号，实际中还是要通过口限进行比较。一般 而言，对于给定的虚警概率，可W反推出口限值（虚警概率和检测概率都与口限有直接关 系），根据口限值进而得到检测概率，整个流程如图2所示。从图可W看出，基于频域的频谱 感知方法的核屯、是功率谱估计。功率谱估计主要有周期图法W及Bartlett法，根据相关文 献可知基于周期图进行谱估计，性能较差，因此对其进行改进引入了己特莱特法度artlett 法）的功率谱估计W便减小周期图估计方差。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的是为了解决现有的基于周期图进行谱估计得到的周期图估计方差 存在误差的问题，而提出一种基于频域的频谱感知方法。
[0008] 一种基于频域的频谱感知方法，所述方法通过W下步骤实现：
[0009] 步骤一、对接收信号进行下变频操作，变换为中频信号，再对中频信号进行采样；
[0010] 步骤二、将步骤一采样得到的具有N点的数据序列分为K个数据段，每个数据段具 有M点数据；
[0011] 步骤=、基于快速傅里叶变换的己特莱特法，对每个具有M点数据的数据段进行 周期图功率谱估计；
[0012] 步骤四、求取步骤=得到的周期图功率谱估计结果的平均值，即得到己特莱特法 的功率谱估计值；
[0013] 步骤五、选出己特莱特法的功率谱估计值的最大值；并确定出判决口限；
[0014] 步骤六、将步骤五选出的己特莱特法的功率谱估计值的最大值作为检验统计量， 并将其和与判决口限进行对比，作出频谱感知结果的判定：
[0015] 若功率谱的最大值大于判决口限，则信道内有主用户信号；
[0016] 若功率谱的最大值小于判决口限，则信道内无主用户信号。
[0017] 本发明的有益效果为：
[0018] 由于Bartlett法的优良统计特性，因此本发明选用Bartlett法作为功率谱的计 算法方法，对接收信号进行功率谱估计后，会得到许多离散频率点的功率谱，因此选择那个 点作为判断依据是本发明第一个需要考虑的问题。根据检测原理可知，检测性能的好坏取 决于选择检验统计量的信号比，根据FFT的性质可知，采用FFT计算信号的频谱进而采用 Bartlett法进行功率谱估计，会得到M点的功率谱，其中必存在一个最大值，它所对应的频 率成分所占有的信号的功率最大。根据高斯白噪声的性质可知，对高斯白噪声进行傅里叶 变换后，由于傅里叶变换为线性变换，所W在每个频率点得到的噪声随机变量仍然是高斯 白噪声，每个频率点的方差相等，因此每个频率点的噪声的功率相等，因此M点中最大功率 谱点对应的信噪比最大，因此选择M点功率谱中最大值点的值作为检验统计量。此时，二元 假设模型变为： 「。…。1巧 侣沿C/)<r'巧。
[0020] 其中册表示信号不存在，Hl表示信号存在，丫表示判决口限。
[0021] 在选择好频率点后，确定判决口限口限。并把选取功率谱最大值作为检验统计量， 把该值的和与判决口限进行对比，如果大于口限，则信道内有信号，如果小于判决口限，贝U 信道内无信号。运种利用接收信号功率谱最大值进行频谱感知的方法，大大提高了频谱感 知在低信噪比下的检测能力。
[0022] 本发明利用信号功率谱的能量集中性质对信号进行检测，和时域能量感知相比可 W明显提高了低信噪比情况下频谱感知的准确性。本发明方法估计的方差减小为周期图的 1/K。
【附图说明】
[0023] 图1为本发明【背景技术】设及基于谱估计的感知原理图；
[0024] 图2为本发明【背景技术】设及的基于频域的频谱感知流程图； 阳0巧]图3为本发明设及的Bartlett实现框图；
[00%] 图4为本发明设及的理论口限值图；
[0027] 图5为本发明设及的虚警概率与FFT点数的关系；图中，横坐标thrshold表示口 限值，纵坐标表示虚警概率；
[0028] 图6为本发明设及的虚警概率和噪声方差的关系图；图中，横坐标t虹Shold表示 口限值，纵坐标表示检测概率；
[0029] 图7为本发明设及的检测概率与数据点数之间的关系图；其中，横坐标SNR表示信 噪比，单位为地，纵坐标表示检测概率；
[0030] 图8为本发明设及的Bartlett法检测概率与数据点数和分段数的关系；其中，横 坐标SNR表示信噪比，单位为地，纵坐标表示检测概率；
[0031] 图9为本发明设及的Bartlett法检测概率与虚警概率和数据点数的关系；其中， 横坐标SNR表示信噪比，单位为地，纵坐标表示检测概率；
[0032] 图10为本发明设及的检测概率与数据长度的关系；其中，横坐标SNR表示信噪比， 单位为地，纵坐标表示检测概率；
[0033] 图11为本发明设及的流程图。
【具体实施方式】
【具体实施方式】 [0034] 一：
[0035] 本实施方式的基于频域的频谱感知方法，如图11所示，所述方法通过W下步骤实 现：
[0036] 步骤一、对接收信号进行下变频操作，变换为中频信号，再对中频信号进行采样；
[0037] 步骤二、将步骤一采样得到的具有N点的数据序列分为K个数据段，每个数据段具 有M点数据；
[0038] 步骤S、基于快速傅里叶变换（FFT)的己特莱特法度artlett法），对每个具有M 点数据的数据段进行周期图功率谱估计；
[0039] 步骤四、求取步骤=得到的周期图功率谱估计结果的平均值，即得到己特莱特法 度artIett法）的功率谱估计值；
[0040] 步骤五、选出己特莱特法度artlett法）的功率谱估计值的最大值；并确定出图4 所示的判决口限；
[0041] 步骤六、将步骤五选出的己特莱特法度artlett法）的功率谱估计值的最大值作 为检验统计量，并将其和与判决口限进行对比，作出频谱感知结果的判定：
[0042] 若功率谱的最大值大于判决口限，则信道内有主用户信号；
[0043] 若功率谱的最大值小于判决口限，则信道内无主用户信号
【具体实施方式】 [0044] 二：
[0045] 与【具体实施方式】一不同的是，本实施方式的基于频域的频谱感知方法，步骤一所 述对中频信号进行采样时，按照满足奈奎斯特采样定理的采样频率进行采样。
【具体实施方式】 [0046] =:
[0047] 与【具体实施方式】一或二不同的是，本实施方式的基于频域的频谱感知方法，步骤 =所述对每个具有M点数据的数据段进行周期图功率谱估计的过程为，利用基于快速傅里 叶变换肿T)的己特莱特法度artlett法）估计信号的功率谱，N点数据序列被分为K个 不重叠的数据段，每个数据段表示为：
[0048] Xi(n) =X(n+iM),i= 0, 1，. . .K-I;n= 0, 1，. . .M-I;
[0049] 其中，Xi(n)表示每个数据段，n表示每个分段中数据的序号，i表示每个数据段的 序号，K表示数据段个数；M表示每个数据段中含有数据点数；
[0050] 通过下式计算每一段数据段周期图：
[0052] 最后，对K个周期图进行平均得到己特莱特法功率谱估计，如下：
【具体实施方式】 [0054] 四：
[0055] 与【具体实施方式】=不同的是，本实施方式的基于频域的频谱感知方法，步骤四所 述得功率谱估计方法的均值为：
[0057] 其中，E表示均值计算符号；
[0058] 即功率谱估计方法和周期图估计方法的均值是相同的，也是真实谱密度的渐进无 偏估