一种基于宽带ofdm认知系统的联合频谱检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于宽带OFDM认知系统的联合频谱检测方法，针对宽带正交频分复用认知系统的频谱检测问题，提出了一种“先粗-后细”的联合频谱检测方法。本发明首先利用OFDM符号循环前缀的自相关特性，通过计算接收信号自相关系数的最大似然比估计，并与设定门限进行比较来判断主用户信号是否存在；在判定主用户信号存在的前提下，利用OFDM调制技术独有的特点，提出一种基于特征分析的频谱检测方法，实现认知系统中频谱空洞的精确检测与定位。该方法以提高检测性能同时尽量减小检测开销为目的，解决了低信噪比下宽带OFDM认知系统的频谱检测问题。
【专利说明】一种基于宽带OFDM认知系统的联合频谱检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种无线通信【技术领域】的检测方法，具体地说，涉及一种基于宽带 0FDM认知系统的联合频谱检测方法。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信需求的迅猛增长，频谱资源紧张的问题日趋严重；另一方面，根据美 国联邦通信委员会（FCC)提供的数据，已分配频谱的利用率只有15%-85% ;这种频谱资 源的"稀缺"与实际频谱固定分配机制造成的频谱资源总体利用率低下之间的矛盾是制约 未来移动通信快速发展的瓶颈之一。Joseph Mitola博士于1999年提出的认知无线电技 术能主动感知无线通信环境，使认知用户（次用户）以机会方式动态地接入未被主用户使 用的空闲频段，为解决上述矛盾开辟了一条崭新的途径。同时，随着无线通信技术研究的深 入和无线通信市场的增长，与使用某种特定无线接入技术的单一网络相比，融合了多种接 入技术的异构网络更能满足人们对无线通信业务多样化的需求，是未来通信发展的必然趋 势。基于认知无线电技术的，具有认知过程，能感知当前网络条件，并依此做出规划、决策和 采取动作的认知网络为异构网络的融合提供了新思路。
[0003] 正确、可靠、高效的频谱检测是认知系统中次用户接入未被主用户占用的空闲频 段的基础和前提。同时，各种干扰的消除、有效的频谱资源管理等都需要认知系统首先进行 可靠的频谱检测。从本质上讲，认知无线电问题始于频谱检测问题。有效的频谱检测是认 知无线电技术能否实现的前提和基础，其主要任务就是对空闲频谱即"频谱空洞"的检测。 目前，对频谱检测的研究主要集中在窄带系统中，归纳起来可分为三类：匹配滤波检测、周 期特征检测和能量检测。匹配滤波检测具有较好检测性能和检测效率，但需大量的先验知 识；周期特征检测的性能较好，且不受噪声功率不确定性的影响，但其复杂度较高；能量检 测方法实现简单，虽在低信噪比环境下实现比较困难，仍是认知系统中广泛使用的一种频 谱检测方法。上述的频谱检测方法都属于窄带频谱检测的范畴，即主用户存在与否的"二 元"检测问题，并不适合于宽带频谱检测。宽带多用户的频谱检测不仅要解决主用户存在性 的问题，同时需要在主用户存在的条件下正确地检测出频谱占用情况。目前，对宽带频谱检 测的研究还较少，其中一种方法是利用小波变换方法来确定空闲频谱边界，但计算复杂，工 程上难于实现；基于一阶导数法提取信号功率谱密度大幅度变化的位置来实现频谱边界的 检测，实现相对简单，但容易受噪声、多径衰落的影响；专利"SPECTRUM-SENDING ALGORITHM AND METHODS"中将频谱检测分为粗检测和细检测两步，来提高检测效率，但其检测方法仍 然基于传统的能量检测。
[0004] 0FDM正交调制技术灵活的选频方案为实现认知系统提供了良好的平台；同时， 0FDM技术已成为未来高速移动通信的关键技术之一，目前已广泛地应用到欧洲的数字视频 广播、数字音频广播、IEEE802. 11a、IEEE802. 16, LTE-Advanced等标准中。因此，基于0FDM 技术实现的认知系统具有广阔的发展前景。本发明以宽带OFDM认知系统为背景，针对现有 技术方案均未能很好地解决低信噪比下宽带频谱检测的问题，提出了一种联合频谱检测方 法。
【发明内容】
[0005] 要解决的技术问题：本发明以提高检测性能同时尽量减小检测开销为目的，针对 现有技术方案的不足，为宽带0FDM认知系统提供一种联合频谱检测方法，该方法在检测性 能与检测开销之间进行折中，保证检测性能的同时，有效地降低了频谱检测的开销。
[0006] 本发明所采取的技术方案为：
[0007] -种基于宽带0FDM认知系统的联合频谱检测方法，其特征在于：该方法具体包括 以下步骤：
[0008] 步骤1 :对接收到的连续时域0FDM信号r⑴进行采样抽取，得到待检测离散时域 0FDM 信号 r (η);
[0009] 步骤2 :利用相关频谱检测方法进行粗检测，以判断主用户的存在性：
[0010] 计算待检测0FDM信号r (η)的自相关系数Ρ (τ)在^处的最大似然比估计值 p (Td)，并将计算所得的最大似然比估计值p (Td)与第一判决门限η进行比较，若P (Td) < Π ，则主用户信号不存在，频谱检测结束；若P (Td) > η，则主用户信号存在，执行步骤 3 ；
[0011] 其中，Td为快速傅里叶变换（FFT)的长度；
[0012] 步骤3 :利用基于特征分析的检测方法对频谱进行细检测，以判定主用户具体占 用的频段：
[0013] (3-1)计算待检测0FDM信号r (n)的自相关矩阵R的特征值λ i，其中i = 1. . . Td， 并将特征值λ 1进行归一化处理后再与第二判决门限ζ进行比较，大于等于第二判决门限 ξ的特征值的个数即为主用户占用的子信道的个数Ρ;其中，第二判决门限ξ由宽带0FDM 认知系统的仿真统计结果确定；
[0014] (3-2)利用基于特征分析的MUSIC算法计算待检测0FDM信号r (n)的功率谱 P"⑴，并对Pm⑴由大到小排序，前P个较大P"⑴对应的子信道即为主用户占用的信道， 其余Td-p个子信道则为空闲子信道；
[0015] 完成基于宽带0FDM认知系统的联合频谱检测。
[0016] 其中，所述步骤2中，待检测离散时域0FDM信号r(n)的自相关系数Ρ (τ)在！^ 处的最大似然比估计值P (Td)为：
[0017]
【权利要求】
1. 一种基于宽带OFDM认知系统的联合频谱检测方法，其特征在于：该方法具体包括以 下步骤： 步骤1 :对接收到的连续时域OFDM信号r (t)进行采样抽取，得到待检测离散时域OFDM 信号r (η); 步骤2 :利用相关频谱检测方法进行粗检测，以判断主用户的存在性： 计算待检测OFDM信号r(n)的自相关系数Ρ (τ)在^处的最大似然比估计值P (Td)， 并将计算所得的最大似然比估计值P (Td)与第一判决门限Π进行比较，若P (Td) < η， 则主用户信号不存在，频谱检测结束；若P (Td) > η，则主用户信号存在，执行步骤3; 其中，Td为快速傅里叶变换（FFT)的长度； 步骤3 :利用基于特征分析的检测方法对频谱进行细检测，以判定主用户具体占用的 频段： (3-1)计算待检测OFDM信号r(n)的自相关矩阵R的特征值Xi，其中i = 1. ..Td，并 将特征值λ 1进行归一化处理后再与第二判决门限ζ进行比较，大于等于第二判决门限ζ 的特征值的个数即为主用户占用的子信道的个数Ρ;其中，第二判决门限ξ由宽带OFDM认 知系统的仿真统计结果确定； (3-2)利用基于特征分析的MUSIC算法计算待检测OFDM信号r(n)的功率谱Pm(i)，并 对P"⑴由大到小排序，前P个较大P"⑴对应的子信道即为主用户占用的信道，其余Td-p 个子信道则为空闲子信道； 完成基于宽带OFDM认知系统的联合频谱检测。
2. 根据权利要求1所述的一种基于宽带OFDM认知系统的联合频谱检测方法，其特征在 于：所述步骤2中，待检测离散时域OFDM信号r(n)的自相关系数Ρ (τ)在!^处的最大似 然比估计值P (Td)为：
其中，N为求自相关系数的采样值点数，σ,:为接入信号r(n)的方差， n为采样点序号， R{ · }代表取实部。
3. 根据权利要求1所述的一种基于宽带OFDM认知系统的联合频谱检测方法，其特征在 于：所述步骤2中，第一判决门限η为：
其中，Ν为求自相关系数的采样值点数，Pf为宽带OFDM认知系统的虚警概率，erfc (·) 为互补误差函数。
【文档编号】H04B17/382GK104301057SQ201410623387
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年11月6日 优先权日:2014年11月6日
【发明者】刘允, 翟立君 申请人:中国电子科技集团公司第五十四研究所