專利名稱：基于小波變換的自適應時頻空穴檢測方法
技術領域：
本發明涉及ー種適用于認知無線電領域的時頻空穴感知技木，它采用基于小波變換信號處理的方法，對無線環境的時域和頻域的ニ維能量分布進行自適應檢測，以探測無線環境時頻空穴。
背景技術：
無線通信頻譜是ー種有限的寶貴資源，隨著信息社會經濟的快速發展，頻譜資源稀缺日益成為移動通信及寬帶無線接入技術實現的重要瓶頸；另一方面，與頻譜資源短缺形成鮮明對比的卻是現有頻譜利用率的極其低下。在這樣的背景下，認知無線電技術以其接入靈活，能夠大大提高頻譜利用率，有效解決解決頻譜資源匱乏問題，被認為是下一代移動通信系統潛在關鍵技術之一。認知無線電系統以ー種“機會方式”接入授權頻段內，在對授權用戶不造成干擾的前提下，動態的利用其臨時空閑頻段。要實現這ー對主用戶幾乎“透明”的無干擾占用，要求認知用戶可靠、快速地感知授權用戶的重新占用并及時退避；另一方面認知無線電系統要求認知用戶可靠、快速地檢測到時頻頻空洞并占用，認知無線電系統要實現高效率利用頻譜的目的，還應該具有估計無線頻譜空穴特性的能力，并基于頻譜空穴特性自適應地調整發送參數(如數據速率、傳輸模式、傳輸帶寬等)。因此，頻譜感知技術是認知無線電系統的關鍵技木。國內外針對認知無線電頻譜感知技術和自適應調制技術進行了大量的研究工作， 其中針對頻譜感知技術的研究大致可以分為以下兩大類(1)協同檢測通過處理多個感知用戶的檢測信息來更準確地判斷主用戶是否存在，這類方法通常要依賴于復雜的集中式控制或者分布式控制實現多個感知用戶的檢測信息交換；( 主用戶發射端檢測通過分析偵認知用戶接收信號中是否存在主用戶信號來判斷頻譜的使用狀態，這類方法又可以分為以下四類1)能量檢測法這類算法通常不需要知道授權用戶信號的先驗信息，能夠可靠地適用于各種未知信道，檢測快速，實現簡單，但是該類算法依賴要求準確估計噪聲功率，實際中噪聲功率估計誤差會導致較高虛警概率；2)特征檢測法這類算法利用已知主用戶信號特征(如波形特征、循環平穩特性等)對主用戶占用頻譜情況進行檢測，能夠在強干擾環境下可靠地檢測頻譜空穴，但是這類算法要求預先知道主用戶信號的特征信息，且計算復雜度較高；幻相關性檢測算法這類算法利用主用戶信號樣值具有比噪聲樣值高得多的相關性這ー特點，實現對授權用戶的檢測，但是這類算法受限于信號相關性的劇烈變化；4)小波變換頻譜檢測法這類算法利用小波分解或小波包分解能夠靈活地調整頻譜檢測分辨率的優點，實現多分辨率頻譜檢測，或者利用小波變化的突變特征提取能力，檢測主用戶占用-釋放頻譜的突變，但是這類算法通常具有較高的算法復雜度的缺點。目前，國內外已有認知無線電頻譜感知方法主要針對頻域“頻譜空穴”的檢測，而較少從時域和頻域ニ維時頻分析的角度檢測“時頻空穴”，導致難于估計空閑頻譜的時域特性。這類頻譜檢測方法為了獲得較高的頻率分辨率，需要較長時間間隔的采樣，另一方面，為了及時檢測到頻譜空穴和主用戶重新占用頻譜空穴，要求較短的時間采樣間隔，因此現有的頻譜檢測方法除具有上節所述局限性之外，還受限于較長時間采樣間隔和快速及時檢測要求之間的矛盾。

發明內容
本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供一種基于小波變換的自適應時頻空穴檢測方法，與現有的認知無線電頻譜感知方法僅從頻域檢測頻譜空穴不同，本方案采用小波變換信號特征提取技木，實現信號的時域和頻域自適應分段，有效地解決較長時間采樣間隔和快速及時檢測要求之間的矛盾，同時估計主用戶信號的時頻域的能量分布。另外，實際網絡中，微觀時間段內由于主用戶的業務量具有一定的統計規律，因而其時頻分布特征也具有某種統計規律，獲得了主用戶信號的時頻分布特性，可以更好地根據各時頻塊的統計特征，自適應地靈活地進行調整檢測周期，以及對時頻空穴進行預測，從而有效降低認知用戶接入機會損失和沒有及時退避造成對主用戶的有害干擾損失。因此，針對認知無線電系統基于時頻ニ維角度的研究分析具有重要意義。本發明的目的是通過以下技術方案來解決的本發明涉及的時頻空穴檢測方法分為三個步驟第一歩，先對認知用戶監測接收信號時域分段，保證在該分段內，各主用戶占用頻帶持續不變；第二步，對各分時段的接收信號，采用已有方法，進行傅里葉變換得到各分時段信號頻譜，對該頻譜進行小波變換以檢測各頻段邊沿，從而實現頻段劃分。第三步，綜合前兩步中的自適應時間和頻域分段結果， 對各時頻資源塊進行綜合分析，判斷時頻資源塊空閑與否。下面分五個部分對該方法進行介紹，第一部分先介紹系統模型，第二部分和第三部分分別介紹時域和頻域分段方法，第四部分根據分段后的時頻塊功率譜密度實現時頻空穴檢測，第五部分還對上述時頻檢測方法提出了一種改進方法。以下方法介紹中，采用的信號均為時間連續信號，該方法可以直接推廣到離散時間信號的處理。一.認知無線電時頻感知系統模型針對以上兩點研究內容，我們采用ー個具有M個潛在認知用戶和N個潛在主用戶的無線通信系統，假定該系統占用的頻率范圍為[ち，fN]，且帶寬為B，令第m個潛在認知用戶認知用戶接收到的連續信號表示為
權利要求
1.基于小波變換的自適應時頻空穴檢測方法，其特征在于，采用小波變換技術自適應地對時間連續信號或者離散時間信號進行時頻域分段，并判斷各時頻資源塊的空閑與否， 包括如下步驟(1)先對認知用戶監測接收信號時域分段，保證在該分段內，各主用戶占用頻帶持續不變；(2)對各分時段的接收信號，采用已有方法，進行傅里葉變換得到各分時段信號頻譜， 對該頻譜進行小波變換以檢測各頻段邊沿，從而實現頻段劃分；(3)綜合前兩步中的自適應時間和頻域分段結果，對各時頻資源塊進行綜合分析，判斷時頻資源塊空閑與否。
2.如權利要求1所述的自適應時頻空穴檢測方法，其特征在于該方法采用針對接收信號的平均功率進行小波變換，實現對接收信號的自適應時域分段，保證各時間分段內，信號的頻譜結構不變。
3.如權利要求1所述的自適應時頻空穴檢測方法，其特征在于該方法采用小波包分解或其他的濾波接收處理方法對接收信號進行分頻段濾波接收處理。
4.如權利要求1所述的自適應時頻空穴檢測方法，其特征在于認知無線電時頻感知系統模型，采用ー個具有M個潛在認知用戶和N個潛在主用戶的無線通信系統，假定該系統占用的頻率范圍為[ら，fN]，且帶寬為B，令第m個潛在認知用戶認知用戶接收到的連續信號表示為N n=l其中，^(t)代表第η個潛在主用戶發送的信號，而α n,m代表第η個潛在主用戶與第m 個潛在認知用戶之間的信號増益，《m(t)代表噪聲；在下面的介紹中各認知用戶采用相同的信號處理方法，為了簡化描述，后面的介紹中將不再區分各認知用戶，略去腳標m;我們對上述認知系統做如下的假定，并分析其假定合理性；al)由于潛在主用戶占用相應頻段具有時間上的間斷性，并且在各時間段內主用戶與認知用戶之間的信道在該時間段上為準靜態，即該時間段內α η為常數； a2)假定第η個潛在主用戶在占用頻段持續期內，占用的頻帶不會改變； a3)假定接收信號中的噪聲為加性高斯白噪聲；無線通信系統中，用戶接入基站過程，通過基站分配上下行頻段和時段，一次完整的通信可以分為若干個較短通信持續期或時間段，相應時間段內信道近似不變，通信持續期內頻帶也不變，而接收信號中噪聲通常假定為加性高斯白噪聲，因此上述假設合理，與實際通信系統相符；接收信號時域自適應分段基于假設條件al)，在各主用戶占用頻帶不變的時間段內， 可以近似認為認知用戶接收信號平均功率不變，利用接收信號平均功率的分時段，擬采用小波變換檢測信號平均功率突變點，以實現信號各分時段邊沿的檢測，從而將時域信號劃分為多個時間段連續信號；自適應頻域分段基于上述的接收信號的時域分段，可以認為各主用戶在各時間分段內占用頻譜情況是持續并且穩定不變的； 檢測時頻空穴1)估計噪聲功率譜基于上述已經獲得的各時間分段、各子頻帶的主用戶占用情況，可以得到整個時間段 (t0, tN)和帶寬[も，fN]內的時頻資源塊占用情況；進一歩，針對被占用的第ρ個時間分段內第m個子頻帶時頻資源塊；按照下式計算功率譜密度； p{np) = (/ 7_/}ff (H)由于噪聲為加性高斯白噪聲，因此，噪聲在整個頻域功率譜密度為常數，通過下式計算估計得到^gw =Inin^(12)2)計算各時頻塊信號功率譜第P個時間分段內第m個子頻帶時頻資源塊上的信號平均功率譜密度可以修正為 P^ =P^-Nawgn(13)3)判斷時頻塊是否空閑理論上，如果某ー個分時段內上的某個子頻帶時頻快功率譜密度大于白噪聲功率譜密度，則該時頻資源塊為主用戶占用，否則為空閑；考慮到接收信號各分時段時間間隔有限， 對該分時段平均得到的噪聲平均功率譜密度仍然不是理想的常數，而是具有一定方差的隨機變量；為了抑制時間平均噪聲功率譜的波動干擾，根據需要設置ー個更高的功率譜密度門限pTh來判斷各時頻資源塊是否為空閑；ΡτΙ — Q NAWGN(14)其中因子α > 1，可以根據估計可靠性需要設置。ρ(ηρ) > Pn則第尸個分時段內第〃個子頻帶被主用戶占用 (15) ρ(ηρ) < Pn則第ρ個分時段內第〃個子頻帶空閑時頻空穴檢測改進在系統占用頻率范圍較寬，或者認知用戶需要檢測的頻率范圍較寬的情況下，由于多徑信道的影響，會導致認知用戶接收信號在系統占用的頻率范圍內表現為較明顯的頻率選擇性，而這種頻率選擇性對于小波變換檢測頻域分界點形成干擾；另一方面如果系統占用頻率范圍較寬，噪聲的平均功率較大，而某ー個較小子頻帶的占用或空閑狀態發生改變，使得信號的平均功率的改變相對較小，也就是說，噪聲的干擾更容易使得采用平均功率波動檢測時域分段點的方法產生誤判或漏判。
5.如權利要求4所述的自適應時頻空穴檢測方法，其特征在于所述時域信號自適應分段如下1)計算接收信號平均功率對接收信號求其平均功率，具體如下式r\t) = j^T\r(t)\2dt(2)式中平均周期時間T可以選取為信號傳輸波特率的50倍，以便能夠獲得較好的平均效果；2)多尺度小波變換令小波變換采用的小波函數為w(t)該小波的伸縮函數可以表示為
6.如權利要求4所述的自適應時頻空穴檢測方法，其特征在于所述實現各時域分段 內頻域自適應分段按照如下步驟 1)計算頻域功率譜假定對第p分時段信號進行頻域分段，其中該分時段時域信號可以表示為
7.如權利要求1所述的自適應時頻空穴檢測方法，其特征在于，時頻綜合分析估計噪 聲功率譜方法根據時域和頻域分段結果，進行各時頻資源塊內功率譜進行綜合分析，更加 精確地估計得到噪聲功率譜密度，從而為判斷時頻資源塊是否空閑提供準確的判決門限。
全文摘要
本發明公開了一種基于小波變換的自適應時頻空穴檢測方法，采用小波變換技術自適應地對時間連續信號或者離散時間信號進行時頻域分段，并判斷各時頻資源塊的空閑與否，包括如下步驟(1)先對認知用戶監測接收信號時域分段，保證在該分段內，各主用戶占用頻帶持續不變；(2)對各分時段的接收信號，采用已有方法，進行傅里葉變換得到各分時段信號頻譜，對該頻譜進行小波變換以檢測各頻段邊沿，從而實現頻段劃分；(3)綜合前兩步中的自適應時間和頻域分段結果，對各時頻資源塊進行綜合分析，判斷時頻資源塊空閑與否。本發明實現信號的時域和頻域自適應分段，有效地解決現有頻譜頻譜空穴的高分辨率和頻譜檢測快速及時檢測要求之間的矛盾，同時估計主用戶信號的時頻域的能量分布。仿真結果驗證了所提方法的有效性。
文檔編號H04B17/00GK102546061SQ201210004388
公開日2012年7月4日 申請日期2012年1月9日 優先權日2012年1月9日
發明者王磊, 陳志剛 申請人:西安交通大學