一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法

摘要

一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法，本发明涉及一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法。本发明是要解决频谱资源的平均利用率非常低不平衡，检测概率受制于信噪比的限制，当信噪比低时，检测概率会随之下降，影响频谱判决的结果的问题，而提出的一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法。该方法是通过步骤一、得到稀疏分解后的稀疏表示θ；步骤二、从稀疏表示θ中取出绝对值由大到小的顺序取前K个值，得到去除噪声的变换域向量系数θ'；步骤三、利用正交变换矩阵Ψ和变换域向量θ'得到去除噪声的时域信号x'；步骤四、若检验统计量Z>判决门限λ，则判断频段被主用户占用等步骤实现的。本发明应用于基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知领域。

主权项

一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法，其特征在于：一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、将接收到的信号x在已知稀疏分解的变换域Ψ下进行稀疏分解，得到稀疏分解后的稀疏表示θ，即x＝Ψθ，其中θ的稀疏度为K；步骤二、从稀疏表示θ中取出绝对值由大到小的顺序取前K个值，得到去除噪声的变换域向量系数θ'；步骤三、利用正交变换矩阵Ψ和变换域向量θ'得到去除噪声的时域信号x'，即x'＝Ψθ'；步骤四、将去除噪声的信号x'用于频谱检测得到检验统计量Z，若检验统计量Z>判决门限λ，则判断频段被主用户占用；其中，将去除噪声的信号x'用于频谱检测得到检验统计量Z为：主用户占用频段记为H₁和主用户没有占用频段记为H₀：其中，s(t)表示认知用户已知的导频信号，s是s(t)的向量形式，信号长度为N，能量为x'(t)是x(t)去除噪声的信号，n’(t)为独立同分布的信道加性高斯白噪声，均值为0，方差为检验统计量Z的定义为在H₀条件下，n’(t)为高斯分布，检验统计量Z为高斯随机变量的线性组合，且Z服从均值为0，方差为在H₁条件下，Z服从均值为ε，方差为的高斯分布；检验统计量Z服从如下的高斯分布：即完成了一种基于稀疏去噪的认知无线电频谱感知方法。