在交叉信道增益估计中判断认知用户所在区域的检测方法

摘要

本发明属于移动通信领域，尤其涉及移动通信中的认知无线电全双工中继领域。本发明首先下行链路传输中，PT采用自适应调制方式向PR发送数据，发送数据过程中保持信噪比恒定，CT端监听来自PT端传输信号的SNR，对比PR的目标SNR，排除有干扰的区域即初步检测认知用户区域，CT作为全双工中继，转发来自PT端的信号给PR，PR根据接收到的两条链路信号给出新的SNR，触发PT-PR的CLPC系统，PT的发射功率会做出相应的调整，CT根据接收到的新的PT信号获得新的SNR，CT根据其开启前后的SNR大小变化检测认知用户区域。使用本发明的方法，在干扰概率为5％的前提下，随着PT-PR距离r的变化，成功选择概率大于90％。

主权项

在交叉信道增益估计中判断认知用户所在区域的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、下行链路传输中，PT采用自适应调制方式向PR发送数据，发送数据过程中保持信噪比恒定，CT端监听来自PT端传输信号的SNR，对比PR的目标SNR，排除有干扰的区域即初步检测认知用户区域，具体步骤如下：S11、PT采用自适应调制方式，以初始发射功率p₀向PR发送信号x(i,j)，发射过程中保持信噪比恒定，PR端接收到的信号表示为$y(i,j)=h_0\left(j\right)\sqrt{g_0{p}_0}x(i,j)+n_p(i,j),$其中，为求期望操作，i,j分别为样本数和block数，n_p(i,j)为期望为0，方差为σ²的复杂高斯白噪声，PR的接收信噪比g₀为PT与PR之间的信道增益；S12、CT接收到PT的信号则CT接收到的平均信噪比为其中，g₁为CT与PT之间的信道增益，n_c(i,j)为期望为0，方差为σ²的复杂高斯白噪声；S13、通过比较S11所述g₀和S12所述g₁可以得出和的大小关系，即$\frac{{\bar{\gamma }}_{c_0}}{{\bar{\gamma }}_T}=\frac{\frac{{\bar{\gamma }}_{c_0}{\sigma }^2}{p_0}}{\frac{{\bar{\gamma }}_T{\sigma }^2}{p_0}}=\frac{g_1}{g_0};$S14、根据S13所述和的大小关系排除有干扰的区域，即$Decisionresult=\left\{\begin{array}{ccc}\mathrm{Re}gionsI,III,& if& {\bar{\gamma }}_T<{\bar{\gamma }}_{c_0},\\ \mathrm{Re}gionsII,IV,& if& {\bar{\gamma }}_T\ge {\bar{\gamma }}_{c_0}.\end{array}\right.,$排除${\bar{\gamma }}_T\ge {\bar{\gamma }}_{c_0}$的情况，即区域II,IV；S2、CT转发来自PT端的信号给PR，PR根据接收到的中继链路信号给出新的SNR，触发PT‑PR的CLPC系统，PT的发射功率会做出相应的调整，CT根据接收到的新的PT信号获得新的SNR，具体如下：S21、CT对PT发送的信号x(i,j)进行转发放大，向PT发送x_ct(i,j)＝Gx_cr(i,j)，此时，PT接收到的信号为g₂为CT到PR的信道增益，G为CT对PT发送的信号x(i,j)的放大倍数，为α,β分别为样本和block的周期数；S22、若S21所述y_p(i,j)中与之间时延＜T_m，则将两路信号合并视作一路信号，所述两路信号包括PR接收到的的PT发送的信号和CT转发放大的信号，则根据公式求出PR的等效信道增益为保持恒定的目标信噪比则CLPC会根据公式自动调节PT的发射功率，即由p₀变为p₁′，则CT的接收信噪比更新为${{\bar{\gamma }}_{c_1}}^{\prime }=\frac{{p_1}^{\prime }{g}_1}{{\sigma }^2}=\frac{{\bar{\gamma }}_T{g}_1\left(G^2{g}_2+1\right)}{g_0+G^2{g}_1{g}_2}=\frac{{\bar{\gamma }}_T{\bar{\gamma }}_{c_0}\left(G^2{g}_2+1\right)}{{\bar{\gamma }}_T+{\bar{\gamma }}_{c_0}{G}^2{g}_2},$转入S3；S23、若S21所述y_p(i,j)中与之间时延≥T_m，则在PR接收到的的PT发送的信号和CT转发放大的信号选取信号较强的一路作为理想信号，另一路视作干扰信号，求出PR的等效信道增益为保持恒定的目标信噪比则CLPC会根据公式自动调节PT的发射功率，即由p₀变为p₁″，则CT的接收信噪比更新为${{\bar{\gamma }}_{c_1}}^{\prime \prime }=\frac{{p_1}^{\prime \prime }{g}_1}{{\sigma }^2}=\frac{{\bar{\gamma }}_T\left({\bar{\gamma }}_T+G^2{g}_2+1\right)}{G^2{g}_2},$转入S3；S3、检测认知用户区域，得出区域I为无干扰区域，即，根据预设门限值比较S22所述和Γ的大小，若则排除区域III，根据预设门限值比较比较S23所述和Γ的大小，若则排除区域III，其中，K为经验值。