基于隐马尔科夫模型的盲主用户检测与发送电平识别方法

摘要

本发明公开了一种基于隐马尔科夫模型的盲主用户检测与发送电平识别方法，其实现步骤为：(1)对主用户进行观察,计算每个观察周期内接收信号的功率，组成功率序列；(2)估计主用户电平数；(3)确定每个电平的训练序列，对每个电平的隐马尔科夫模型进行训练；(4)根据检测策略，对主用户状态进行检测判决。设置了两种检测策略，可以针对噪声大小选择合适的检测策略，本发明解决了认知无线电系统中主用户存在与否的检测与主用户存在时发送电平识别的问题，具有有效、快速、无需先验知识以及识别主用户发送电平的优点，可应用于认知无线电系统中次级用户的功率分配，提高无线电中频谱资源的利用率，能在工程中广泛应用。

主权项

一种基于隐马尔科夫模型的盲主用户检测与发送电平识别方法，包括有如下步骤：步骤1、在足够长的观察时间内，对所要观察主用户的频段采集功率序列其中i为时刻值，N_T为观察时间长度，w_i为i时刻采集到的功率值；步骤2、根据功率序列通过滑动滤波，多尺度连续小波变换，去伪峰处理，电平分段求均值，k‑means聚类分类，以及类方差突变索引得到主用户电平数估计值步骤3、根据主用户电平数估计值建立连续隐马尔科夫模型，针对每个电平进行隐马尔科夫模型训练得到由状态P_k组成的隐马尔科夫模型，其中，P_k为第k个电平状态，$k=1,...,\hat{K};$步骤4、采取两种检测策略，即采取“隐马尔科夫模型检测”策略或“特征值法——隐马尔科夫模型检测”策略，判决主用户存在与否，对主用户存在的判决结果进行发送电平值估算。