一种基于固定点独立分量分析算法的合作频谱感知方法

摘要

本发明公开了一种基于固定点独立分量分析算法(FastICA)的合作频谱感知方法，包括以下步骤：无线接收端将取自2个不同认知用户的信号分别进行采样滤波，将离散化后的信号组成2×n的观测信号矩阵X(n)；对观测信号矩阵X(n)进行中心化及白化处理；利用FastICA算法对白化后的信号矩阵进行分离，并求解观测信号矩阵两个向量间的相似系数以及分离得到的源分量间的相似系数；重复运行预定次数的分离算法，求解相似系数的均值比作为每个认知用户频谱感知的结果；数据融合中心对参与合作感知的认知用户的检测结果进行融合处理，判决频谱是否空闲。

主权项

一种基于固定点独立分量分析算法的合作频谱感知方法，具体包括如下步骤：步骤1：无线接收端将取自2个不同认知用户的信号分别进行采样滤波，得到的离散化信号组成观测信号矩阵；步骤2：对观测信号矩阵进行中心化及白化处理，使得白化后的矩阵Z不相关且为零均值、单位方差；步骤3：利用固定点独立分量分析算法对白化后的矩阵进行分离，得到两个源分量，并分别求解观测信号矩阵的两个分量之间的相似系数以及分离得到的两个源分量间的相似系数；步骤4：重复预定次数的步骤1～3，并获得所有相似系数的平均相似系数，并根据平均相似系数得到每个认知用户频谱感知的结果；步骤5：数据融合中心对参与合作感知的认知用户的频谱感知结果进行融合处理，判决是否有授权用户存在。