基于相位補償?shù)恼J知云網(wǎng)絡協(xié)作頻譜感知方法與流程
本發(fā)明涉及認知云網(wǎng)絡中的頻譜感知與檢測技術，更為具體地說涉及一種在云網(wǎng)絡環(huán)境下基于相位補償?shù)膮f(xié)作頻譜感知方法。
背景技術：
隨著各種數(shù)據(jù)業(yè)務，特別是設備到設備之間(device-to-device)通信業(yè)務的快速增長，頻譜資源變得越來越稀缺，導致了日益增長的頻譜資源需求與可用頻譜資源之間的矛盾越來越尖銳。而另一方面，現(xiàn)有的無線頻譜資源利用非常不均衡，存在大量頻譜利用率很低的授權頻段。認知無線電(cognitiveradio)是智能感知頻譜環(huán)境、高效利用無線頻譜的技術手段之一，引起了人們的廣泛關注。認知無線電技術能有效地緩解傳統(tǒng)的頻譜管理方式所帶來的資源短缺和頻譜資源利用率不高的問題，具有非常廣闊的應用前景。
準確的頻譜感知是實現(xiàn)認知無線電的前提。頻譜感知的任務是查找“頻譜空洞”，在不對主用戶造成干擾的前提下最大程度的提高頻譜利用率。這就使得頻譜感知需要滿足快速、準確的要求。協(xié)作頻譜檢測利用多個認知用戶節(jié)點之間的協(xié)作進行頻譜檢測，克服了單節(jié)點頻譜檢測方案中存在的衰落多徑、隱藏終端等因素對頻譜檢測性能的影響，得到了大家的青睞。但在現(xiàn)有的協(xié)作頻譜檢測方法中，當認知用戶節(jié)點信噪比較小時容易被融合中心拋棄，認知用戶節(jié)點的感知信息沒有被充分，影響了協(xié)作頻譜感知性能的進一步提升。
云計算的出現(xiàn)給協(xié)作頻譜感知算法帶來了新的思路。將計算能力強大的云計算引人到認知網(wǎng)絡中，在云端對認知用戶接收到的信號進行融合，并做出頻譜檢測判決，可顯著提高認知網(wǎng)絡頻譜感知的性能，減少感知節(jié)點的計算耗時和耗能，提高認知網(wǎng)絡系統(tǒng)的實時性和移動設備的生命周期。但在云端如何消除各路信號之間的相位差，充分利用所有認知用戶節(jié)點的感知信息，實現(xiàn)信號的最大合并，是困擾云網(wǎng)絡協(xié)作頻譜感知的難題。
技術實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術的不足，提出一種基于相位補償?shù)恼J知云網(wǎng)絡協(xié)作頻譜感知方法，解決云網(wǎng)絡協(xié)作頻譜感知中的難題。在該方法中，網(wǎng)絡中所有感知節(jié)點將各自接收到的信號交給到云端進行處理，云端將各個感知節(jié)點送來的信號先進行相位補償，然后進行最大合并，利用合并后的信號對主用戶信號是否存在進行檢測，實現(xiàn)對網(wǎng)絡準確、有效的信號頻譜感知。
上述目的通過下述技術方案予以實現(xiàn)：本發(fā)明一種基于相位補償?shù)恼J知云網(wǎng)絡協(xié)作頻譜感知方法，所述認知云網(wǎng)絡包括一個主用戶、n個認知用戶，所述n個認知用戶形成n個頻譜檢測感知節(jié)點，所述協(xié)作頻譜感知方法包括如下步驟：
步驟1、n個感知節(jié)點將各自接收到的信號si(t)發(fā)送至云端,i＝1······n,t為時間；
步驟2、云端在n路接收信號中選擇能量最大的一路信號sm(t)作為參考信號，并對其進行希爾伯特變換
步驟3、對于余下的n-1路信號分別進行相位補償，具體步驟包括：
a、將經(jīng)過希爾伯特變換后的信號
b、若相位差函數(shù)f[θe,i(ki)]的絕對值大于預設閾值，則對第i路信號的相位進行相位補償，相位補償公式為
步驟4、云端將相位補償完成后的n-1路接收信號si(t)和所述能量最大的一路信號sm(t)進行疊加合并，然后對合并后的信號進行頻譜檢測，做出頻譜檢測判決結果。
本發(fā)明還具有如下特征：
1、所述主用戶在其授權頻譜中傳輸?shù)闹饔脩粜盘枮閤(t)＝p(t)·cos(ωct)，其中p(t)為二進制基帶信號，ωc為主用戶信號載波頻率。
2、所述協(xié)作頻譜感知方法是先對各路信號進行合并，然后對合并后的信號做出頻譜檢測判決結果。
3、步驟3中，迭代步長
4、步驟3中，所述預設閾值為0.001。
5、步驟3中，n-1路信號的相位補償分別同時進行。相位補償?shù)拇螖?shù)互不相關，僅取決于各自的相位差函數(shù)f[θe,i(ki)]。
6、步驟4中，云端采用的頻譜檢測算法是任意一種合適于單節(jié)點頻譜感知的算法。
本發(fā)明方法在于云端協(xié)作頻譜檢測中，云端可以選擇任何一路信號作為參考信號，計算參考信號與余下的n-1路信號之間的相位差，然后對n-1個相位差分別進行補償，實現(xiàn)多節(jié)點信號的最大合并。從而產(chǎn)生以下的有益效果：
(1)通過相位補償，消除了云端接收到的各路信號之間的相位差，實現(xiàn)了多路信號的最大合并；
(2)云端先對各路信號進行最大合并，然后進行頻譜感知，有效利用了所有認知用戶節(jié)點的感知信息，大幅度提高了云網(wǎng)絡多用戶協(xié)作頻譜感知的準確性。
附圖說明
下面結合附圖對本發(fā)明作進一步的說明。
圖1是系統(tǒng)模型示意圖。
圖2是云端協(xié)作頻譜感知框圖。
具體實施方式
下面結合附圖和具體實施例對本發(fā)明做進一步說明。
如圖1所示為本發(fā)明系統(tǒng)模型示意圖，在一個包括一個主用戶和n個認知用戶的認知云網(wǎng)絡中，每個認知用戶將各自接收到的信號發(fā)送到云端，云端對各點的接收信號進行相位補償和合并處理，并做出最終的頻譜檢測判決。云端頻譜感知的基本流程如圖2，具體過程如下：
步驟1、n個感知節(jié)點將各自接收到的信號si(t)發(fā)送至云端,i＝1······n。在本例中，主用戶信號為x(t)＝p(t)·cos(ωct)，其中p(t)為二進制基帶信號，ωc為主用戶信號載波頻率。
步驟2、云端在n路接收信號中選擇能量最大的一路信號sm(t)作為參考信號，并對其進行希爾伯特變換
步驟3、對于余下的(n-1)路信號分別進行相位補償，具體步驟包括：
a、將經(jīng)過希爾伯特變換后的信號
b、給定閾值，判斷相位差函數(shù)f(θe,i)的絕對值是否大于給定的閾值。若相位差函數(shù)f[θe,i(ki)]的絕對值大于預設閾值，則對第i路信號的相位進行相位補償，相位補償公式為
步驟4、云端將相位補償完成后的(n-1)路接收信號si(t)和所述能量最大的一路信號sm(t)進行疊加合并，然后選擇一種合適的頻譜感知算法(單節(jié)點頻譜感知算法)對合并后的信號進行頻譜檢測，做出頻譜檢測判決結果。
在本例中，云端的頻譜檢測采用最大最小特征值的頻譜檢測算法，該頻譜檢測算法為現(xiàn)有成熟算法，本實施例不對其進行詳細說明。
本發(fā)明的創(chuàng)新在于將云端先對各路信號進行最大合并(n-1路信號相對于能量最大信號做相位補償，接著對n路信號進行疊加合并)，然后對合并后的信號進行頻譜感知，有效利用了所有認知用戶節(jié)點的感知信息，大幅度提高了云網(wǎng)絡多用戶協(xié)作頻譜感知的準確性。
除上述實施例外，本發(fā)明還可以有其他實施方式。凡采用等同替換或等效變換形成的技術方案，均落在本發(fā)明要求的保護范圍。
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