本能量檢測。具體過程為：USRP終端接收信號，將數據流轉換為向量，然后對數據進 行布萊克曼加窗處理，經FFT運算后對運算結果求取幅度平方，將所有的幅度平方進行加 和平均求得能量平均。流程如附圖1所示。
[0048] 本發明中終端執行usrp_spectrum_sense.py408M-411M，循環測量環境噪聲，將 得到的能量平均值作為環境噪聲功率。由于USRP在剛運行的一小段時間內會因為各種干 擾而產生不可預測的影響，因此，將前10次循環舍棄，從第11次循環開始到第10010次循 環結束共計10000次循環，得到一組長度為10000的環境噪聲功率，將其中的最大值和最小 值作為實際噪聲的上下界。
[0049] GNURadio各版本均有benchmark_tx.py，利用該腳本發送中心頻率為410M帶寬 為20M的GMSK調制波形充當主用戶信號，在不同位置的6臺USRP重復之前測量環境噪聲 時的操作，測得主用戶信號存在時的6組長度為10000的環境噪聲功率與主用戶信號功率 之和。
[0050] 本發明在原有的usrp_spectrum_sense.py上進行改進，感知用戶在基本能量檢 測后進行本地判決。即根據之前測量的各用戶所處環境的信噪比設定本地判決的雙門限， 因在程序中加入了parser.add_option，分別設定" -T"和" -t"分別為雙門限的可選項，在 終端運行程序時可隨時通過這兩個可選項設定本地判決雙門限。如圖1所示，本地判決頻 段非空閑時，發送"Presence"，空閑時發送Absence。能量檢測的結果處于雙門限中間時， 將該感知用戶的能量檢測結果（energy)及信噪比（SNR)發送給數據中心。
[0051] 2感知結果的傳輸實現
[0052] 因數據中心和各感知用戶均處在同一局域網下，可將數據中心視為服務器，各感 知用戶視為客戶端。本發明中采用socket網絡編程實現感知結果的傳輸。在原程序中導 入Python中的socket模塊，為保證傳輸的可靠性，采用面向連接的套接字，倉Il建一個TCP/ IP的套接字，即socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)。本發明中的數據中心IP 地址為192. 168. 1. 103。合法的端口號范圍為0?65535,其中，小于1024的端口號為系統 保留端口。在此采用的端口號為5900。
[0053] 在感知用戶處通過socket對象的connect操作，感知用戶根據IP地址和端口號 與數據中心進行連接。將本地判決的判決結果通過struct模塊的pack操作進行打包，發 送給數據中心。
[0054] 在數據中心處，先根據socket對象的bind操作綁定IP地址和端口號，進而通過 listen操作進行監聽。一旦連接到來，數據中心通過struct模塊的unpack操作分離接收 到的數據中的信息，以供數據中心進行下一步判決。
[0055] 3判決實現
[0056] 數據中心對接收到的數據進行分離，恢復出判決信息。
[0057] 若恢復出的判決信息為Presence，數據中心可以直接判決該頻段非空閑，并終止 數據中心和各感知用戶的連接。
[0058] 若恢復出的判決信息既不是Presence也不是Absence，則進行<^611(']11(^61116111:. txt'，'a+'）操作，即以追加模式打開Judgement,txt文件，通過write('energy =' +energy+' \t' +'SNR=' +SNR+' \n'）操作將接收到的統計量及信噪比寫入txt文件 中。
[0059] 當恢復出的所有判決信息中均無"Presence"時，數據中心進行軟判決。本發明采 用最大比合并準則，根據需要進行軟判決的感知用戶的信噪比確定其統計量的加權系數。 軟判決的門限采用基于最小誤差概率準則下的最優門限：
【主權項】
1. 一種基于雙口限能量檢測的協作頻譜感知方法，其特征在于，包含w下步驟： 步驟1)，感知用戶感知數據； 步驟2)，將感知數據的統計量分別與預設的第一口限闊值、第二口限闊值比較，所述第 一口限闊值大于第二口限闊值； 步驟3)，如果感知數據的統計量大于預設的第一口限闊值，判定該頻段非空閑，感知用 戶發送Presence到數據中屯、； 步驟4)，如果感知數據的統計量小于預設的第二口限闊值，判定該頻段空閑，感知用 戶發送Absence到數據中屯、； 步驟5)，如果感知數據的統計量小于等于預設的第一口限闊值且大于等于預設的第二 口限闊值，則將感知數據的統計量及信噪比將被打包發送至數據中屯、； 步驟6)，數據中屯、將存儲接收到的各感知用戶的統計量及信噪比； 步驟7)，若數據中屯、接收到任何一個Presence,則直接判決指定頻段非空閑； 步驟8)，若數據中屯、沒有接收到任何一個Presence ; 步驟8. 1)，讀取感知用戶的統計量及信噪比； 步驟8. 2)，采用最大比合并準則，根據各感知用戶的信噪比求得其對應統計量的加權 系數，進而計算出合并后的統計量； 步驟8. 3)，根據感知用戶的噪聲不確定度和信噪比、計算出基于最小誤差概率準則下 的最優口限； 步驟8. 4)，若合并后的統計量大于最優口限，則數據中屯、判定該頻段非空閑，否則判定 該頻段空閑。
2. 根據權利要求1所述的基于雙口限能量檢測的協作頻譜感知方法，其特征在于，所 有感知用戶和數據中屯、均處在一個局域網內，感知用戶根據數據中屯、的IP地址及端口號 創建TCP/IP的套接字W實現信息傳輸。
3. 根據權利要求1所述的基于雙口限能量檢測的協作頻譜感知方法，其特征在于，步 驟6)中數據中屯、通過將接收到的各感知用戶的統計量及信噪比寫入txt文件中實現對各 感知用戶的統計量及信噪比的存儲。
4. 根據權利要求3所述的基于雙口限能量檢測的協作頻譜感知方法，其特征在于，步 驟8. 1)中采用正則表達式對txt文件中的數據進行匹配讀取。
5. 根據權利要求4所述的基于雙口限能量檢測的協作頻譜感知方法，其特征在于， 步驟8. 1)中采用Python中正則表達式模塊re的search操作對txt文件中的數據進行匹 配讀取。
【專利摘要】本發明公開了一種基于雙門限能量檢測的協作頻譜感知方法，將感知用戶感知的數據在本地先進行雙門限的本地判決，大于大者，判定為頻段非空閑，發送Presence到數據中心；小于小者，判定為頻段空閑,發送Absence到數據中心；位于二者中間時，將統計量及信噪比將被打包送至數據中心。數據中心存儲接收到的統計量及信噪比，若數據中心接收到任何一個Presence，則直接判決指定頻段非空閑；若沒有接收到任何一個Presence，則讀取各感知用戶的統計量及信噪比，采用最大比合并準則求得各統計量的加權系數,進而求得合并后的統計量，并對其做單門限協作頻譜感知。本發明可檢測不同頻段是否空閑，并使之適用于不同噪聲環境下，動態設置軟判決門限，提高了系統的檢測性能。
【IPC分類】H04B17-382
【公開號】CN104601263
【申請號】CN201510036780
【發明人】田峰, 梁衡野, 周亮, 孟慶民, 楊震
【申請人】南京郵電大學
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2015年1月23日