一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116032399A(43)申请公布日2023.04.28(21)申请号202310012982.5(22)申请日2023.01.05(71)申请人南京大学地址210023江苏省南京市栖霞区仙林大道163号(72)发明人柏业超武雅倩王琼唐岚张兴敢(74)专利代理机构南京业腾知识产权代理事务所(特殊普通合伙)32321专利代理师徐莉娟(51)Int.Cl.H04B17/391(2015.01)H04B17/345(2015.01)权利要求书2页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法(57)摘要本发明公开了一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法，包括对接收信号进行短时傅里叶变换，利用窗函数将信号在时域上进行分段，再对每个子带信号进行傅里叶变换得到多个关于时间和频率的二维矩阵，将这多个矩阵在同一频率处的幅值向量联合构成新的矩阵，并求出其协方差矩阵，得到N个信号协方差矩阵，采集纯噪声信号作为参考信号，对噪声信号进行同样的处理得到N个参考矩阵，分别计算这N对信号协方差矩阵和参考矩阵之间的黎曼距离，并求出N个黎曼距离之和，将黎曼距离之和作为检测统计量与阈值相比较，做出最终判决，提高了微弱信号的检测精度、减少噪声不确定性的影响。CN116032399ACN116032399A权利要求书1/2页1.一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用短时傅里叶变换对认知无线电网络模型接收的信号进行处理；利用窗函数w(t)对输入信号x(t)进行分段：y(t)＝x(t)w(t‑τ)并对其进行傅里叶变换：通过移动窗函数，得到从τ0～τl上所有分段的频谱结果，对于离散信号，X(ω,τ)对应一个二维矩阵，即得到l个二维矩阵X(ω,τ)；步骤二：将上述l个矩阵相同频率处的幅值，即每个矩阵的第ω行构成一个新的频率矩阵：并求出其协方差矩阵Rω；步骤三：采集纯噪声信号作为参考信号，对参考信号采用步骤二同样的处理方式，得到N个参考矩阵Rnω；步骤四：分别计算N对协方差矩阵Rω与参考矩阵Rnω之间的黎曼距离；步骤五：将K个认知用户求出的黎曼距离之和相加得到最终距离D，将其作为检测统计量并与阈值γ相比较，做出最终判决。2.根据权利要求1所述的一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法，其特征在于：所述认知无线电网络模型通过每个认知用户将其本地感知结果发送到融合中心，融合中心根据相应的判定规则做出最终判决。3.根据权利要求2所述的一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法，其特征在于：假设所述认知无线电网络模型中只有一个主用户及K个认知用户，感知结果用如下二元假设模型表示：其中h(m)是信道增益，s(m)是主用户发射的信号，ω(m)为独立同分布的高斯白噪声，H0表示主用户不存在，信道空闲，H1表示主用户存在，信道被占用。4.根据权利要求1所述的一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法，其特征在于：所述步骤四中，在H0和H1的假设下，信号的协方差矩阵分别映射到流形上的两个点，对于流形上的两点Rω和Rnω，通过使用如下公式计算二者之间的黎曼距离：利用上式，求出每个子带的信号协方差矩阵和参考矩阵之间的黎曼距离dn并计算各子2CN116032399A权利要求书2/2页带的黎曼距离之和d＝∑dn。5.根据权利要求1所述的一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法，其特征在于：所述步骤五中，最终判决的公式为：3CN116032399A说明书1/4页一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法技术领域[0001]本发明涉及频谱感知技术领域，具体为一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法。背景技术[0002]无线通信技术的飞速发展导致对频谱资源的需求急剧增加，然而，现有频谱分配策略的利用率较低。为了解决频谱资源短缺的问题，提出了认知无线电技术。认知无线电的核心思想是通过系统的频谱感知和智能学习能力来实现动态频谱分配和频谱共享。[0003]传统的频谱检测方法包括能量检测、匹配滤波检测和循环平稳特征检测。能量检测方法通过计算信号的能量并将其与阈值进行比较来获得感知决策。能量检测方法由于易于实现而被广泛使用，但它对噪声不确定性非常敏感。匹配滤波检测通过最大化信噪比实现相干检测，但需要主信号的信息。循环平稳特征检测通过分析信号的频谱相关函数来区分信号和噪声。虽然检测精度高，但计算复杂。[0004]频谱感知可以视为信号检测问题，通过分析检测数据的概率分布，可以确定主信号的存在。信息几何是一个新的理论系统，它使用现代微分几何方法来研究黎曼流形统计和信息领域的问题。信息几何由统计学家于1945年提出。Rao提出使用Fisher信息矩阵作为黎曼度量来研究概率模型。然后Amari在信