一種基于漸近步長(zhǎng)的稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種認(rèn)知無線電寬帶網(wǎng)絡(luò)中的漸近步長(zhǎng)自適應(yīng)快速壓縮頻譜感知方法。該方法采用了模擬／信息采樣器對(duì)寬帶主用戶信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣建模，根據(jù)壓縮采樣觀測(cè)值序列計(jì)算檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，并利用序貫壓縮檢測(cè)算法，將統(tǒng)計(jì)量與判決門限進(jìn)行比較。根據(jù)判決結(jié)果，自適應(yīng)調(diào)整下一次判決所需觀測(cè)值數(shù)目步長(zhǎng)因子大小，漸近步長(zhǎng)因子調(diào)整規(guī)則是：在檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量值距離門限值較大時(shí)，增大步長(zhǎng)因子來加快頻譜檢測(cè)速度；在檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量值距離門限值較近時(shí)，減小步長(zhǎng)因子來增強(qiáng)檢測(cè)精度，從而實(shí)現(xiàn)步長(zhǎng)因子的自適應(yīng)實(shí)時(shí)調(diào)整。最終，實(shí)現(xiàn)非重構(gòu)原信號(hào)條件下主用戶信號(hào)存在與否的快速判決。MATLAB通信仿真環(huán)境下的仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性和準(zhǔn)確性。
【專利說明】一種基于漸近步長(zhǎng)的稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種認(rèn)知無線電技術(shù)，尤其涉及一種認(rèn)知無線電的頻譜檢測(cè)方法，更具體的說涉及一種頻譜稀疏度未知條件下的自適應(yīng)壓縮頻譜檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著人們對(duì)無線高速數(shù)據(jù)傳輸需求的不斷增長(zhǎng)，頻譜資源變得日益緊缺，有效可靠的無線頻譜接入成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。近年來出現(xiàn)的認(rèn)知無線電技術(shù)(CognitiveRadio, CR)是一種能夠感知周圍環(huán)境并顯著提高頻譜利用率的新型智能無線通信技術(shù)，能夠有效地解決頻譜資源緊張問題。
[0003]認(rèn)知無線電的核心思想就是使無線通信設(shè)備具備發(fā)現(xiàn)并合理利用頻譜空穴(Spectrum Holes)的能力。頻譜感知是認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)之一，它能夠快速、可靠地檢測(cè)出未被主用戶占用的頻譜空穴供次用戶接入使用。由此可見，如何采用有效的頻譜感知技術(shù)，及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別頻譜空穴，是提高頻譜利用率的同時(shí)避免對(duì)主用戶造成干擾的關(guān)鍵。
[0004]在現(xiàn)有的頻譜感知技術(shù)研究中，大多是針對(duì)單信道或窄帶頻譜場(chǎng)景下的頻譜感知技術(shù)研究。但隨著當(dāng)前的無線傳輸需求的不斷增加，寬帶頻譜感知技術(shù)正逐漸成為新的研究熱點(diǎn)。然而，對(duì)寬頻段進(jìn)行頻譜感知受奈奎斯特采樣定理的限制，將存在采樣率過高、數(shù)據(jù)量過大等問題，使得現(xiàn)有的硬件條件難以實(shí)現(xiàn)。
[0005]近年來出現(xiàn)的壓縮感知(Compressed Sensing, CS)理論以信號(hào)的稀疏性為前提，其采樣速率不受信號(hào)帶寬限制，而由信號(hào)的信息結(jié)構(gòu)和內(nèi)容決定，從而在信號(hào)稀疏的前提下，可以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣速率對(duì)信號(hào)采樣。由于主用戶對(duì)寬帶頻譜的利用率較低，存在著大量的空閑頻譜，所以寬`帶頻譜具有明顯的稀疏性，從而為壓縮感知理論應(yīng)用于認(rèn)知無線電寬帶頻譜感知提供了前提條件。
[0006]近年來，一些學(xué)者專家利用壓縮感知理論開展了頻譜檢測(cè)的研究。Tian等人首先在寬帶認(rèn)知無線電中引入了壓縮感知理論，將壓縮感知用于頻譜空洞檢測(cè)，通過小波邊界檢測(cè)器(waveletbased edge detector)精確檢測(cè)頻譜占用位置。然而，該方案依然需要高速ADC首先對(duì)寬帶信號(hào)進(jìn)行采樣。隨后，有人提出了改進(jìn)方法，利用模擬/信息轉(zhuǎn)換器(analog-to-1nformation converter, AIC)實(shí)現(xiàn)了寬帶模擬信號(hào)信息獲取方式,但該方法并沒有給出具體AIC實(shí)現(xiàn)方法。
[0007]但現(xiàn)有的大多數(shù)算法或者假定稀疏度這一先驗(yàn)知識(shí)已知，或者選取稀疏度的上界來決定重構(gòu)所需的最佳采樣數(shù)。然而，多數(shù)情況下難以事先準(zhǔn)確獲取待感知信號(hào)的稀疏度。這就使得在使用壓縮感知進(jìn)行頻譜感知時(shí)，若壓縮度設(shè)置高于信號(hào)稀疏度，壓縮存在計(jì)算冗余；若壓縮度設(shè)置低于信號(hào)稀疏度，將損失有用信息?？傊?，現(xiàn)有基于壓縮感知的頻譜感知算法難以實(shí)現(xiàn)最低壓縮度意義上的最佳壓縮感知。為此，有必要研究能在稀疏度未知條件下，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)壓縮采樣的自適應(yīng)壓縮頻譜感知新算法。目前，已有少量的文獻(xiàn)在這方面進(jìn)行了探索。例如，I)為稀疏度建立了動(dòng)態(tài)模型并將采樣速率設(shè)定為追蹤問題。2)提出了稀疏度估計(jì)這一概念:通過小部分采樣值快速估計(jì)實(shí)際稀疏度，根據(jù)稀疏度估計(jì)來調(diào)整總的采樣數(shù)，實(shí)現(xiàn)在確保感知性能準(zhǔn)確性的同時(shí)降低采樣開銷。3)先獲得小部分采樣值并重構(gòu)，之后再次接收觀測(cè)并重構(gòu)，若兩次重構(gòu)的誤差在預(yù)先設(shè)定的門限范圍內(nèi)，則停止接收觀測(cè)序列。否則，持續(xù)觀測(cè)重構(gòu)，直至重構(gòu)誤差滿足條件。但以上方法都無法根據(jù)實(shí)際稀疏度，自適應(yīng)調(diào)整相關(guān)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)壓縮采樣。因此，本方法從檢測(cè)算法、重構(gòu)算法及稀疏估計(jì)等方面研究基于自適應(yīng)壓縮感知的頻譜感知算法，擬將自適應(yīng)濾波算法引入壓縮頻譜感知，從而在保證檢測(cè)性能的基礎(chǔ)上，根據(jù)信號(hào)實(shí)際稀疏度，實(shí)現(xiàn)最低采樣率意義上的自適應(yīng)壓縮頻譜感知。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，擬將自適應(yīng)算法引入序貫檢測(cè)過程，研究以漸近步長(zhǎng)來增加采樣點(diǎn)數(shù)，以使檢測(cè)器做出更為快速的判決，有利于頻譜感知的實(shí)時(shí)性處理，且減少計(jì)算復(fù)雜度。在序貫檢測(cè)剛開始時(shí)，以較大的步長(zhǎng)來增加采樣點(diǎn)數(shù)；在序貫檢測(cè)一段時(shí)間后，以較小的步長(zhǎng)來增加采樣點(diǎn)數(shù)。構(gòu)建一種以自適應(yīng)的方式來實(shí)現(xiàn)更快更合理頻譜感知，以節(jié)約時(shí)間和計(jì)算復(fù)雜度。
[0009]上述的發(fā)明目的通過以下的技術(shù)方案加以實(shí)現(xiàn):一種基于漸近步長(zhǎng)的稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法，包括步驟如下:
[0010](I)在信號(hào)接收端，完成寬帶模擬信號(hào)的低速采樣。
[0011](2)根據(jù)低速采樣觀測(cè)序列，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行序貫檢測(cè)，計(jì)算檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，并將統(tǒng)計(jì)量與判決門限比較。
[0012](3)若檢測(cè)器不能判決，則根據(jù)對(duì)數(shù)似然比距判決門限距離d來自適應(yīng)確定下一次判決所需觀測(cè)值數(shù)目步長(zhǎng)因子μ，實(shí)現(xiàn)步長(zhǎng)因子的漸近改變，并將這一信息反饋給采樣前端，重復(fù)上述過程，直到檢測(cè)器做出判決。
[0013]根據(jù)本發(fā)明的方法，所述步驟(1)模擬到信息信號(hào)的轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。
[0014]在采樣周期內(nèi)，將感知節(jié)點(diǎn)采集到的信號(hào)離散時(shí)間序列觀測(cè)值記為y=[y (O)，y(l)，…，y(n-l)]T。其中，y(k)是感知節(jié)點(diǎn)在k(O≤k≤n_l)時(shí)刻采樣的信號(hào)值。因此，信號(hào)模型可表示如下:
[0015]y=s+n 表達(dá)式 I
[0016]其中，s是信號(hào)，η是均值為零、方差為ο2的高斯白噪聲。
[0017]為了減少感知節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)，假設(shè)采用模擬/信息轉(zhuǎn)換器(Analog-to-1nformation converter, AIC)對(duì)寬帶模擬信號(hào)直接進(jìn)行信息獲取,感知節(jié)點(diǎn)接收到的是壓縮采樣值記為ζ=[ζ(0)，…，z(m-l)]T:
[0018]Z=Φ y 表達(dá)式 2
[0019]其中，Φ是mXn維采樣觀測(cè)投影矩陣，反映AIC的隨機(jī)調(diào)制和低通濾波處理過程，實(shí)現(xiàn)壓縮采樣功能。
[0020]根據(jù)本發(fā)明的方法，在所述步驟(2)中，基于采樣器接收的低速采樣序列，計(jì)算對(duì)數(shù)似然比值，將似然比值與門限值進(jìn)行比較，判決信號(hào)的存在與否。
[0021]根據(jù)本發(fā)明的方法，所述步驟(2)包括: [0022](2a)雙門限值的設(shè)定。[0023]設(shè)定判決門限值分別為A和B，在特定的檢測(cè)概率和虛警概率下，門限值如下: (1-Pd) / Pf，B~Pd / Pf0 m為檢測(cè)所需的觀測(cè)值數(shù)目。
[0024](2b)似然比值的計(jì)算。
[0025]在序貫壓縮檢測(cè)方案中，為了檢測(cè)信號(hào)s是否存在，采用如下的假設(shè)檢驗(yàn)準(zhǔn)則:
[0026]H0 -.Z1=O1Xi 表達(dá)式 3
[0027]H1 =Zi=Oi (s+n)
[0028]其中，Zi是第i項(xiàng)隨機(jī)投影值，Φ?是從投影矩陣Φ中隨機(jī)選取的行向量。
[0029]對(duì)數(shù)似然比值Λ (m)表達(dá)式如下:
[0030]A (m) =In (plm / p0m)表達(dá)式 4
[0031 ]其中，Plm=P1 (Z1)...P1 (zj，P0m=P0 (Z1)...P0 (zj ο
[0032]根據(jù)本發(fā)明的方法，所述步驟(3)包括:
[0033](3a)檢測(cè)判決。
[0034]序貫壓縮檢測(cè)的判決準(zhǔn)則:
【權(quán)利要求】
1.認(rèn)知無線電寬帶網(wǎng)絡(luò)中基于漸近步長(zhǎng)的稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法，其特征在于包括步驟如下: (1)根據(jù)低速采樣觀測(cè)序列，對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行序貫檢測(cè)，計(jì)算檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，并將統(tǒng)計(jì)量與判決雙門限比較判決； (2)若檢測(cè)器不能判決，則根據(jù)對(duì)數(shù)似然比與判決門限距離來自適應(yīng)確定下一次判決所需觀測(cè)值數(shù)目步長(zhǎng)因子，實(shí)現(xiàn)步長(zhǎng)因子的自適應(yīng)實(shí)時(shí)改變； (3)將步長(zhǎng)因子的漸近自適應(yīng)調(diào)整信息反饋給采樣前端，重復(fù)采樣判決過程，直到檢測(cè)器做出判決，最終實(shí)現(xiàn)主用戶信號(hào)非重構(gòu)壓縮采樣下的快速檢測(cè)判決。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的漸近步長(zhǎng)稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法，其特征在于所述步驟(I)包括: (Ia)針對(duì)寬帶主用戶信號(hào),利用模擬/信息采樣器(Analog-to-1nformation,AIC)對(duì)寬帶模擬信號(hào)進(jìn)行信息獲取，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的低速序貫壓縮采樣，降低寬帶信號(hào)所需的采樣數(shù)量; (Ib)設(shè)定判決雙門限，計(jì)算檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，并與判決門限進(jìn)行比較。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的漸近步長(zhǎng)稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法，其特征在于所述步驟⑵包括: (2a)若能做出主用戶存在與否的判決，即檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量大于上門限判決主用戶信號(hào)存在，小于下門限判決主用戶信號(hào)不存在，則檢測(cè)器輸出頻譜感知結(jié)果； (2b)若不能做出主用戶存在與否的判決，即檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量位于雙門限之間，則需要繼續(xù)序貫接收采樣信號(hào)，直到做出判決。若檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量與判決門限距離很大，則選取適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)使步長(zhǎng)因子漸近增加，如選取拋物線函數(shù)、單調(diào)三次函數(shù)和分段函數(shù)等； (2c)若不能做出主用戶存在與否的判決，即檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量位于雙門限之間，則需要繼續(xù)序貫接收采樣信號(hào)，直到做出判決。若檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量與判決門限距離很小，則選取適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)使步長(zhǎng)因子漸近減小，同樣可以采用(2b)所述函數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的漸近步長(zhǎng)稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法，其特征在于所述步驟(2b):當(dāng)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量與判決門限值距離很大，要漸近增加下次觀測(cè)值的數(shù)目，加快檢測(cè)速度。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的漸近步長(zhǎng)稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法，其特征在于所述步驟(2c):當(dāng)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量與判決門限值距離很小，要漸近減小下次觀測(cè)值的數(shù)目，增強(qiáng)檢測(cè)精度。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的漸近步長(zhǎng)稀疏度自適應(yīng)壓縮頻譜感知方法，其特征在于所述步驟⑶包括: (3a)所述步長(zhǎng)因子的漸近自適應(yīng)實(shí)時(shí)改變可同時(shí)評(píng)價(jià)頻譜檢測(cè)的有效性和準(zhǔn)確性； (3b)信號(hào)接收終端根據(jù)低速采樣觀測(cè)值即可實(shí)現(xiàn)在不重構(gòu)原信號(hào)條件下的主用戶信號(hào)快速檢測(cè)，且算法復(fù)雜度低。
【文檔編號(hào)】H04B17/00GK103873163SQ201310544294
【公開日】2014年6月18日 申請(qǐng)日期:2013年11月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月5日
【發(fā)明者】宋曉勤, 張恒龍, 朱勇剛, 涂思怡, 王瀚霆, 汪淼, 錢麗 申請(qǐng)人:南京航空航天大學(xué)