一種寬帶分布式貝葉斯壓縮頻譜感知方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)通信技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種寬帶分布式貝葉斯壓縮頻譜感知 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無線電頻譜是一種重要而稀缺的資源，目前無線電頻段主要由管理部門統(tǒng)一分配 授權(quán)使用，采取的是靜態(tài)固定劃分頻段的頻譜分配方式。各國的無線頻譜管理方式基本上 相同，都是將無線頻譜劃分成若干連續(xù)的頻段，每個(gè)頻段分配給特定的授權(quán)用戶。為了保障 各個(gè)無線設(shè)備能正常接入運(yùn)行，各頻段之間還預(yù)留足夠的保護(hù)帶寬以避免干擾，由于無線 電頻譜使用需求的不斷增加，在一定的頻帶范圍內(nèi)幾乎沒有了可供分配的頻譜資源。
[0003] 隨著無線通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，頻譜資源變得更為緊張?，F(xiàn)有的分配方式主要 存在兩方面弊端，一方面，已分配的授權(quán)用戶占用了大部分的頻譜資源，但其中不少頻段在 長時(shí)間處于空閑狀態(tài)；另一方面，開放使用的公共頻段，如ISM頻段只占整個(gè)頻譜的小部 分，該頻段上用戶業(yè)務(wù)量已基本趨于飽和。這種狀況造成非授權(quán)的頻段上承載著巨大的通 信業(yè)務(wù)量，而一些已授權(quán)的頻譜資源利用率卻很低，造成了整個(gè)頻譜資源使用不平衡的現(xiàn) 象，甚至新的無線應(yīng)用沒有頻譜資源可用。因此，如何提高頻譜利用效率成為當(dāng)前研究的熱 點(diǎn)問題，動(dòng)態(tài)機(jī)會(huì)式的頻譜接入是解決這一問題的有效辦法。
[0004] 認(rèn)知無線電是一種機(jī)會(huì)式頻譜介入的方法，是未來無線通信領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之 一。認(rèn)知無線電技術(shù)的推廣和應(yīng)用，為解決無線頻譜資源緊缺的問題提供了全新的途徑，它 使得未經(jīng)授權(quán)用戶進(jìn)行通信，能夠使用傳輸特性更好的頻段，有利于平衡通信的成本和性 能。頻譜感知既要檢測速度快而且需要較高的可靠性，當(dāng)頻段可用時(shí)要求次用戶迅速接入， 還需要在使用時(shí)不停地監(jiān)測主用戶，當(dāng)主用戶重新接入時(shí)要快速退出占用頻段，以避免干 擾到主用戶的正常工作。因此，次用戶的工作頻點(diǎn)可在授權(quán)頻段，也可在非授權(quán)頻段，當(dāng)然， 在授權(quán)頻段上，主用戶較次用戶有更高的接入權(quán)。
[0005] 壓縮感知技術(shù)是一種針對(duì)稀疏信號(hào)中的信息進(jìn)行采樣的技術(shù)，它不同于傳統(tǒng)的信 號(hào)采集，而是能夠做到同時(shí)采樣和壓縮，極大地提高了采樣效率并減少了采集數(shù)據(jù)量。傳統(tǒng) 的寬帶頻譜感知技術(shù)要么存在濾波器組數(shù)量多且頻帶固定劃分的情況，要么利用本地調(diào)諧 分段感知時(shí)切換速度不夠，要么全采樣時(shí)速率不夠等諸多難題。將壓縮感知運(yùn)用到頻譜檢 測技術(shù)上能夠有效地解決采樣速率不夠的問題，能降低采樣設(shè)備高采樣頻率以滿足寬帶頻 譜檢測的要求。
[0006] 在壓縮感知理論中，傳統(tǒng)的信號(hào)重構(gòu)算法沒有考慮到信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)。盡管很多 情況下待測信號(hào)是未知的，但這些信號(hào)具備了一定的先驗(yàn)概率分布的特性，因此如何利用 待測頻譜信號(hào)的先驗(yàn)信息，通過貝葉斯壓縮感知來判定頻譜空穴情況是近年來興起的研究 內(nèi)容，特別是在分布式壓縮感知過程中得到了推廣應(yīng)用。貝葉斯壓縮頻譜感知中，多個(gè)用戶 通常具有相同的先驗(yàn)信息，利用稀疏信號(hào)之間的相關(guān)性，多用戶聯(lián)合貝葉斯重構(gòu)技術(shù)能提 高頻譜檢測概率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是分布式貝葉斯壓縮頻譜感知，并通過對(duì)待測信號(hào)建 立拉普拉斯先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，利用多個(gè)認(rèn)知用戶之間的協(xié)作，實(shí)現(xiàn)分布式貝葉斯壓縮頻譜感知過 程。
[0008] 本發(fā)明目的是利用貝葉斯壓縮感知技術(shù)解決頻譜檢測的問題，通過有效的貝葉斯 壓縮感知的技術(shù)手段，合理地應(yīng)用頻譜占用的先驗(yàn)信息，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確地檢測出頻譜空穴。
[0009] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是：
[0010] 本發(fā)明設(shè)認(rèn)知用戶需檢測的總頻寬為BHz，它可以被連續(xù)均勻地劃分成L個(gè)互 不重疊的子頻帶，每個(gè)子頻帶的邊緣位置頻率分別為4 .. ful，且有f (i < j，其中 i，j G 1，. . .，L+l)。在分層模型的情況下，假定在拉普拉斯先驗(yàn)分布的情形下，所有未知量 都被看作是服從一定概率分布的隨機(jī)變量。對(duì)于待測的頻域信號(hào) S]，假定它滿足條件概率 P (Sj | 0 j)，設(shè)第j個(gè)用戶的噪聲方差的倒數(shù)為a& 1/〇/，第j個(gè)用戶的測量值yj在條 件8]和a a ,下是一個(gè)隨機(jī)過程，并具有條件分布概率p (y , | S]，a U)，在這里a a ,和0 ,都 是超級(jí)參數(shù)。
[0011] 方法流程：
[0012] 本發(fā)明提供了一種寬帶分布式貝葉斯壓縮頻譜感知方法，該方法包括如下步驟：
[0013] 步驟1 :J個(gè)認(rèn)知用戶針對(duì)待測信號(hào)進(jìn)行感知，使信號(hào)通過J個(gè)AIC轉(zhuǎn)換器，在J個(gè) 噪聲方差向量為的環(huán)境下，投影到一組觀測矩陣〇 = [%，…％，… ①j]上，獲得一組感知測量值y = [y:，y2,…，yj];
[0014] 步驟2:初始化索引變量1=0,設(shè)置功率譜密度4的方差向量的倒數(shù)向量 #=〇,在矩陣中任意選擇一個(gè)向量〇 在Pf中選U乍為初始原子，并設(shè)P u的 先驗(yàn)參數(shù)
[0015] 步驟3:4
其中"^^^^為計(jì)算過程的中間變 量；
[0016] 步驟4 :判斷是否滿足條件0 0且將墻加入拉普拉斯模型，否則執(zhí) 行步驟5;
[0017] 步驟5:判斷是否滿足條件0 u>0且#￡* >〇,對(duì)進(jìn)行更新，否則執(zhí)行步驟6;
[0018] 步驟6:判斷是否滿足條件0u<〇,并將刪除拉普拉斯模型，執(zhí)行步驟7;
[0019] 步驟7 :對(duì)每一個(gè)用戶j，j = [1，…，J]，更新參數(shù)方差 < 和均值<，中間變量 和<!，以及參數(shù):，判斷是否滿足收斂條件，如不滿足則進(jìn)入下一循環(huán)1 = 1+1，返回步驟3;
[0020] 步驟8 :輸出J個(gè)均值向量科=A，!％，…，I，J個(gè)方差矩陣^ 可根據(jù)向均值向量進(jìn)一步得各用戶所測的功率譜，綜合各功率譜的值對(duì)子頻帶占用情況分 析。
[0021] 其中，本發(fā)明所述方法的步驟2和3包括：定義〇u表示第j個(gè) 認(rèn)知用戶觀測矩陣％的第i個(gè)列向量，觀測矩陣〇 ,為隨機(jī)矩陣，為 第j個(gè)認(rèn)知用戶測量時(shí)的噪聲方差值，矩陣I為單位陣，為第j個(gè)認(rèn) 知用戶所觀測到信號(hào)向量對(duì)應(yīng)的第i個(gè)元素的參數(shù)，并且有矩陣C,定義為
其中q i表示C j去除第i個(gè)基后的剩余矩陣形式，中間變量q jin及p jin分別表示為
[0022] 本發(fā)明步驟4和步驟6包括：拉普拉斯模型為貝葉斯壓縮感知中的一種先驗(yàn)?zāi)Ｐ停?其參數(shù)概率為
0,人#0,人，為超級(jí)參 數(shù)，信號(hào)概率為
利用超級(jí)參數(shù)U」對(duì)A」進(jìn)行建模表示為P(A u j) = r (A u/2, U/2)，r表示伽瑪 分布。
[0023] 本發(fā)明步驟5包括：當(dāng)0 j中除〇卜的元素都不變的情況下，可以通過下式所示 的方法進(jìn)行更新：
[0024]
[0025] 當(dāng)D〇時(shí)，將對(duì)行更新，并且令y u=0,可以判斷模型中的哪些基向 量需要增減。
[0026] 本發(fā)明步驟7包括：朽=%，而yyj與I二+ Ay)-1，其中Aj = diag(P _u, 0 _ji2, . . .，0 _jiN)，參數(shù)
其中參數(shù)'沒有閉式解，但可以通 過數(shù)值分析的方法求得，其求解式為：
[0027] 本發(fā)明的方法應(yīng)用于認(rèn)知無線電系統(tǒng)的寬帶頻譜感知。
[0028] 有益效果：
[0029] 1、本發(fā)明在頻譜感知過程中采用了壓縮感知技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)寬帶頻譜直接感 知，并對(duì)各子頻帶的占用情況作出迅速地判決。
[0030] 2、本發(fā)明采用了壓縮感知技術(shù)中的貝葉斯壓縮感知技術(shù)，能夠利用頻譜信號(hào)的先 驗(yàn)信息，提高頻譜檢測概率，獲得更準(zhǔn)確的頻譜信息。
[0031] 3、本發(fā)明在貝葉斯壓縮頻譜感知過程中，通過建立拉普拉斯分層先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，考慮 了測量值參數(shù)所服從的分布，很好地與實(shí)際工程的模型相符。
[0032] 4、本發(fā)明采用分布式壓縮感知技術(shù)，多個(gè)次用戶同時(shí)對(duì)待測信號(hào)進(jìn)行觀測，在重 構(gòu)過程中實(shí)現(xiàn)聯(lián)合優(yōu)化，能夠取得很好地重構(gòu)效果。
[0033] 5、本發(fā)明與傳統(tǒng)的壓縮感知技術(shù)相比，能有效地利用子頻帶占用的經(jīng)驗(yàn)信息，與 高斯分布模型相比，考慮了更細(xì)致的分層參數(shù)概率，與單用戶檢測方案相比，具有更高的檢 測概率。
【附圖說明】
[0034] 圖1為認(rèn)知無線電系統(tǒng)中多個(gè)次用戶分布式頻譜感知技術(shù)示意圖。
[0035] 圖2為基于拉普拉斯先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷呢惾~斯壓縮感知圖。
[0036] 圖3為本發(fā)明的方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0037] 下面結(jié)合說明書附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)說明
[0038] 實(shí)施例一
[0039] 如圖1所示，本發(fā)明所涉及的認(rèn)知無線電系統(tǒng)使用的頻帶范圍較寬，在整個(gè)寬頻 范圍內(nèi)主用戶與次用戶共享頻段，主用戶可以任意地占用子頻帶進(jìn)行通信，而次用戶需要 在頻段空閑時(shí)伺機(jī)接入。本發(fā)明為了方便研究，將整個(gè)寬帶頻譜劃分成若干個(gè)子頻段，從圖 1可以看出，子頻帶黑色部分表示被主用戶占用，主用戶隨機(jī)地占用子頻段，子頻帶空白處 表示未占用，可供次用戶使用。各子頻帶幅度均可不相等，被占用的子頻帶相對(duì)整個(gè)寬帶為 小部分，因此其頻譜數(shù)據(jù)在整個(gè)寬頻范圍內(nèi)呈稀疏性，具備了在頻域上壓縮的可能性。在圖 1中，次用戶對(duì)主用戶的頻譜感知用虛線表示，存在多個(gè)次用戶協(xié)作感知，且次用戶之間存 在信息交互，次用戶之間的通信用實(shí)線表示。
[0040] 在同一個(gè)主用戶發(fā)送信號(hào)源\下，由于經(jīng)過不同的無線信道，各認(rèn)知用戶處采集 的待測信號(hào)不同。各個(gè)用戶的投影矩陣相互獨(dú)立，也就是? 之間不相關(guān)，假如采用