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申请/专利权人：宁波大学

摘要：本发明公开了一种基于过采样的自相关频谱感知方法，其对认知用户在一个时隙内接收到的信号进行过采样；然后获取过采样得到的所有样本经过离散傅里叶变换后得到的在各个频点上的频域信号，频点的范围由过采样次数与过采样率确定的噪声频带的范围和在噪声频带的两边各取的间隔的带宽决定；再根据在各个频点上的频域信号的功率谱密度估计噪声功率；接着根据噪声功率和所有样本构成的样本列向量计算检验统计量；最后通过比较检验统计量和判决门限的大小，判定主用户信号是否存在，从而实现频谱感知；优点是其能够在主用户信号存在时准确地估计出噪声功率，且其能够在多径信道以及非多径信道中利用自相关进行盲频谱感知。

主权项：1.一种基于过采样的自相关频谱感知方法，其特征在于它的处理过程为：对认知用户在一个时隙内接收到的信号进行过采样；然后获取过采样得到的所有样本经过离散傅里叶变换后得到的在各个频点上的频域信号，频点的范围由过采样次数与过采样率确定的噪声频带的范围和在噪声频带的两边各取的间隔的带宽决定；再根据在各个频点上的频域信号的功率谱密度估计噪声功率；接着根据噪声功率和所有样本构成的样本列向量计算检验统计量；最后通过比较检验统计量和判决门限的大小，判定主用户信号是否存在，从而实现频谱感知；该自相关频谱感知方法具体包括以下步骤：步骤1：在认知无线电系统中，任意选取一个时隙，对认知用户在该时隙内接收到的信号进行L次过采样，得到L个样本，将第i个样本记为xi，将L个样本构成的样本列向量记为x，其中，L为正整数，L＝2n，n为正整数，n≥7，过采样率为K，K为正整数，K≥2，i为正整数，1≤i≤L，x1表示第1个样本，xL表示第L个样本；步骤2：根据过采样次数L与过采样率K，确定噪声频带的范围为并在噪声频带的两边各取带宽为U的一部分频带作为间隔；然后根据噪声频带的范围和间隔的带宽U，获取L个样本经过离散傅里叶变换后得到的在频点m上的频域信号，记为Xm，其中，U的取值范围为20Hz～50Hz，m的单位为Hz，e为自然基数，j为虚数单位；步骤3：根据在所有频点上的频域信号的功率谱密度估计噪声功率，记为其中，在|Xm|2中符号“||”为取模运算符号，|Xm|2表示Xm的功率谱密度；步骤4：根据噪声功率和样本列向量x，计算检验统计量，记为T，其中，在|p-q|中符号“||”为取绝对值符号，p∈[1,L]，q∈[1,L]，p和q均为正整数，xp表示第p个样本，x*q为xq的共扼，xq表示第q个样本，xpx*q为矩阵xxH中下标位置为p,q的元素的值，上标“H”表示共轭转置；步骤5：比较检验统计量T和判决门限λ的大小，如果T＞λ，那么判定主用户信号存在；否则，判定主用户信号不存在。

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百度查询： 宁波大学 一种基于过采样的自相关频谱感知方法