本发明涉及基于动态调整的多频段协作频谱感知方法，频谱感知决策中心根据预设信噪比阈值、各从用户的自身信噪比、置信度、业务需求、对多个主用户的频谱检测结果，筛选初选协作从用户；计算判断所有初选从用户信噪比均方根值与各初选从用户的信噪比间的商值、商值阈值关系，选定参与协作的从用户，并自适应获取最佳能量判决门限值，建立基于初选从用户数目的频谱感知误差函数，以频谱感知误差函数取得最小值时的初选从用户数目作为协作感知的最佳协作从用户数目，确定最佳协作从用户，进而完成多频段协作频谱感知的最终结果。该方法既自适应地获得了接收信号能量变动状态下的最佳判决门限值，又获得了最佳协作从用户数目，减小了协作感知复杂度。
📄 2015108335972
📂 H04B17_382
👤 浙江绿色知识产权服务有限公司
📅 2015-11-25
本发明公开了一种基于协方差矩阵反特征值的频谱感知方法，其根据在当前的一个感知时隙内同时对所有接收天线接收到的信号进行采样得到的采样信号，计算协方差矩阵；然后获取协方差矩阵的最大特征值、次大特征值、最小特征值和次小特征值；接着根据最大特征值和最小特征值获取协方差矩阵的第一反特征值；根据次大特征值和次小特征值获取协方差矩阵的第二反特征值；再根据第一反特征值和第二反特征值构建检验统计量；并根据目标虚警概率计算判决门限；最后通过比较检验统计量和判决门限的大小，判定在当前的一个感知时隙内是否存在授权用户信号来实现频谱感知；优点是无需知道授权用户信号和噪声功率的先验信息，而且频谱感知性能好。
📄 201810292741X
📂 H04B17_382
👤 宁波大学
📅 2018-04-04
本发明公开了一种利用以往感知时隙数据的能量检测频谱感知方法，其处理过程为：针对当前感知时隙及多个以往感知时隙，在相应的感知时隙内，对来自1个通道的信号进行多次采样，每次采样得到一个样本；然后根据相应的感知时隙内采样得到的所有样本计算相应的感知时隙对应的能量；接着对所有以往感知时隙对应的能量按从小到大的顺序进行排序；之后利用排序后的能量来估计噪声功率；再根据当前感知时隙对应的能量及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；优点是其无需知道噪声功率本身，且感知性能好。
📄 2018110599794
📂 H04B17_382
👤 宁波大学
📅 2018-09-12
本发明公开了一种利用以往感知时隙数据的最大特征值频谱感知方法，其针对当前感知时隙及多个以往感知时隙，对来自多个通道的信号进行多次采样，每次采样得到多个样本；然后将相应的感知时隙内每次采样得到的多个样本构成样本向量；接着根据相应的感知时隙内得到的所有样本向量计算相应的感知时隙对应的协方差矩阵；之后对所有以往感知时隙对应的协方差矩阵的迹按从小到大的顺序进行排序，利用排序后的迹来估计噪声功率；再根据当前感知时隙对应的协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；优点是其无需知道噪声功率本身，且感知性能好。
📄 2018110599652
📂 H04B17_382
👤 宁波大学
📅 2018-09-12
本发明公开了一种基于功率方差比较的多频带频谱感知方法，其计算每个频带的接收信号的功率；对所有频带的接收信号的功率从大到小进行排序；令一个变量在2到频带的总数量范围内取值，计算使得功率方差比较公式取得最大值时该变量的取值；判定排序后的所有功率中以该变量的取值为序号开始的所有功率对应的频带没有被其它无线通信业务占用，而其余功率对应的频带被其它无线通信业务占用；优点是其能够同时对所有频带实现频谱感知判决，且无需设置判决门限。
📄 2019109243425
📂 H04B17_20
👤 宁波大学
📅 2019-09-27
本发明公开了一种基于功率方差比较的多频带迭代频谱感知方法，其计算每个频带的接收信号的功率；对所有频带的接收信号的功率从大到小进行排序；对尚未实现频谱感知判决的频带的接收信号的功率进行归一化处理；最小化功率方差比较公式；若功率方差比较公式的最小值大于阈值，则把所有尚未实现频谱感知判决的频带判决为没有被其它无线通信业务占用，然后结束频谱感知过程；否则，把部分频带判决为被其它无线通信业务占用，并进入下一次迭代；优点是每次迭代能够对多个频带进行频谱感知的判决，完成多频带频谱感知消耗的时间短，能够利用不同频带间的功率比较实现频谱感知，无需设置判决门限。
📄 2019109252195
📂 H04W16_18
👤 宁波大学
📅 2019-09-27
本发明公开了一种基于生灭过程和粘性隐马尔可夫模型的多带频谱感知方法，其计算每个频带对应的接收信号功率，并将其作为隐马尔可夫模型的观测数据，再确定观测数据的隐藏状态、属于各类隐藏状态的概率，计算状态转移概率矩阵；隐马尔可夫模型中引入粘性因子得到粘性隐马尔可夫模型；在每次迭代下计算所有观测数据的隐藏状态的聚类结果，通过生灭过程更新聚类结果，并计算隐藏状态的类别数，计算状态转移概率矩阵及均值和精度；迭代结束后根据各类隐藏状态的功率估计值和观测数据的隐藏状态在最后一次迭代下的值计算频带的功率估计值，通过与门限值比较，确定频带是否被授权用户占用；优点是对多个频带同时进行频谱感知不受频带稀疏性的影响。
📄 2020108558933
📂 H04B17_382
👤 宁波大学
📅 2020-08-24
本发明公开了一种基于生灭过程和粘性隐马尔可夫模型的合作频谱感知方法，其将各个认知用户在每个信道内对应的接收信号功率作为隐马尔可夫模型的观测数据，再确定观测数据的隐藏状态、属于各类隐藏状态的概率、状态转移概率矩阵；引入粘性因子得到粘性隐马尔可夫模型；在每次迭代下计算观测数据的隐藏状态的聚类结果，通过生灭过程更新聚类结果和隐藏状态类别数，计算状态转移概率矩阵及均值向量和精度矩阵；迭代结束后根据各类隐藏状态的信道功率估计值和最后一次迭代下隐藏状态的值计算每个认知用户在每个信道的功率估计值，通过与门限值比较，确定一个认知用户处信道是否被授权用户占用；优点是对多个认知用户进行频谱感知，且频谱感知性能好。
📄 2020108559442
📂 H04B17_382
👤 宁波大学
📅 2020-08-24
本发明公开了一种基于粘性隐马尔可夫模型的多带频谱感知方法，其将每个频带对应的接收信号功率作为隐马尔可夫模型中的观测数据；确定观测数据所对应的隐藏状态及属于各类隐藏状态的概率，确定状态转移概率矩阵；隐马尔可夫模型中引入粘性因子得到粘性隐马尔可夫模型；计算粘性隐马尔可夫模型中所有观测数据对应的隐藏状态在每次迭代下的聚类结果、状态转移概率矩阵在每次迭代下的值、均值和精度在每次迭代下的值；将均值在最后一次迭代下的每个元素的值作为对应一类隐藏状态的功率估计值，进而获得每个频带的功率估计值，再与门限值比较，确定频带是否被授权用户占用；优点是不管频带是否具有稀疏性，均能对多个频带同时进行频谱感知，且性能好。
📄 2020108563857
📂 H04B17_336
👤 宁波大学
📅 2020-08-24
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。
📄 2021116011754
📂 H04W16_14
👤 宁波大学
📅 2021-12-24
本发明公开了一种基于过采样的能量检测频谱感知方法，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用于作为能量值的所有样本的平均功率计算检验统计量；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；优点是其将通过过采样估计的噪声功率与能量检测法结合在一起进行频谱感知，进而避免了频谱感知性能受噪声不确定性因素的影响。
📄 2021116030030
📂 H04B17_309
👤 宁波大学
📅 2021-12-24
本发明公开了一种针对时间同步且不存在频偏情况下的OFDM信号频谱感知方法，其对来自监测信道的接收信号进行采样，得到采样信号；然后，根据采样信号中的所有采样点的采样值，并在时间同步且不存在频偏情况下，利用接收信号中的OFDM信号的循环前缀的自相关性，估计得到噪声功率；再根据采样信号中的采样点的采样值，计算采样信号的协方差矩阵；接着，根据噪声功率和采样信号的协方差矩阵，计算检验统计量；最后，通过比较检验统计量与获取的判决门限的大小，判定在监测信道内有无授权用户信号，以实现频谱感知；优点是能够有效地提高OFDM信号的频谱感知性能，且计算复杂度低。
📄 2017104726054
📂 H04B17_382
👤 宁波大学
📅 2017-06-21
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