基于加权MUSIC的盲空间频谱感知算法

发布时间：2019-07-30 12:36

【摘要】：目前已存在的频谱感知算法只开发了时间、频率和地理维度,而角度维频谱资源的探索,即空间频谱感知尚不成熟。在本论文中,我们将多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)这一到达角(Angle Of Arrival,AOA)估计算法应用到频谱感知场景中。注意到MUSIC算法需要知道信源信号的数目,但是在多数感知场景中达不到这一要求。因此,我们利用特征值加权方案设计一种无需估计信源数目的加权MUSIC到达角估计算法。最后利用该算法的最大最小谱值比,我们提出了一种基于加权MUSIC算法的盲频谱感知算法。新算法保持了MUSIC算法的高峰值和高分辨率的特点,在达到较高检测概率的同时可以为频谱接入提供AOA信息,进一步提高了频谱利用率。仿真结果证明了所提算法的有效性。
【图文】：

基于加权MUSIC的盲空间频谱感知算法

第3A期刘家龙等:基于加权MUSIC的盲空间频谱感知算法户改变传输参数在任意方向进行复用。图1角度维度频谱接入示意图Fig．1Thespectrumaccessofangledimension图2典型的多天线频谱感知场景Fig．2ArepresentativeCＲscenario2．2信号模型如图3所示认知用户装载多天线系统。有M个天线元组成的均匀直线阵列(UniformLinearArray，ULA)，信源的波长为s，阵源的间距d≤s/2，K(K＜M)个不相关的信号源入射到该均匀直线阵列上，各信源的到达角分别为θi(i=1，2，．．，．K)。假设信号为远场信号，那么到达天线阵的波前可以认为是平面波，以第1个阵元为参考阵源，则同一个信号到达不同阵元存在由波程差造成的相位差，利用阵元间的相位差可以估计出信源信号AOA。图3认知用户多天线系统Fig．3Multi-antennasystemoftheCU由此可得接收信号的模型为x(n)=As(n)+w(n)(1)其中，n是采样时刻，，x(n)=［x1(n)，x2(n)，．．，．xM(n)］T为天线接收到的信号矩阵，xi(n)为第i个阵元的采样输出;A=［a(θ1)，a(θ2)，．．，．a(θK)］为导向矢量矩阵，a(θi)=［1，e－j2!dssin(θi)，．．，．e－j2!ds(M－1)sin(θi)］T表示在角度θi方向上的导向矢量;s(n)=［s1(n)，s2(n)，．．，．sK(n)］T为远场信源信号矩阵，si(n)为第i个远场信号;w(n)=［"1(n)，"2(n)，．．，．"M(n)］T为噪声矩阵，"i(n)为第i个阵元处均值为零、方差为σ2"的加性高斯白噪声。这样，多天线频谱感知问题变为二元假设检验问题x(n)=w(n)H0∑Ki=1a(θi)si(n)+w(n)H1{n=1，2，…

基于加权MUSIC的盲空间频谱感知算法

第3A期刘家龙等:基于加权MUSIC的盲空间频谱感知算法户改变传输参数在任意方向进行复用。图1角度维度频谱接入示意图Fig．1Thespectrumaccessofangledimension图2典型的多天线频谱感知场景Fig．2ArepresentativeCＲscenario2．2信号模型如图3所示认知用户装载多天线系统。有M个天线元组成的均匀直线阵列(UniformLinearArray，ULA)，信源的波长为s，阵源的间距d≤s/2，K(K＜M)个不相关的信号源入射到该均匀直线阵列上，各信源的到达角分别为θi(i=1，2，．．，．K)。假设信号为远场信号，那么到达天线阵的波前可以认为是平面波，以第1个阵元为参考阵源，则同一个信号到达不同阵元存在由波程差造成的相位差，利用阵元间的相位差可以估计出信源信号AOA。图3认知用户多天线系统Fig．3Multi-antennasystemoftheCU由此可得接收信号的模型为x(n)=As(n)+w(n)(1)其中，n是采样时刻，x(n)=［x1(n)，x2(n)，．．，．xM(n)］T为天线接收到的信号矩阵，xi(n)为第i个阵元的采样输出;A=［a(θ1)，a(θ2)，．．，．a(θK)］为导向矢量矩阵，a(θi)=［1，e－j2!dssin(θi)，．．，．e－j2!ds(M－1)sin(θi)］T表示在角度θi方向上的导向矢量;s(n)=［s1(n)，s2(n)，．．，．sK(n)］T为远场信源信号矩阵，si(n)为第i个远场信号;w(n)=［"1(n)，"2(n)，．．，．"M(n)］T为噪声矩阵，"i(n)为第i个阵元处均值为零、方差为σ2"的加性高斯白噪声。这样，多天线频谱感知问题变为二元假设检验问题x(n)=w(n)H0∑Ki=1a(θi)si(n)+w(n)H1{n=1，2，…
【作者单位】：大连理工大学信息与通信工程学院;韩国仁荷大学信息通信工学系;
【分类号】：TN925

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