一种60GHz毫米波通信系统下的信号检测方法与装置

    公开(公告)号:CN103117964A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201310007708.5

    申请日:2013-01-09

    IPC分类号: H04L25/02 H04L1/00 H04L1/06

    摘要: 本发明针对60GHz毫米波非线性通信系统提出一种新信号检测方案,该方案基于贝叶斯统计推理机制,可同时有效解决系统非线性畸变及频率选择性多径衰落问题,实现对信道增益以及信源信号进行联合盲估计。本发明设计一种应用于非线性系统的重要性函数,从而克服了非线性特性对于传统贝叶斯方法的限制;进一步基于蒙特卡洛序贯重要性采样MC-SIS思想,通过一系列具有权重的离散粒子逼近实际概率密度分布函数(PDF);最后利用粒子滤波技术实现对码元信号的实时估计与多径信道迭代更新(见附图)。本发明可应用于非线性系统的信号检测,极大提高了系统传输性能。该方法无需训练序列,同时亦可实现信号实时估计与检测。

    一种噪声方差未知情况下的频谱检测方法与装置

    公开(公告)号:CN104168075A

    公开(公告)日:2014-11-26

    申请号:CN201410432678.7

    申请日:2014-08-28

    IPC分类号: H04B17/00

    摘要: 本发明针对实际应用中噪声方差未知情况下的频谱检测问题,设计了一种新型频谱感知方法装置。该方法装置能实现对授权用户状态与噪声方差的联合估计。感知算法根植于贝叶斯统计推理理论,并采用边缘化粒子滤波(Mariginal Particle Filtering,MPF)技术,通过迭代估计的方式来逼近未知噪声方差。利用准确估计得到的噪声方差信息,该算法装置可方便地拓展应用至(但不限于)单节点单天线感知系统中去,并获得良好频谱感知性能(见附图)。本发明提出的联合估计与检测装置具有优良的稳健性,因而可广泛应用于实际认知无线电系统设计中。

    一种频谱检测与未知噪声方差跟踪估计方法与装置

    公开(公告)号:CN104333424A

    公开(公告)日:2015-02-04

    申请号:CN201410549873.8

    申请日:2014-10-16

    IPC分类号: H04B17/20

    摘要: 本发明针对实际应用中噪声方差动态未知情况下的频谱检测问题,首先提出一种动态状态空间系统模型反映其内在机理:将授权用户状态与时变噪声方差作为两个隐藏状态,分别采用两状态一阶马尔科夫和自回归模型对其动态迁移特性建模。在此基础上,设计提出一种新型频谱感知方法装置。该方法根植于贝叶斯统计推理理论,采用边缘化粒子滤波技术(见附图),能够实现对授权用户与噪声方差的联合估计。特别地,本发明提出边缘化粒子滤波两级自适应预测系数调整方法,充分利用噪声方差时变特性,可实现对于噪声方差的准确跟踪。利用得到的噪声方差信息,该算法装置可拓展应用至(但不限于)单节点单天线感知系统中去,并获得良好频谱感知性能。

    一种时变衰落信道下的频谱检测方法与装置

    公开(公告)号:CN103117817A

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201310007794.X

    申请日:2013-01-09

    IPC分类号: H04B17/00

    摘要: 本发明提出一种时变衰落信道下下频谱感知算法,设计一种动态状态空间模型来描述授权用户状态与时变信道增益的时变特性,将授权用户工作状态和衰落信道增益看作两个隐藏系统状态,并引入一阶FSMC模型刻画时变慢衰落信道增益时变迁移特性,将接收信号能量累积和作为系统观测值;在此基础上,针对时变衰落信道提出一种全新频谱感知方法,充分发掘授权用户状态先验概率以及衰落信道状态转移特性,对授权用户状态和时变信道增益实施联合估计,极大提高了衰落信道下频谱感知性能,在无需实施复杂多节点协作感知的情况下,亦能获得良好检测性能(见附图)。该方案以累计能量作为观测量,新方法同时亦保留了无需授权用户信号特征及检测时间短的优势。

    一种60GHz毫米波通信系统下的信号检测方法与装置

    公开(公告)号:CN103117964B

    公开(公告)日:2018-06-05

    申请号:CN201310007708.5

    申请日:2013-01-09

    IPC分类号: H04L25/02 H04L1/00 H04L1/06

    摘要: 本发明针对60GHz毫米波非线性通信系统提出一种新信号检测方案,该方案基于贝叶斯统计推理机制,可同时有效解决系统非线性畸变及频率选择性多径衰落问题,实现对信道增益以及信源信号进行联合盲估计。本发明设计一种应用于非线性系统的重要性函数,从而克服了非线性特性对于传统贝叶斯方法的限制;进一步基于蒙特卡洛序贯重要性采样MC‑SIS思想,通过一系列具有权重的离散粒子逼近实际概率密度分布函数(PDF);最后利用粒子滤波技术实现对码元信号的实时估计与多径信道迭代更新(见附图)。本发明可应用于非线性系统的信号检测,极大提高了系统传输性能。该方法无需训练序列,同时亦可实现信号实时估计与检测。

    一种时变衰落信道下的频谱检测方法

    公开(公告)号:CN103117817B

    公开(公告)日:2018-02-02

    申请号:CN201310007794.X

    申请日:2013-01-09

    IPC分类号: H04B17/391 H04B17/382

    摘要: 本发明提出一种时变衰落信道下下频谱感知算法,设计一种动态状态空间模型来描述授权用户状态与时变信道增益的时变特性,将授权用户工作状态和衰落信道增益看作两个隐藏系统状态,并引入一阶FSMC模型刻画时变慢衰落信道增益时变迁移特性,将接收信号能量累积和作为系统观测值;在此基础上,针对时变衰落信道提出一种全新频谱感知方法,充分发掘授权用户状态先验概率以及衰落信道状态转移特性,对授权用户状态和时变信道增益实施联合估计,极大提高了衰落信道下频谱感知性能,在无需实施复杂多节点协作感知的情况下,亦能获得良好检测性能(见附图)。该方案以累计能量作为观测量,新方法同时亦保留了无需授权用户信号特征及检测时间短的优势。

    一种频谱检测与未知噪声方差跟踪估计方法与装置

    公开(公告)号:CN104333424B

    公开(公告)日:2018-01-05

    申请号:CN201410549873.8

    申请日:2014-10-16

    IPC分类号: H04B17/20

    摘要: 本发明针对实际应用中噪声方差动态未知情况下的频谱检测问题,首先提出一种动态状态空间系统模型反映其内在机理:将授权用户状态与时变噪声方差作为两个隐藏状态,分别采用两状态一阶马尔科夫和自回归模型对其动态迁移特性建模。在此基础上,设计提出一种新型频谱感知方法装置。该方法根植于贝叶斯统计推理理论,采用边缘化粒子滤波技术(见附图),能够实现对授权用户与噪声方差的联合估计。特别地,本发明提出边缘化粒子滤波两级自适应预测系数调整方法,充分利用噪声方差时变特性,可实现对于噪声方差的准确跟踪。利用得到的噪声方差信息,该算法装置可拓展应用至(但不限于)单节点单天线感知系统中去,并获得良好频谱感知性能。

    一种噪声方差未知情况下的频谱检测方法与装置

    公开(公告)号:CN104168075B

    公开(公告)日:2017-06-23

    申请号:CN201410432678.7

    申请日:2014-08-28

    IPC分类号: H04B17/382

    摘要: 本发明针对实际应用中噪声方差未知情况下的频谱检测问题,设计了一种新型频谱感知方法装置。该方法装置能实现对授权用户状态与噪声方差的联合估计。感知算法根植于贝叶斯统计推理理论,并采用边缘化粒子滤波(Mariginal Particle Filtering,MPF)技术,通过迭代估计的方式来逼近未知噪声方差。利用准确估计得到的噪声方差信息,该算法装置可方便地拓展应用至(但不限于)单节点单天线感知系统中去,并获得良好频谱感知性能(见附图)。本发明提出的联合估计与检测装置具有优良的稳健性,因而可广泛应用于实际认知无线电系统设计中。