公开(公告)号：CN102638802B

公开(公告)日：2014-09-03

申请号：CN201210080539.3

申请日：2012-03-26

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 江晓林 ,  何晨 ,  顾学迈 ,  苗雨

IPC: H04L12/28 ,  H04W16/14

Abstract: 本发明涉及认知无线电通信领域。本发明提供一种基于狄利克雷过程的多层分布式联合频谱感知方法来实现动态频谱感知，通过对多个分层中心的次用户采集的感知数据进行融合，寻找出最优的感知信息。采用的狄利克雷过程实现数据自动分组，贝叶斯模型估计出每个组内一个共享的超参数以及相应的发散概率，采用标准Viterbi算法获得超参数，并将该超参数与判决门限值进行比较来获得最终频谱判决结果，来确定信道是否可用。设计充分考虑了压缩感知数据的空间分集信息，减少了单个次用户对压缩感知数据的不确定性，从而归一化均方误差性能较好，该算法能有效挖掘各分层中心压缩感知数据信息，获得更高正确检测概率和较小虚警概率，提高频谱感知性能。

公开(公告)号：CN102638802A

公开(公告)日：2012-08-15

申请号：CN201210080539.3

申请日：2012-03-26

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 江晓林 ,  何晨 ,  顾学迈 ,  苗雨

IPC: H04W16/14

Abstract: 本发明涉及认知无线电通信领域。本发明提供一种基于狄利克雷过程的多层分布式联合频谱感知方法来实现动态频谱感知，通过对多个分层中心的次用户采集的感知数据进行融合，寻找出最优的感知信息。采用的狄利克雷过程实现数据自动分组，贝叶斯模型估计出每个组内一个共享的超参数以及相应的发散概率，采用标准Viterbi算法获得超参数，并将该超参数与判决门限值进行比较来获得最终频谱判决结果，来确定信道是否可用。设计充分考虑了压缩感知数据的空间分集信息，减少了单个次用户对压缩感知数据的不确定性，从而归一化均方误差性能较好，该算法能有效挖掘各分层中心压缩感知数据信息，获得更高正确检测概率和较小虚警概率，提高频谱感知性能。