一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法與流程

2023-12-01 04:14:51 2

本發明涉及認知無線電技術領域，更具體地說，涉及一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法及裝置。

背景技術：

認知無線電技術被認為是實現動態頻譜共享、緩解無線頻譜資源日益緊張的重要途徑，而頻譜感知作為認知無線電的核心技術和實現基礎，頻譜感知的目標是在保護主用戶免受幹擾的前提下可靠精確快速的檢測出特定頻段上的主用戶。

傳統的感知方法都是基於能量感知的，其基本思想是信號在特定時間內的能量與預先設定的門限值進行比較，並作出判決。具體來說，其實現原理可以包括：接收到的信號經a/d變換後，經過fft(傅立葉變換)然後對頻域信號求模平方得到信號的能量值，再把信號能量值與預先設定的門限相比較，超過判決門限，就認為該頻段有主用戶的存在。判決規則如下:

上述實現頻譜感知方法中採用的時頻處理方法是傅立葉變換(fouriertransform)，但是傅立葉變換是典型的線性、穩態變換，適合對線性平穩信號做全局分析，只能獲得信號的全空間頻譜，而難以獲得信號的局部特性，對於非平穩、非線性的頻率時變信號的分析則存在局限，進而造成頻譜感知的準確率大大降低。

綜上所述，如何提供一種提高頻譜感知的準確率的技術方案，是目前本領域技術人員亟待解決的問題。

技術實現要素：

本發明的目的是提供一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法及裝置，以提高頻譜感知的準確率。

為了實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法，包括：

獲取待檢測信號，並對所述待檢測信號進行emd分解，得到對應的n個imf分量，所述待檢測信號為無線頻譜信號；

求出每個所述imf分量的希爾伯特譜，並將第1個至第i個所述imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加，得到總希爾伯特譜，其中i小於n；

對所述總希爾伯特譜進行時間上的累加，得到邊際譜；

判斷所述邊際譜是否大於或者等於預設判決門限值，如果是，則確定所述待檢測信號中存在主用戶信號，如果否，則確定所述待檢測信號中不存在主用戶信號。

優選的，對所述待檢測信號進行emd分解，得到對應的n個imf分量，包括：

步驟1：確定所述待檢測信號為當前處理信號；

步驟2：確定當前處理信號中包含的全部局部極大值及局部極小值，並採用三次樣條插值法對全部局部極大值及局部極小值進行擬合，構造出對應的極大值包絡及極小值包絡，計算所述極大值包絡及極小值包絡的平均值，得到瞬時平均值；

步驟3：將所述當前處理信號減去最新的瞬時平均值，得到信號分量，如果該信號分量滿足imf條件，則確定該信號分量為imf分量，並將當前處理信號減去該imf分量得到信號殘差，判斷所述信號殘差是否滿足分解停止條件，若是則分解完畢，若否則將該信號殘差作為當前處理信號返回執行步驟2；如果該信號分量不滿足imf條件，則將所述信號分量作為當前處理信號返回執行步驟2。

優選的，求出每個所述imf分量的希爾伯特譜，包括：

按照下式對每個imf分量進行希爾伯特黃變換，得到對應的希爾伯特譜：

其中，p表示cauchy主值，τ表示時間積分變量，t表示時間，π表示圓周率值，cj(t)表示任一imf分量，h[cj(t)]表示對應的希爾伯特譜。

優選的，將第1個至第i個所述imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加，得到總希爾伯特譜，包括：

按照下列公式計算得到總希爾伯特譜：

其中，i表示虛數，j表示第j個imf分量，t表示時間，wi(t)表示瞬時角頻率，h(ω,t)表示總希爾伯特譜。

優選的，對所述總希爾伯特譜進行時間上的累加，得到邊際譜，包括：

按照下列公式計算得到邊際譜：

其中h(ω)表示邊際譜，t表示數據總長度。

一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置，包括：

分解模塊，用於：獲取待檢測信號，並對所述待檢測信號進行emd分解，得到對應的n個imf分量，所述待檢測信號為無線頻譜信號；

疊加模塊，用於：求出每個所述imf分量的希爾伯特譜，並將第1個至第i個所述imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加，得到總希爾伯特譜，其中i小於n；

累加模塊，用於：對所述總希爾伯特譜進行時間上的累加，得到邊際譜；

判斷模塊，用於：判斷所述邊際譜是否大於或者等於預設判決門限值，如果是，則確定所述待檢測信號中存在主用戶信號，如果否，則確定所述待檢測信號中不存在主用戶信號。

優選的，所述分解模塊包括：

分解單元，用於執行以下操作：步驟1：確定所述待檢測信號為當前處理信號；步驟2：確定當前處理信號中包含的全部局部極大值及局部極小值，並採用三次樣條插值法對全部局部極大值及局部極小值進行擬合，構造出對應的極大值包絡及極小值包絡，計算所述極大值包絡及極小值包絡的平均值，得到瞬時平均值；步驟3：將所述當前處理信號減去最新的瞬時平均值，得到信號分量，如果該信號分量滿足imf條件，則確定該信號分量為imf分量，並將當前處理信號減去該imf分量得到信號殘差，判斷所述信號殘差是否滿足分解停止條件，若是則分解完畢，若否則將該信號殘差作為當前處理信號返回執行步驟2；如果該信號分量不滿足imf條件，則將所述信號分量作為當前處理信號返回執行步驟2。

優選的，所述疊加模塊包括：

變換單元，用於：按照下式對每個imf分量進行希爾伯特黃變換，得到對應的希爾伯特譜：

其中，p表示cauchy主值，τ表示時間積分變量，t表示時間，π表示圓周率值，cj(t)表示任一imf分量，h[cj(t)]表示對應的希爾伯特譜。

優選的，所述疊加模塊包括：

疊加單元，用於：按照下列公式計算得到總希爾伯特譜：

其中，i表示虛數，j表示第j個imf分量，t表示時間，wi(t)表示瞬時角頻率，h(ω,t)表示總希爾伯特譜。

優選的，所述累加模塊包括：

累加單元，用於：按照下列公式計算得到邊際譜：

其中h(ω)表示邊際譜，t表示數據總長度。

本發明提供了一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法及裝置，其中該方法包括：獲取待檢測信號，並對所述待檢測信號進行emd分解，得到對應的n個imf分量，所述待檢測信號為無線頻譜信號；求出每個所述imf分量的希爾伯特譜，並將第1個至第i個所述imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加，得到總希爾伯特譜，其中i小於n；對所述總希爾伯特譜進行時間上的累加，得到邊際譜；判斷所述邊際譜是否大於或者等於預設判決門限值，如果是，則確定所述待檢測信號中存在主用戶信號，如果否，則確定所述待檢測信號中不存在主用戶信號。本申請公開的技術方案中，將待檢測信號進行emd分解得到n個imf分量，然後對每個imf分量進行希爾伯特變換對應希爾伯特譜，並將第1個至第i個希爾伯特譜疊加得到總希爾伯特譜，並對總希爾伯特譜進行時間上的累加得到對應的邊際譜，最終利用該邊際譜與預設判決門限值的比對確定出待檢測信號中是否存在主用戶信號。其中經驗模式分解方法是一種自適應的、高效的數據分解方法，由於這種分解是以局部時間尺度為基礎，因此它適用於非線性、非平穩過程；而希爾伯特黃變換是自適應的依據信號自身特性設定特徵時間尺度對信號進行分解；因為本申請提供的上述技術方案能夠準確的反映無線頻譜信號的局部特徵，既適合於非線性、非平穩無線頻譜信號的分析，也適合於線性、平穩無線頻譜信號的分析，從而大大提高了頻譜感知的準確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法的流程圖；

圖2為本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置的結構示意圖。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。

請參閱圖1，其示出了本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法的流程圖，可以包括：

s11：獲取待檢測信號，並對待檢測信號進行emd分解，得到對應的n個imf分量，待檢測信號為無線頻譜信號。

其中待檢測信號即為需要對其中是否存在主用戶信號進行檢測的信號。經驗模式分解(empiricalmodedecomposition，emd)方法和與之相應的hilbert(希爾伯特)譜統稱為hilbert-huang(希爾伯特黃)變換，即該變換方法由經驗模式分解和hilbert譜分析兩部分組成。本申請中獲取到待檢測信號後，可以對待檢測信號進行emd(empiricalmodedecomposition，經驗模式分解)分解，得到對應的n個imf(intrinsicmodefunction，固有模態函數)分量，其中n為正整數。

s12：求出每個imf分量的希爾伯特譜，並將第1個至第i個imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加，得到總希爾伯特譜，其中i小於n。

對每個imf分量進行hilbert變換可以得到瞬時頻率、瞬時幅值和瞬時相位等參數，這些參數量可以體現在信號的時間-頻率-振幅的三維譜分布，即hilbert譜。因此hilbert譜能準確地展示出信號的時頻特性，同時在時間-頻率的坐標平面上，可以清晰地把瞬時幅度信息顯示出來。按照得到每個imf分量的時間先後將第1個至第i個imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加(類似於矩陣疊加)可以得到總希爾伯特譜。其中i＜n,具體取值可以根據實際需要確定，本申請中i可以取4，這是由於在信噪比為0db的情況下，i從1開始增加，當低頻段(靠近0附近)出現明顯信號(信號峰值大，噪聲小)，則i取明顯信號出現時的值。

s13：對總希爾伯特譜進行時間上的累加，得到邊際譜。

對希爾伯特譜進行時間上的累加，也即對希爾伯特譜進行時間的積分，得到對應的邊際譜。通過hilbert譜對時間枳分，能夠得到頻率-振幅分布的邊際譜，希爾伯特邊際譜從統計觀點上表示了該頻率上振幅(能量)在時間上的累加，能夠反映各頻率上的能量分布。但因為瞬時頻率定義為時間的函數，不同傅立葉變換等需要完整的信號來定義局部的頻率值，而且求取的能量值不是全局定義，因此對信號的局部特徵反映更準確。尤其是在分析非平穩信號時，這種定義對於頻率隨時間變化的信號特徵來說，能夠反映真實的振動特點。在希爾伯特邊緣譜中某一頻率上存在的能量就意味著具有該頻率的振動存在的可能性，該振動出現的具體時刻在希爾伯特譜中可體現出來。

s14：判斷邊際譜是否大於或者等於預設判決門限值，如果是，則確定待檢測信號中存在主用戶信號，如果否，則確定待檢測信號中不存在主用戶信號。

其中判決門限值為根據實際需要設定的，只要邊際譜大於或者等於該判決門限值，則確定待檢測信號中存在主用戶信號，否則則確定待檢測信號中不存在主用戶信號。

本申請公開的技術方案中，將待檢測信號進行emd分解得到n個imf分量，然後對每個imf分量進行希爾伯特變換對應希爾伯特譜，並將第1個至第i個希爾伯特譜疊加得到總希爾伯特譜，並對總希爾伯特譜進行時間上的累加得到對應的邊際譜，最終利用該邊際譜與預設判決門限值的比對確定出待檢測信號中是否存在主用戶信號。其中經驗模式分解方法是一種自適應的、高效的數據分解方法，由於這種分解是以局部時間尺度為基礎，因此它適用於非線性、非平穩過程；而希爾伯特黃變換是自適應的依據信號自身特性設定特徵時間尺度對信號進行分解；因為本申請提供的上述技術方案能夠準確的反映無線頻譜信號的局部特徵，既適合於非線性、非平穩無線頻譜信號的分析，也適合於線性、平穩無線頻譜信號的分析，從而大大提高了頻譜感知的準確率。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法，對待檢測信號進行emd分解，得到對應的n個imf分量，可以包括：

s111：確定待檢測信號為當前處理信號；

s112：確定當前處理信號中包含的全部局部極大值及局部極小值，並採用三次樣條插值法對全部局部極大值及局部極小值進行擬合，構造出對應的極大值包絡及極小值包絡，計算極大值包絡及極小值包絡的平均值，得到瞬時平均值；

s113：將當前處理信號減去最新的瞬時平均值，得到信號分量，如果該信號分量滿足imf條件，則確定該信號分量為imf分量，並將當前處理信號減去該imf分量得到信號殘差，判斷信號殘差是否滿足分解停止條件，若是則分解完畢，若否則將該信號殘差作為當前處理信號返回執行s112；如果該信號分量不滿足imf條件，則將信號分量作為當前處理信號返回執行s112。

需要說明的是，經驗模態分解往往被稱為是一個「篩選」過程，這個篩選過程依據信號特點自適應地把任意一個複雜信號分解為一系列本徵模態函數imf。上述emd分解「篩選」過程具體步驟可以如下：

(1)：確定待檢測信號x(t)的所有局部極大值和局部極小值；

(2)：採用三次樣條插值法分別對所有局部極大值和局部極小值進行擬合，構造出極大值包絡xmax(t)和極小值包絡xmin(t)，計算xmax(t)和xmin(t)的平均值，獲得瞬時平均值m1(t):

(3)：x(t)減去m1(t)，可得到第一個信號分量h1(t)：

h1(t)＝x(t)-m1(t)

考察h1(t)是否滿足imf條件，如果滿足則轉到步驟(4)，否則對h1(t)進行步驟(1)和步驟(2)的操作，得到均值包絡線m11(t)，進而得到：

h11(t)＝h1(t)-m11(t)

依次下去，直到第k步h1k(t)滿足imf條件，則：

c1(t)＝h1k(t)

c1(t)即為分解出來的第一階imf分量。

(4)：將x(t)減去第一階imf分量c1(t)得到第一個殘差r1(t)，即：

x(t)-c1(t)＝r1(t)

將r1(t)看作待檢測信號重複上述步驟(1)～(4)，得到r2(t)。以此類推，直到殘差rn(t)變成單調函數或是常數為止，殘差rn(t)變成單調函數或是常數即為上述分解停止條件。

因此，待檢測信號x(t)可以表示成如下形式：

另外imf條件可以包括：標準偏差(standarddeviation)sd＜0.27，餘量均值或者極值(極大值、極小值)數目為0(rn(t)單調)。兩者均滿足則為滿足imf條件，任一不滿足則為不滿足imf條件。具體來說，imf條件是一種類似於cauchy收斂準則的標準，定義為標準偏差，其表達式為：

通常sd的取值在0.2到0.3之間時篩選過程可以結束，本申請中為設定sd小於0.27時篩選過程可以結束；為rn(t)的均值，當sd和r均滿足對應的條件時篩選過程結束。另外上述0.27及0.001均是可以根據實際需要進行設定的，所以也可以根據實際需要進行其他設定，其中0.001可以根據待檢測信號的信號幅值大小決定，如可取千分之一的幅值平均值作為該數據。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法，求出每個imf分量的希爾伯特譜，可以包括：

按照下式對每個imf分量進行希爾伯特黃變換，得到對應的希爾伯特譜：

其中，p表示cauchy主值，τ表示時間積分變量，t表示時間，π表示圓周率值，cj(t)表示任一imf分量，h[cj(t)]表示對應的希爾伯特譜。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法，將第1個至第i個imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加，得到總希爾伯特譜，可以包括：

按照下列公式計算得到總希爾伯特譜：

其中，i表示虛數，j表示第j個imf分量，t表示時間，wi(t)表示瞬時角頻率，h(ω,t)表示總希爾伯特譜。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法，對總希爾伯特譜進行時間上的累加，得到邊際譜，可以包括：

按照下列公式計算得到邊際譜：

其中h(ω)表示邊際譜，t表示數據總長度，由於無線頻譜信號是連續的，因此為了便於分析，本申請中需要根據實際需要截取預先設定的一定長度的獲取到的信號作為待檢測信號，而t則表示待檢測信號的數據總長度。

對上述步驟進行詳細說明：

設imf分量為cj(t)，對emd分解後的每一個imf分量作hilbert變換，如下式：

構造cj(t)的解析信號為：

其中：

aj(t)為解析信號的幅值函數，θj(t)為解析信號的相位函數，兩者都隨時間的變化而變化。對相位函數θj(t)求導就得到瞬時頻率：

則imf分量可以表示如下：

對每個imf分量做hilbert變換，求出瞬時頻率，得到hilbert時頻譜，即：

hilbert譜h(ω,t)對時間積分，可以定義hilbert邊際譜h(ω)，表示如下：

該式表示了每個頻率點在全局上的幅度(或能量)分布，即信號瞬時頻率ω總幅值的大小。

另外為了避免過多贅述，對於本發明實施例公開的上述技術方案中與現有技術中對應技術方案實現原理一致的部分未做詳細說明。

本發明實施例還提供了一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置，如圖2所示，可以包括：

分解模塊11，用於：獲取待檢測信號，並對待檢測信號進行emd分解，得到對應的n個imf分量，待檢測信號為無線頻譜信號；

疊加模塊12，用於：求出每個imf分量的希爾伯特譜，並將第1個至第i個imf分量分別對應的希爾伯特譜進行疊加，得到總希爾伯特譜，其中i小於n；

累加模塊13，用於：對總希爾伯特譜進行時間上的累加，得到邊際譜；

判斷模塊14，用於：判斷邊際譜是否大於或者等於預設判決門限值，如果是，則確定待檢測信號中存在主用戶信號，如果否，則確定待檢測信號中不存在主用戶信號。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置，分解模塊可以包括：

分解單元，用於執行以下操作：步驟1：確定待檢測信號為當前處理信號；步驟2：確定當前處理信號中包含的全部局部極大值及局部極小值，並採用三次樣條插值法對全部局部極大值及局部極小值進行擬合，構造出對應的極大值包絡及極小值包絡，計算極大值包絡及極小值包絡的平均值，得到瞬時平均值；步驟3：將當前處理信號減去最新的瞬時平均值，得到信號分量，如果該信號分量滿足imf條件，則確定該信號分量為imf分量，並將當前處理信號減去該imf分量得到信號殘差，判斷信號殘差是否滿足分解停止條件，若是則分解完畢，若否則將該信號殘差作為當前處理信號返回執行步驟2；如果該信號分量不滿足imf條件，則將信號分量作為當前處理信號返回執行步驟2。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置，疊加模塊可以包括：

變換單元，用於：按照下式對每個imf分量進行希爾伯特黃變換，得到對應的希爾伯特譜：

其中，p表示cauchy主值，τ表示時間積分變量，t表示時間，π表示圓周率值，cj(t)表示任一imf分量，h[cj(t)]表示對應的希爾伯特譜。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置，疊加模塊可以包括：

疊加單元，用於：按照下列公式計算得到總希爾伯特譜：

其中，i表示虛數，j表示第j個imf分量，t表示時間，wi(t)表示瞬時角頻率，h(ω,t)表示總希爾伯特譜。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置，累加模塊可以包括：

累加單元，用於：按照下列公式計算得到邊際譜：

其中h(ω)表示邊際譜，t表示數據總長度。

本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知裝置中相關部分的說明請參見本發明實施例提供的一種基於希爾伯特黃變換的頻譜感知方法中對應部分的詳細說明，在此不再贅述。

對所公開的實施例的上述說明，使本領域技術人員能夠實現或使用本發明。對這些實施例的多種修改對本領域技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發明的精神或範圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發明將不會被限制於本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的範圍。