申请/专利权人：南京南瑞信息通信科技有限公司

申请日：2019-12-30

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN113133001B

主分类号：H04W16/14

分类号：H04W16/14;H04W84/18;G06F18/214;H04B17/382

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要：本发明公开基于230MHz电力专用频谱的智能频谱感知方法、装置和系统，其中，该方法包括终端实时小区检测各频谱资源的信干噪比，并基于隐马尔科夫预测频谱未来时刻的空闲概率，依据概率将频谱从高到低进行排序，从而形成频谱切换序列，终端当需要进行频谱搬移时，根据频谱切换序列向终端提出申请基站收到终端的切换申请后，依据终端发送的频谱切换序列与当前备选频点集分配为终端申请频谱资源。本发明在实施干扰规避的同时，终端用户能够根据现有的频谱信息预测未来时刻频谱空闲概率，在有效降低传输冲突的同时最大化频谱利用率，充分利用了230MHz特殊行业专用频道的频谱资源，避免了大量的频谱资源浪费。

主权项：1.基于230MHz电力专用频谱的智能频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：230MHz电力专用频谱基站在设定周期内同步子帧对小区内的全部授权子带的所有频点的噪声进行测量；如果发现存在连续M个子带中的N个子带的干扰信号过强，基站已经无法正确解调这些子带的信号，则在M个子带上所有授权子带进行小区信息更新，指出该子带已经被阻塞，阻塞信号仅发送一次，发送后，整个组停止全部信号的发送，其中M和N为预先设定参数；终端驻留于被阻塞的子带后，向基站发起频点切换申请；终端实时检测小区各频谱资源的信干噪比，并基于隐马尔科夫预测频谱未来时刻的空闲概率，依据概率将频谱从高到低进行排序，从而形成频谱切换序列，终端当需要进行频谱搬移时，根据频谱切换序列向终端提出申请；终端实时进行小区检测，获得各频谱资源的信干噪比，基于隐马尔科夫预测频谱未来时刻的空闲概率，依据概率将频谱从高到低进行排序，获得频谱切换序列；终端驻留于被阻塞的子带时，根据频谱切换序列向基站发起频点切换申请；终端获得基站根据终端发送的频谱切换序列与当前备选频点集为其分配的频谱资源；所述终端获得频谱切换序列的具体方法包括：C1：终端基于频谱感知推测基站侧的信道状态，所有可能的信道状态的集合由X＝{x1,…xN}表示,其中N为所有可能的状态数；用Y＝{y1,…yM}表示所有可能的观测状态的集合，其中M为所有可能的观测数；其中设qn表示信道在时刻n所处的信道状态，on表示与之对应的观测值，O＝{o1,o2,…,oN}为时刻1,…,N的观测序列；隐马尔科夫模型是由初始状态概率序列π，状态转移矩阵A和观测概率矩阵B所决定的；初始状态概率序列π＝{πi}，πi＝Pq1＝xi为初始状态分布，表示时刻t＝1处于状态xi的概率；状态转移矩阵为A＝[aij]2×2,aij＝Pqn+1＝Xj|qn＝Xi,Xi,Xj∈X，aij表示时刻n处于状态Xi的条件下n+1时刻处于状态Xj的概率，观测概率矩阵B为B＝[bik]2×2,bik＝Pon+1＝Yk|qn＝Xi,Xi∈X,Yk∈Y，其中bik表示时刻i处于状态Xi的条件下n+1时刻处于状态Yk的概率；其中O＝{o1,o2,…,oN}是可观测的，基于该序列使用式1估计模型参数：Λ*＝argmaxPO|Λ1Λ为初始隐马尔科夫模型Λ＝π,A,B,π为初始状态概率分布，A为状态转移概率矩阵，B为观测概率矩阵；Λ*为由Baum-Welch算法迭代得到的局部最优模型；C2：对真实频谱状态进行估计，运用维特比算法解决优化问题Q＝argmaxPQ,O|Λ，使得频谱感知结果序列O＝{o1,o2,…,oN}的概率最大的频谱状态序列；C3：对频谱状态预测，已知由C1得到的模型参数与由C2解码得到的真实频谱状态序列，终端用户根据式2进行未来时刻的频谱状态预测： 其中待测矩阵Q＝{q1,q2,…,qM}代表前M个时刻的信道状态，表示预测的下一是时刻的信道状态，表示信道被占用，表示信道空闲；C4：对C3得到的未来时刻频谱空闲状态概率进行排序，设计频谱切换序列；隐马尔科夫训练模型算法为Baum-Welch算法；包括所述基站还用于实行带内干扰检测规避算法提升系统性能。

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百度查询： 南京南瑞信息通信科技有限公司 基于230MHz电力专用频谱的智能频谱感知方法、装置和系统

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