一種underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法，包括：對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取f＝0截面；利用基于L0范數(shù)最小化的優(yōu)化算法對(duì)譜線消噪和增強(qiáng)；對(duì)譜線分段加窗并設(shè)定局部閾值，且僅保留大于閾值的離散譜線；計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比，并搜索每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比的局部最大值，統(tǒng)計(jì)局部最大值并按大小進(jìn)行排序；根據(jù)時(shí)頻重疊信號(hào)分量的個(gè)數(shù)，按大小順序取得局部最大值所對(duì)應(yīng)的頻率分別就為時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載波頻率。本發(fā)明在低信噪比環(huán)境下具有良好的估計(jì)性能；對(duì)于任意兩個(gè)信號(hào)重疊或三個(gè)信號(hào)重疊的情況，當(dāng)信噪大于?5dB時(shí)，載波頻率的估計(jì)性能較好。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
-種under I ay頻譜共享下時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào) 的載頻估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在underlay頻譜共享方式下，主用戶和多個(gè)此用戶共享頻譜，從而提高頻譜利用 率。此時(shí)，主用戶和次用戶在時(shí)域上完全重疊，頻域上部分重疊，且信號(hào)之間相互獨(dú)立。在 underlay認(rèn)知無(wú)線電中，次用戶在不超過(guò)干擾溫度的前提下，可W與主用戶共用頻譜，其中 載波頻率是干擾溫度的主要參數(shù)，因此測(cè)量干擾溫度需要進(jìn)行載波頻率的估計(jì)。
[0003] 目前對(duì)時(shí)頻重疊信號(hào)的參數(shù)估計(jì)研究較少。于寧宇等人利用循環(huán)譜包絡(luò)對(duì)時(shí)頻重 疊信號(hào)的載波頻率進(jìn)行估計(jì)，但是該方法僅適用于BPSK調(diào)制信號(hào)（于寧宇，馬紅光，石榮，石 磊.基于二階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的BPSK參數(shù)估計(jì)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2011,33(9).)。朱波提 出利用能量中屯、的頻譜細(xì)化方法估計(jì)重疊信號(hào)的載波頻率，但是該方法在低信噪比下估計(jì) 精度較差(朱波?；谛〔ǖ膯涡诺罆r(shí)頻重疊信號(hào)參數(shù)分析與實(shí)現(xiàn)研究[D] ,2010,成都，電 子科技大學(xué)，碩±學(xué)位論文.）。王青紅等人利用信號(hào)的四階循環(huán)累積量估計(jì)時(shí)頻重疊信號(hào) 的載頻，但該方法要求采樣頻率要大于信號(hào)的四倍載頻(王青紅，彭華，王彬，等.基于循環(huán) 累積量的共信道多信號(hào)檢測(cè)和信號(hào)源個(gè)數(shù)估計(jì)算法[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2012,13(2): 184-188.)，而針對(duì)于時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載波頻率估計(jì)方法的研究較少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì) 方法，旨在解決目前對(duì)時(shí)頻重疊信號(hào)的參數(shù)估計(jì)方法存在精度較差，適用性差的問(wèn)題。
[0005] 本發(fā)明是運(yùn)樣實(shí)現(xiàn)的，一種underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方 法，所述頻譜共享下時(shí)頻重疊MSK信號(hào)的載頻估計(jì)方法包括W下步驟：
[0006] 步驟一，對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取f = 0 截面；
[0007] 步驟二，利用基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法對(duì)譜線消噪和增強(qiáng)；
[000引步驟=，對(duì)譜線分段加窗并設(shè)定局部闊值，且僅保留大于闊值的離散譜線；
[0009] 步驟四，計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比，并捜索每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比的 局部最大值，統(tǒng)計(jì)局部最大值并按大小進(jìn)行排序；
[0010] 步驟五，根據(jù)時(shí)頻重疊信號(hào)分量的個(gè)數(shù)，按大小順序取得局部最大值所對(duì)應(yīng)的頻 率分別就為時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載波頻率。
[0011] 進(jìn)一步，所述的對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截 取在f = 0的截面按W下進(jìn)行：
[0012] 時(shí)頻重疊MASK的信號(hào)模型表示為：
[0013]
;
[0014] 其中，N為時(shí)頻重疊信號(hào)的信號(hào)分量個(gè)數(shù)，n(t)是加性高斯白噪聲，si(t)為時(shí)頻重 疊信號(hào)的信號(hào)分量，表不3
，式中Ai表不信號(hào)分 量的幅度，ai(m)表示信號(hào)分量的碼元符號(hào)，p(t)表示成型濾波函數(shù)，Tl表示信號(hào)分量的碼元 周期，fu表示信號(hào)分量的載波頻率，0W表示信號(hào)分量的相位；
[0015] MASK信號(hào)的循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜表示為：
[0016]
[0017]其中，y(t)表示MASK信號(hào)，a是y(t)的循環(huán)頻率，fc表示信號(hào)的載波頻率，T是信號(hào) 的碼元周期，k為整數(shù)
，Ca,3表示隨機(jī)序列a的S階累積量，SQ是沖激函數(shù)，P(f)是 成型脈沖函數(shù)，表達(dá)式為：
[001 引
[0019] 對(duì)循環(huán)雙譜的對(duì)巧切片譜取f= 0截面得到：
[0020]
[0021] 循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜滿足線性疊加性，則時(shí)頻重疊MASK信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切 片譜的東化立責(zé).
[0022]
[0023] 其中，Q是常數(shù)，與第i個(gè)信號(hào)分量的調(diào)制方式有關(guān)，Tl是第i個(gè)信號(hào)分量的碼元周 期；
[0024] 截取其在f = 0的截面：
[0025]
[0026] 對(duì)于時(shí)頻混疊信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的f = 0,在a = f。處存在峰值，并攜有信 號(hào)的載頻信息。
[0027] 進(jìn)一步，所述基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法包括：
[0028] 基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法為：
[0029]
[0030] 其中，f表示待處理的譜線向量，維數(shù)為VXl，e表示處理后的譜線向量，維數(shù)為VX l;〇BV表示BXV維的測(cè)量矩陣，其中，Obv取用隨機(jī)的高斯矩陣，I M h表示向量的2范數(shù)，M 10表示向量的0范數(shù)；
[0031] 優(yōu)化算法采用的迭代公式為：
[0032]
[0033]
[0034] 其中，fw表示第j次迭代得到的譜線向量，S表示O的最大特征值，r表示對(duì) 矩陣求轉(zhuǎn)置，k~（1，V)，X = 0/4，O表示噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，由下式求得：
[0035] o=Median( If I )/0.6745;
[0036] 其中，Median表示求向量中元素的中位數(shù)；
[0037] 優(yōu)化算法的終止條件為：
[003引 I |f(j")-f(j) I
[0039] 其中，e為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的值。
[0040] 進(jìn)一步，所述對(duì)譜線分段加窗并設(shè)定局部闊值方法包括：
[0041] 局部闊值設(shè)定為z*(/，其中，Z為一常數(shù)，(/是每一個(gè)窗內(nèi)的譜線的幅度標(biāo)準(zhǔn)差，定 義為：
[0042]
[0043] 其中，Q為每個(gè)窗內(nèi)的譜線條數(shù)，I S(fi) I表示頻率為fi的譜線對(duì)應(yīng)的幅度值。
[0044] 進(jìn)一步，所述計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)運(yùn)些譜線的強(qiáng)度均值比，并捜索每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度 均值比的局部最大值具體包括：
[0045] 譜線強(qiáng)度均值比I I(fi) I的表達(dá)式為：
[0046]
[0047] 對(duì)每一個(gè)窗內(nèi)的譜線求強(qiáng)度均值比，并捜索得到窗內(nèi)強(qiáng)度均值比的局部最大值I I (fo) I，f〇為一個(gè)窗內(nèi)強(qiáng)度均值比最大值所對(duì)應(yīng)的頻率。
[004引本發(fā)明提供的underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法，在低信噪 比環(huán)境下具有良好的估計(jì)性能;對(duì)于任意兩個(gè)信號(hào)重疊或=個(gè)信號(hào)重疊的情況，當(dāng)信噪大 于-5地時(shí)，載波頻率的估計(jì)性能較好。
【附圖說(shuō)明】
[0049]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方 法流程圖。
[0050] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的實(shí)施例的流程圖。
[0051] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的針對(duì)時(shí)頻重疊多個(gè)信號(hào)在不同信噪比下載頻估計(jì)的歸 一化均方誤差示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0052] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，W下結(jié)合實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明 進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用W解釋本發(fā)明，并不用于 限定本發(fā)明。
[0053] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。
[0054] 如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例的underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì) 方法包括W下步驟：
[0055] SlOl:對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜并截取f = 0截 面；
[0056] S102:利用基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法進(jìn)行譜線消噪和增強(qiáng)；
[0057] S103:對(duì)譜線分段加窗并設(shè)定局部闊值，且僅保留大于闊值的離散譜線；
[0058] S104:計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)運(yùn)些譜線的強(qiáng)度均值比，并捜索每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比 的局部最大值，統(tǒng)計(jì)運(yùn)些局部最大值并按大小進(jìn)行排序；
[0059] S105:根據(jù)時(shí)頻重疊信號(hào)分量的個(gè)數(shù)，按大小順序取得局部最大值所對(duì)應(yīng)的頻率 分別就為時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載波頻率。
[0060] 下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的應(yīng)用原理作進(jìn)一步的描述。
[0061 ]如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例的underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載頻估計(jì) 方法，所述方法包括W下步驟：
[0062] 1、對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取其在f = 0截 面；
[0063] 所述的對(duì)接收到的時(shí)頻重疊MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取其在f =0的截面按W下進(jìn)行：
[0064] 時(shí)頻重疊MASK的信號(hào)模型表示為：
[00 化]
[0066] 其中，N為時(shí)頻重疊信號(hào)的信號(hào)分量個(gè)數(shù)，n(t)是加性高斯白噪聲，si(t)為時(shí)頻重 疊信號(hào)的信號(hào)分量，其表示為-
，式中Al表示信號(hào) 分量的幅度，ai(m)表示信號(hào)分量的碼元符號(hào)，p(t)表示成型濾波函數(shù)，Tl表示信號(hào)分量的碼 元周期，fu表示信號(hào)分量的載波頻率，觀表示信號(hào)分量的相位。
[0067] MASK信號(hào)的循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜表示為：
[006引
[0069]其中，y (t)表示MASK信號(hào)，a是y (t)的循環(huán)頻率，f C表示信號(hào)的載波頻率，T是信號(hào) 的碼元周期，k為整數(shù)， ，Ca,3表示隨機(jī)序列a的S階累積量，SQ是沖激函數(shù)，P(f)是
[0070] 成型脈沖函數(shù)，表達(dá)式為：
[0071 ] M術(shù)楷H'、IM巧切片譜取f = 0親而得毛1|;
[0072]
[0073] 由上面式子可W看出，對(duì)于MASK信號(hào)，其循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的f = 0截面，在a = fc(僅考慮〇>0的情況)處存在峰值，并攜有信號(hào)的載頻信息。由于循環(huán)雙譜的對(duì)角切片
^純化衰巾巾化_麵時(shí)麻舌衰MASK倍鳥(niǎo)偏歷抑譜的對(duì)值巧片譜的夫!女井責(zé).
[0074]
[00巧]其中，供是常數(shù)，與第i個(gè)信號(hào)分量的調(diào)制方式有關(guān)，Tl是第i個(gè)信號(hào)分量的碼元周 期。
[0076] 截取其在f = 0的截面：
[0077]
[007引 W上看出，對(duì)于時(shí)頻混疊信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的f = 0,在a = fc(僅考慮曰> 0的情況)處存在峰值，并攜有信號(hào)的載頻信息。
[0079] 2、得到的截面中的譜線，利用基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法進(jìn)行譜線增強(qiáng)，得到 較少噪聲干擾的離散譜線.
[0080] 所述基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法按W下進(jìn)行：
[0081 ]基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法描述為：
[0082]
[0083] 其中，f表示待處理的譜線向量，維數(shù)為VXl，e表示處理后的譜線向量，維數(shù)為VX l;〇BV表示BXV維的測(cè)量矩陣。其中，Obv取用隨機(jī)的高斯矩陣，I M h表示向量的2范數(shù)，M 10表示向量的0范數(shù)；
[0084] 該優(yōu)化算法采用的迭代公式為：
[0085]
[0086]
[0087]其中，fW表示第j次迭代得到的譜線向量，S表示O的最大特征值，r表示對(duì) 矩陣求轉(zhuǎn)置，k~（1，V)，X = 0/4，O表示噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，可由下式求得：
[008引。二Median( If I )/0.6745;
[0089] 其中，Median表示求向量中元素的中位數(shù)。
[0090] 該優(yōu)化算法的終止條件為：
[00川 I |f(j")-f(j)| |2《e;
[0092] 其中，e為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的值。
[0093] 3、所得到的離散譜線進(jìn)行分段加窗，并在每個(gè)窗內(nèi)設(shè)定局部闊值，且僅保留大于 闊值的離散譜線；
[0094] 所述的對(duì)譜線分段加窗并設(shè)定局部闊值按W下方式進(jìn)行：
[00M]局部闊值設(shè)定為Z*(/，其中，Z為一常數(shù)，(/是每一個(gè)窗內(nèi)的譜線的幅度標(biāo)準(zhǔn)差，其 定義為：
[0096]
[0097] 其中，Q為每個(gè)窗內(nèi)的譜線條數(shù)，I S(fi) I表示頻率為fi的譜線對(duì)應(yīng)的幅度值。
[0098] 4、大于闊值的離散譜線，計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)運(yùn)些譜線的強(qiáng)度均值比，并捜索每個(gè)窗內(nèi) 譜線的強(qiáng)度均值比的局部極大值，統(tǒng)計(jì)運(yùn)些局部最大值并按大小進(jìn)行排序；
[0099] 所述的計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)運(yùn)些譜線的強(qiáng)度均值比，并捜索每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比 的局部最大值按W下方式進(jìn)行：
[0100] 譜線強(qiáng)度均值比I I(fi) I的表達(dá)式為：
[0101]
[0102] 對(duì)每一個(gè)窗內(nèi)的譜線求強(qiáng)度均值比，并捜索得到窗內(nèi)強(qiáng)度均值比的局部最大值I I (fo) I，f〇為一個(gè)窗內(nèi)強(qiáng)度均值比最大值所對(duì)應(yīng)的頻率。
[0103] 5、根據(jù)時(shí)頻重疊信號(hào)分量的個(gè)數(shù)，按大小順序取得局部極大值所對(duì)應(yīng)的頻率分別 就為時(shí)頻重疊MASK信號(hào)的載波頻率。
[0104] 下面結(jié)合評(píng)估實(shí)驗(yàn)對(duì)本發(fā)明的應(yīng)用效果作詳細(xì)的說(shuō)明。
[0105] 為了評(píng)估方法的性能，下面的仿真實(shí)驗(yàn)采用時(shí)頻混疊的MASK信號(hào)，并進(jìn)行2000次 Monte Carlo實(shí)驗(yàn)。檢測(cè)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為歸一化均方誤差
時(shí)頻重疊信 號(hào)的參數(shù)設(shè)置如下：時(shí)頻重疊雙信號(hào)，載波頻率為fei = WUHz，1:'。2 = WUHz，二個(gè)時(shí)頻重疊信 號(hào)，載波頻率為f Cl = 300Hz，f c2 = 500Hz，f c3 = 600Hz。信號(hào)碼元速率為f b = 400Baud，采樣頻 率fs = 4000化，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為4000點(diǎn)。重疊信號(hào)的功率比為1:1，頻譜重疊率為50%。其仿真結(jié) 果如圖3所示，對(duì)于任意兩個(gè)信號(hào)重疊或S個(gè)信號(hào)重疊的情況，當(dāng)信噪大于-5地時(shí)，載波頻 率的估計(jì)性能較好。
[0106] W上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用W限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精 神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法，其特征在于，所述 underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法包括W下步驟： 步驟一，對(duì)接收到的時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取f = 0截面； 步驟二，利用基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法對(duì)譜線消噪和增強(qiáng)； 步驟Ξ，對(duì)譜線分段加窗并設(shè)定局部闊值，且僅保留大于闊值的離散譜線； 步驟四，計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比，并捜索每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比的局部 最大值，統(tǒng)計(jì)局部最大值并按大小進(jìn)行排序； 步驟五，根據(jù)時(shí)頻重疊信號(hào)分量的個(gè)數(shù)，按大小順序取得局部最大值所對(duì)應(yīng)的頻率分 別就為時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載波頻率。2. 如權(quán)利要求1所述的underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法，其特 征在于，所述的對(duì)接收到的時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)計(jì)算循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜，并截取在f = 0 的截面按W下進(jìn)行： 時(shí)頻重疊 MASK的信號(hào)模型表示為：其中，N為時(shí)頻重疊信號(hào)的信號(hào)分量個(gè)數(shù)，n(t)是加性高斯白噪聲，si(t)為時(shí)頻重疊信 號(hào)的信號(hào)分量，表不為> 式中Ai表不信號(hào)分量的 幅度，ai(m)表示信號(hào)分量的碼元符號(hào)，p(t)表示成型濾波函數(shù)，Τι表示信號(hào)分量的碼元周 期，fu表示信號(hào)分量的載波頻率，9?表示信號(hào)分量的相位； MASK信號(hào)的循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜表示為：其中，y(t)表示MASK信號(hào)，α是y(t)的循環(huán)頻率，fc表示信號(hào)的載波頻率，T是信號(hào)的碼元 周期，k為整數(shù)片,3表示隨機(jī)序列a的Ξ階累積量，δ〇是沖激函數(shù)，P(f)是成型脈 沖函數(shù)，表達(dá)式為：對(duì)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜取f = 〇截面得到：循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜滿足線性疊加性，則時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜 的表達(dá)式為：其中，是常數(shù)，與第i個(gè)信號(hào)分量的調(diào)制方式有關(guān)，Τι是第i個(gè)信號(hào)分量的碼元周期； 截取其在f = 0的截面：對(duì)于時(shí)頻混疊信號(hào)循環(huán)雙譜的對(duì)角切片譜的f = 〇,在a = f。處存在峰值，并攜有信號(hào)的 載頻信息。3. 如權(quán)利要求1所述的underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法，其特 征在于，所述基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法包括： 基于Lo范數(shù)最小化的優(yōu)化算法為：其中，f表示待處理的譜線向量，維數(shù)為VXl，e表示處理后的譜線向量，維數(shù)為VX1; Obv表示BXV維的測(cè)量矩陣，其中，Obv取用隨機(jī)的高斯矩陣，I I II康示向量的2范數(shù)，I I |〇表示向量的0范數(shù)； 優(yōu)化算法采用的迭代公式為：其中，fW表示第j次迭代得到的譜線向量，S表示Φ"ΧΦ的最大特征值，Γ表示對(duì)矩陣 求轉(zhuǎn)置，k~（1，V)，X = 0/4，0表示噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，由下式求得： 。二Median( If I )/0.6745; 其中，Median表示求向量中元素的中位數(shù)； 優(yōu)化算法的終止條件為： 其中，ε為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的值。4. 如權(quán)利要求1所述的underlay頻譜共享下時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法，其特 征在于，所述對(duì)譜線分段加窗并設(shè)定局部闊值方法包括： 局部闊值設(shè)定為z*(/，其中，Z為一常數(shù)，〇/是每一個(gè)窗內(nèi)的譜線的幅度標(biāo)準(zhǔn)差，定義 為：其中，Q為每個(gè)窗內(nèi)的譜線條數(shù)，|S(fi) I表示頻率為fi的譜線對(duì)應(yīng)的幅度值。5. 如權(quán)利要求1所述的under lay頻譜共享下時(shí)頻重疊 MASK信號(hào)的載頻估計(jì)方法，其特 征在于，所述計(jì)算每個(gè)窗內(nèi)運(yùn)些譜線的強(qiáng)度均值比，并捜索每個(gè)窗內(nèi)譜線的強(qiáng)度均值比的 局部最大值具體包括： 譜線強(qiáng)度均值比I I(fi) I的表達(dá)式為：對(duì)每一個(gè)窗內(nèi)的譜線求強(qiáng)度均值比，并捜索得到窗內(nèi)強(qiáng)度均值比的局部最大值iKfo) ，時(shí)為一個(gè)窗內(nèi)強(qiáng)度均值比最大值所對(duì)應(yīng)的頻率。
【文檔編號(hào)】H04B10/556GK105939188SQ201610420526
【公開(kāi)日】2016年9月14日
【申請(qǐng)日】2016年6月13日
【發(fā)明人】劉明騫, 吳真, 李兵兵, 郭漪
【申請(qǐng)人】西安電子科技大學(xué)