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龙图腾网恭喜深圳万知达科技有限公司申请的专利一种基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114222305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111601205.1，技术领域涉及：H04W16/14；该发明授权一种基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知方法是由袁天禧;金明;袁昌设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知方法，其在频谱感知模型的基础上，获取多个感知时隙内多个次级用户接收的信号的测量功率构成的功率矩阵；初始化粘性隐马尔可夫模型的状态转移概率矩阵、初始概率分布、状态参数集合，并将功率矩阵视为观测序列；在三个模型参数和观测序列已知的情况下求取各个感知时隙的隐藏状态；在观测序列和所有隐藏状态构成的隐藏状态向量已知的情况下，更新状态转移概率矩阵和状态参数集合；在迭代多次后得到最终的隐藏状态向量；根据最终的隐藏状态向量计算每个次级用户的检验统计量，比较每个次级用户的检验统计量与门限值来判断该次级用户能否接入主用户的授权频段；优点是具有较高的检测性能。

本发明授权一种基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粘性隐马尔可夫模型的协同频谱感知方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：在认知无线电系统中设定存在一个主用户和Num个次级用户，从时域的角度分析，仅当主用户空闲时，次级用户才能动态地接入主用户的授权频段；从空域的角度分析，位于主用户的通信范围以外的次级用户使用主用户的授权频段不会影响主用户的正常通信；然后结合时域和空域两方面，构建频谱感知模型，描述为： 其中，Num表示认知无线电系统中的次级用户的个数，Num≥2，频谱感知模型实际为一个二元假设检验问题，S0代表在一个感知时隙内次级用户能够接入主用户的授权频段的情况，rin表示第i个次级用户接收的信号的第n个样本值，1≤i≤Num，1≤n≤N，N表示对每个次级用户接收的信号进行采样得到的样本数，N≥25，win表示rin中包含的噪声，win服从均值为0、方差为的复高斯分布，rin＝win代表主用户空闲时第i个次级用户动态地接入主用户的授权频段的情况，gi表示第i个次级用户的信道增益，gi服从自由空间损耗模型，hin表示第i个次级用户的信道系数，hin服从瑞利分布，sin表示rin中包含的主用户发送的信号，sin服从均值为零、方差为的复高斯分布，di表示第i个次级用户到主用户的欧氏距离，rpu表示主用户的通信范围，di＞rpu表示第i个次级用户位于主用户的通信范围以外，di＞rpu代表位于主用户的通信范围以外的第i个次级用户在不影响主用户的正常通信的情形下使用主用户的授权频段的情况，S1代表在一个感知时隙内主用户发送信号的情况下次级用户不能够接入主用户的授权频段的情况，di≤rpu表示第i个次级用户位于主用户的通信范围以内，di≤rpu代表位于主用户的通信范围以内的第i个次级用户不能够接入主用户的授权频段的情况；步骤2：针对连续的Tslot个感知时隙，计算在每个感知时隙内各个次级用户接收的信号的测量功率，将在第t个感知时隙内第i个次级用户接收的信号的测量功率记为yt,i，然后将在第t个感知时隙内Num个次级用户接收的信号的测量功率构成的功率向量记为yt，yt＝[yt,1,…,yt,i,…,yt,Num]T；再将在Tslot个感知时隙内Num个次级用户接收的信号的测量功率构成的功率矩阵记为Y，其中，Tslot≥4，1≤t≤Tslot，符号“||”为求模运算符号，rt,in表示在第t个感知时隙内第i个次级用户接收的信号的第n个样本值，yt,1表示在第t个感知时隙内第1个次级用户接收的信号的测量功率，yt,Num表示在第t个感知时隙内第Num个次级用户接收的信号的测量功率，上标“T”表示向量或矩阵的转置，y1表示在第1个感知时隙内Num个次级用户接收的信号的测量功率构成的功率向量，yTslot表示在第Tslot个感知时隙内Num个次级用户接收的信号的测量功率构成的功率向量，y1、yt、yTslot的维数为Num×1，Y的维数为Num×Tslot；步骤3：将粘性隐马尔可夫模型的三个模型参数即状态转移概率矩阵、初始概率分布、状态参数集合对应记为A、π、θ，θ＝{θ1,θ2}；然后对A、π、θ1,θ2进行初始化，A的初始化值为π的初始化值为[0.50.5]，θ1,θ2的初始化值为随机数；再将Y视为粘性隐马尔可夫模型的观测序列；其中，θ1表示第1类状态的参数，θ2表示第2类状态的参数，μ1表示第1类状态的均值，表示第1类状态的方差，μ2表示第2类状态的均值，表示第2类状态的方差；步骤4：在Y和A、π、θ已知的情况下，依次求取各个感知时隙的隐藏状态，将第t个感知时隙的隐藏状态记为zt，再将Tslot个感知时隙的隐藏状态构成隐藏状态向量，记为Z，其中，表示取使得的值最大时的zt的值，pzt,Y1:t|A,π,θ表示在A、π、θ已知的情况下zt、Y1:t的概率，表示在A、π、θ已知的情况下zt、的概率，Y1:t表示在第1个感知时隙至第t个感知时隙内Num个次级用户接收的信号的测量功率构成的功率矩阵，Y1:t亦表示粘性隐马尔可夫模型的观测序列Y中的第1个至第t个观测值，表示在第t+1个感知时隙至第Tslot个感知时隙内Num个次级用户接收的信号的测量功率构成的功率矩阵，亦表示粘性隐马尔可夫模型的观测序列Y中的第t+1个至第Tslot个观测值，zt的值为1或2，z1表示第1个感知时隙的隐藏状态，表示第Tslot个感知时隙的隐藏状态，Z的维数为1×Tslot；步骤5：在Y和Z已知的情况下，更新A和θ，将A和θ更新后的值对应记为A*和θ*，将A*中第j行第j'列的元素的值记为a*j,j'，将θ*中的第j类状态的均值和第j类状态的方差对应记为μj*和其中，1≤j≤2，1≤j'≤2，κ为粘性隐马尔可夫模型的粘性因子，δ为克罗内克函数，当j＝j'时δj,j'的值为1，当j≠j'时δj,j'的值为0，当j＝1时δj,1的值为1，当j≠1时δj,1的值为0，当j＝2时δj,2的值为1，当j≠2时δj,2的值为0，Nj,j'表示Tslot个感知时隙中相邻的两个感知时隙的前一个感知时隙的隐藏状态为j而下一个感知时隙的隐藏状态为j'的发生次数，Nj,1表示Tslot个感知时隙中相邻的两个感知时隙的前一个感知时隙的隐藏状态为j而下一个感知时隙的隐藏状态为1的发生次数，Nj,2表示Tslot个感知时隙中相邻的两个感知时隙的前一个感知时隙的隐藏状态为j而下一个感知时隙的隐藏状态为2的发生次数，表示中元素的个数，表示中的所有元素的值的平均值，表示由Y中位置与Z中值为j的隐藏状态的位置对应的所有的观测值构成的集合；步骤6：令A＝A*、θ＝θ*；然后返回步骤4继续执行，在迭代执行至少10次后将得到的隐藏状态向量作为最终的隐藏状态向量，记为Zfinal，其中，A＝A*和θ＝θ*中的“＝”为赋值符号，z1final表示第1个感知时隙的最终隐藏状态，ztfinal表示第t个感知时隙的最终隐藏状态，表示第Tslot个感知时隙的最终隐藏状态；步骤7：计算每个次级用户的检验统计量，将第i个次级用户的检验统计量记为然后将每个次级用户的检验统计量与门限值进行比较来判断该次级用户能否接入主用户的授权频段，对于第i个次级用户，若大于门限值，则表示第i个次级用户不能够接入主用户的授权频段；若小于或等于门限值，则表示第i个次级用户能够接入主用户的授权频段；其中，1≤b≤Num，ωb表示第b个次级用户的权重，e为自然基数，β0为融合参数，β0可调，表示向量中的第b个元素，表示向量中的第i个元素，表示获得Zfinal时对应的θ中的第类状态的均值，门限值是根据给定的虚警概率计算得到的。

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