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龍圖騰網獲悉寧波大學申請的專利基于GMM和粒子群算法的NOMA信號頻譜感知方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116388901B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310237512.9，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權基于GMM和粒子群算法的NOMA信號頻譜感知方法是由周恒;金明設計研發完成，并于2023-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于GMM和粒子群算法的NOMA信號頻譜感知方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于GMM和粒子群算法的NOMA信號頻譜感知方法，為了有效利用頻譜資源，多個主用戶利用NOMA技術共同使用信道，當無線信道中的主用戶數量較少時，次級用戶也可以訪問主用戶信道，因此，與傳統頻譜感知問題不同，次級用戶不僅需要檢測主用戶信道的空閑或繁忙的狀態，還需要識別繁忙信道上的主用戶數量，先根據次級用戶接收信號得到聯合概率密度函數，并建立高斯混合模型，得到優化函數，后利用粒子群算法求解優化問題，得到最優粒子群值與門限比較，得到信道上的主用戶數量。本發明方法可以在同一信道多個主用戶情況下進行頻譜感知，識別繁忙信道上的主用戶的數量，同時僅需單個感知持續時間接收到信號即可進行感知。

本發明授權基于GMM和粒子群算法的NOMA信號頻譜感知方法在權利要求書中公布了：1.一種基于GMM和粒子群算法的NOMA信號頻譜感知方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟1：在認知無線電系統中，設定只存在一個次級用戶，且利用NOMA技術共享同一個信道的最大主用戶數為K，這些主用戶從1開始編寫序號；在任一個感知時隙內次級用戶接收到一個連續信號作為NOMA信號，然后對在任一個感知時隙內次級用戶接收到的NOMA信號進行N次采樣，得到N個離散信號；其中，K≥2，N表示采樣次數，N≥500； 步驟2：針對次級用戶的N個離散信號，按采樣的先后順序依次遍歷每個離散信號，將當前遍歷的離散信號定義為當前離散信號； 步驟3：設定當前離散信號為第n個離散信號，并記為rn，將rn描述為：確定H0下的確定Hc下的其中，n＝1,2,…,N，H0表示假設信道中無主用戶存在，H1表示假設信道中存在1個主用戶，Hc表示假設信道中存在c個主用戶，HK表示假設信道中存在K個主用戶，1≤c≤K，wn表示rn中的噪聲，其為獨立同分布的復加性高斯白噪聲，wn的均值為0且方差為i表示第i個主用戶的序號，其為區間[1,K]內的正整數，表示信道中存在1個主用戶時這個主用戶的序號構成的集合，表示信道中存在c個主用戶時這些主用戶的序號構成的集合，表示信道中存在K個主用戶時這些主用戶的序號構成的集合，Ωi表示第i個主用戶的發射信號的功率系數，其滿足且Ωi∈[0,1]，表示主用戶的發射信號的總功率，信噪比為hi表示第i個主用戶到次級用戶的塊瑞利衰落信道系數，hi的相位均勻分布在[-π,π，hi的幅值服從Nakagami-m分布，sin表示第i個主用戶的發射信號，表示均值為a且方差為b的復高斯分布，pjin表示在對次級用戶接收到的連續信號進行第n次采樣時第i個主用戶傳輸的第ji個符號，1≤ji≤J，J表示第i個主用戶的發射信號在發射后經數字調制獲得多個符號的過程中數字調制的階數； 步驟4：令表示第i個主用戶的空假設，令表示第i個主用戶的備擇假設，令ηi表示第i個主用戶存在或不存在的情況，ηi＝0對應ηi＝1對應然后將轉化為進而得到其中， 步驟5：根據獲取rn的概率密度函數，記為frn，其中，exp表示以自然基數e為底的指數函數； 步驟6：按采樣的先后順序依次遍歷下一個離散信號，將下一個遍歷的離散信號作為當前離散信號，然后返回步驟3繼續執行，直至次級用戶的N個離散信號均處理完畢，得到次級用戶的每個離散信號的概率密度函數； 步驟7：計算次級用戶的N個離散信號的聯合概率密度函數，記為fr， ； 然后根據fr建立次級用戶的N個離散信號的高斯混合模型，記為fGMMr，再設得到其中，r表示次級用戶的N個離散信號構成的向量，r＝[r1,r2,…,rN]，r1表示第1個離散信號，r2表示第2個離散信號，rN表示第N個離散信號，fGMMrn表示rn的高斯混合模型，表示混合系數， 步驟8：根據構建一個估計優化問題，描述為：然后利用粒子群算法求解得到gi,i＝1,2,…,K的估計值；其中，表示求fGMMr取最大值時gi的值； 步驟9：對在任一個感知時隙內次級用戶接收到的NOMA信號進行頻譜感知，若|gi|,i＝1,2,…,K大于或等于決策閾值λ，則判定成立；若|gi|,i＝1,2,…,K小于決策閾值λ，則判定成立；同時統計大于或等于決策閾值λ的個數，將該個數作為工作的主用戶數量；其中，λ的值根據虛警概率確定。

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