一种基于动态贝叶斯隐马尔可夫模型的主用户信道状态预测方法

摘要

本发明提出了一种基于动态贝叶斯隐马尔可夫模型的主用户信道状态预测方法。该方法的步骤为：基于动态贝叶斯感知度量的能量检测；生成时间序列X，利用状态空间模型对生成的时间序列建立隐马尔可夫模型；确定使用模型对生成的时间序列进行信道状态的预测的模型参数和模型参数β下观测输出概率P(Y|β)；采用Viterbi算法选择概率最高的路径计算隐藏状态的最可能序列，寻找状态序列的最大概率；采用Baum‑Welch算法估计模型参数，获取新模型的局部最优解β'＝(A',C',π')，预测当前检测信道状态前一步主用户信道状态；每一次变分贝叶斯迭代后对系统状态的对数似然进行证据下界，实现模型的验证和优化。本发明可以使次用户在主用户空闲时访问空闲频带，提高了信道分配效率和频谱利用率。