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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利基于GMM和粒子群算法的NOMA信号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：CN116388901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310237512.9，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权基于GMM和粒子群算法的NOMA信号频谱感知方法是由周恒;金明设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GMM和粒子群算法的NOMA信号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GMM和粒子群算法的NOMA信号频谱感知方法，为了有效利用频谱资源，多个主用户利用NOMA技术共同使用信道，当无线信道中的主用户数量较少时，次级用户也可以访问主用户信道，因此，与传统频谱感知问题不同，次级用户不仅需要检测主用户信道的空闲或繁忙的状态，还需要识别繁忙信道上的主用户数量，先根据次级用户接收信号得到联合概率密度函数，并建立高斯混合模型，得到优化函数，后利用粒子群算法求解优化问题，得到最优粒子群值与门限比较，得到信道上的主用户数量。本发明方法可以在同一信道多个主用户情况下进行频谱感知，识别繁忙信道上的主用户的数量，同时仅需单个感知持续时间接收到信号即可进行感知。

本发明授权基于GMM和粒子群算法的NOMA信号频谱感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GMM和粒子群算法的NOMA信号频谱感知方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：在认知无线电系统中，设定只存在一个次级用户，且利用NOMA技术共享同一个信道的最大主用户数为K，这些主用户从1开始编写序号；在任一个感知时隙内次级用户接收到一个连续信号作为NOMA信号，然后对在任一个感知时隙内次级用户接收到的NOMA信号进行N次采样，得到N个离散信号；其中，K≥2，N表示采样次数，N≥500； 步骤2：针对次级用户的N个离散信号，按采样的先后顺序依次遍历每个离散信号，将当前遍历的离散信号定义为当前离散信号； 步骤3：设定当前离散信号为第n个离散信号，并记为rn，将rn描述为：确定H0下的确定Hc下的其中，n＝1,2,…,N，H0表示假设信道中无主用户存在，H1表示假设信道中存在1个主用户，Hc表示假设信道中存在c个主用户，HK表示假设信道中存在K个主用户，1≤c≤K，wn表示rn中的噪声，其为独立同分布的复加性高斯白噪声，wn的均值为0且方差为i表示第i个主用户的序号，其为区间[1,K]内的正整数，表示信道中存在1个主用户时这个主用户的序号构成的集合，表示信道中存在c个主用户时这些主用户的序号构成的集合，表示信道中存在K个主用户时这些主用户的序号构成的集合，Ωi表示第i个主用户的发射信号的功率系数，其满足且Ωi∈[0,1]，表示主用户的发射信号的总功率，信噪比为hi表示第i个主用户到次级用户的块瑞利衰落信道系数，hi的相位均匀分布在[-π,π，hi的幅值服从Nakagami-m分布，sin表示第i个主用户的发射信号，表示均值为a且方差为b的复高斯分布，pjin表示在对次级用户接收到的连续信号进行第n次采样时第i个主用户传输的第ji个符号，1≤ji≤J，J表示第i个主用户的发射信号在发射后经数字调制获得多个符号的过程中数字调制的阶数； 步骤4：令表示第i个主用户的空假设，令表示第i个主用户的备择假设，令ηi表示第i个主用户存在或不存在的情况，ηi＝0对应ηi＝1对应然后将转化为进而得到其中， 步骤5：根据获取rn的概率密度函数，记为frn，其中，exp表示以自然基数e为底的指数函数； 步骤6：按采样的先后顺序依次遍历下一个离散信号，将下一个遍历的离散信号作为当前离散信号，然后返回步骤3继续执行，直至次级用户的N个离散信号均处理完毕，得到次级用户的每个离散信号的概率密度函数； 步骤7：计算次级用户的N个离散信号的联合概率密度函数，记为fr， ； 然后根据fr建立次级用户的N个离散信号的高斯混合模型，记为fGMMr，再设得到其中，r表示次级用户的N个离散信号构成的向量，r＝[r1,r2,…,rN]，r1表示第1个离散信号，r2表示第2个离散信号，rN表示第N个离散信号，fGMMrn表示rn的高斯混合模型，表示混合系数， 步骤8：根据构建一个估计优化问题，描述为：然后利用粒子群算法求解得到gi,i＝1,2,…,K的估计值；其中，表示求fGMMr取最大值时gi的值； 步骤9：对在任一个感知时隙内次级用户接收到的NOMA信号进行频谱感知，若|gi|,i＝1,2,…,K大于或等于决策阈值λ，则判定成立；若|gi|,i＝1,2,…,K小于决策阈值λ，则判定成立；同时统计大于或等于决策阈值λ的个数，将该个数作为工作的主用户数量；其中，λ的值根据虚警概率确定。

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