一种基于噪声估计的能量检测自适应门限新算法

频谱感知是认知无线电研究的关键技术之一,能量检测法是典型的频谱感知方法,但传统能量检测法的性能很容易受噪声功率变化影响。本文提出一种基于噪声方差估计的能量检测自适应门限算法。该算法基于噪声统计模型实时估计噪声方差,自适应地设置判决门限,达到更充分利用频谱资源的目的。仿真结果证明,该算法能准确估计噪声方差,有效地提高频谱检测性能。     

基于能量检测的增强型自适应门限优化算法

针对传统能量检测算法存在虚警率高、判决门限值固定等问题,提出了一种自适应门限改进的增强型自适应频谱感知算法。该算法通过加入检测因子推导出在不同通信网络地理环境下的自适应门限阈值,动态地改善认知用户的检测性能。同时分析比较该算法与传统能量检测算法、自适应检测算法的检测性能,实验结果表明增强型自适应检测算法能有效提高频谱的检测性能,较好地提高整个认知无线电系统的检测性能。     

大气湍流影响下基于自适应判决门限的逆向调制自由空间光通信系统误码率性能分析

推导了最优误码率(BER)性能对应的判决门限计算公式,并在此判决门限基础上,推导出大气湍流影响下基于自适应判决门限的逆向调制(MRR)自由空间光通信(FSOC)系统BER解析表达式,推导过程考虑了判决门限本身的干扰和探测器噪声的影响。根据所推导的表达式,仿真研究自适应判决门限参数和调制消光比对BER的影响,仿真结果表明:自适应判决门限系统BER性能优于固定判决门限17.5dB(误码率为10-5,弱湍流),并且当训练数据比特位数大于3时,自适应判决门限系统的BER性能与根据瞬时信道状态信息计算判决门限系统的BER性能相近。     

一种改进的短波高速串行信号检测算法

文章对短波高速串行信号的相关检测进行分析.首先分析了固定门限判决和自适应门限判决,在此基础上综合二者提出固定门限与自适应门限相结合的混合门限判决方法.经过仿真实验表明,该混合门限算法综合了固定门限与自适应门限的优点,在短波信道下低信噪比时综合性能有较大改善.     

一种多径电力线信道下的主路径定时同步算法

分析了多径电力线信道特性,针对电力线通信信道中第一主路径非能量最强路径的定时同步问题,通过仿真分析信噪比与门限选择的关系,拟合了最优的第一主路径门限曲线,并提出了一种在多径电力线信道下寻找第一主路径的自适应定时同步门限选择方法,利用接发端前导信号互相关判决函数的峰均比关系自适应选择门限,用于解决电力线恶劣的信道环境下第一主路径非能量最强路径的情况下寻找第一主路径的问题。仿真表明,该方法同步性能明显优于固定阈值且接近于最优阈值的判决方法,相比固定门限有1 dB的提升。     

基于能量检测与Sevcik分形维数的协作频谱感知算法

在认知无线网络中,针对单节点频谱感知易受到噪声不确定性的影响和传统的能量检测法在高噪声功率场景中检测性能较差等问题,根据Sevcik分形维数(Sevcik fractal dimension, SFD)对噪声不敏感、能够区分信号与噪声波形的特点,提出一种将自适应门限的能量检测法与SFD相结合的协作频谱感知方法. 通过能量检测法对接收信号进行检测判决,然后由SFD对判定为主用户不存在的信号进行复检,并将所有检测结果进行K秩融合,根据融合结果得出最终判决. 仿真结果表明,本文提出的频谱感知方法对噪声不敏感,在低信噪比下的检测性能得到显著提高.     

低信噪比条件下的一种自适应有声/无声判决算法

本文描述了一种利用含噪语音短时能量进行有声／无声判决的自适应算法。通常，利用短时能量进行有声／无声判决时，均采用一固定门限，但是，恰当的判决门限显然是噪声统计特性及信号能量的函数。本文提出了一种估计含噪语音短时能量概率密度函数，并根据所期望的误判率估计判决门限的算法。本算法无需预先给出噪声统计信息，且适用于缓变的非平稳噪声情况。     

DSSS系统PN码捕获的相关峰优化及自适应门限检测

针对直接扩频系统的PN码捕获问题提出了一种基于恒虚警概率自适应门限算法的改进方案。方案通过将相邻两个符号长度内接收信号的相关峰值及平均能量对应相乘构造出新的统计量,并用随噪声能量及信噪比变化的自适应门限代替原有的固定门限判决统计量,以达到提高系统检测性能的目的。理论分析和仿真结果表明,改进方案较原方案的PN码捕获性能有很大的提高。     

认知无线电中协作压缩频谱感知算法

针对宽带频谱认知无线电环境中,传统能量检测法在信噪比较低时,容易出现误检而使系统的检测性能下降的问题,文中提出了一种新型高性能的协作频谱感知算法,它是基于压缩理论的多节点频谱感知方法,各节点之间采用基于双判决门限的协作方式。仿真结果显示,双门限协作压缩频谱感知算法在低信噪比的情况下,检测性能明显优于传统能量检测法。     

基于双门限能量检测的自适应协作频谱感知

针对认知无线电中传统单门限能量检测由于单一门限造成的低信噪比情况下容易误判从而导致错失频谱接入机会的不足,提出了一种基于双门限能量检测方法的自适应协作频谱感知模型.该模型以加性高斯白噪声信道模型为基础,由传统双门限能量检测方法改进而成,针对接收到的能量统计值的大小采用不同的判决方法,各个判决结果直接由所采用的判决方法决定.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,与传统单门限能量检测模型相比,该自适应协作频谱感知模型具有更好的识别性能,随着用户数量的增加,识别性能更优.     

基于短时能量的语音端点检测算法研究

研究了噪声环境下，利用短时能量为特征进行语音端点检测的问题。在采用短时全带能量为特征的基础上，提出的算法将短时高频能量作为辅助特征，同时使用了最优边沿检测滤波以及双门限-三态转换判决机制，从而保证了算法在噪声环境下的端点检测准确性和对信号绝对幅度变化的稳健性。实验结果表明，与传统的能量闻值法以及G．729中使用的VAD算法相比，提出的算法在噪声环境下具有更好的性能，是一个简单、高效和稳健的语音端点检测算法。     

带虚警抑制的基于归一化残差的野值检测方法

野值检测,或称异常值检测是模式识别和知识发现中一个重要的问题。以往的野值检测方法难以有效地抑制虚警概率,针对这一问题,该文提出一种带监督情形下基于归一化残差(Normalized Residual, NR)的野值检测方法。首先利用训练样本计算待考查模式的NR值,其次比较NR值与野值检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。该文理论上推导了野值门限与虚警概率之间的关系表达式,以此为依据设置检测门限,可实现在少量训练样本情况下仍能抑制虚警率的目的。计算机仿真和实测数据测试验证了所提方法在野值检测和虚警抑制方面的优越性能。     

基于双门限的变换域通信系统基函数设计

针对单门限变换域通信系统往往无法兼顾抗干扰和隐蔽通信的问题,提出了一种基于双门限变换域通信系统基函数幅度谱的设计方法。该方法首先在干扰存在情况下进行单门限系统最优误码率门限与最差误码率门限的判断,然后通过参数灵活调整两个门限的值,将大于高门限和低于低门限的值分别设为0和1,位于双门限之间的频谱进行倒置,得到的基函数通过对数据进行调制实现通信。仿真结果表明:相比于单门限变换域通信系统,通过参数调节后的双门限变换域通信系统可以同时具有良好的抗干扰及隐蔽通信性能。     

蒸汽炉非接触式水盒水位检测技术应用

传统蒸汽炉水盒采用浮标式进行水位测量,容易污染水位,而且无法实现多档水位的准确检测。文章提出一种非接触式多档水盒水位检测技术。在详细的电容水位测量理论基础上,通过在蒸汽炉水盒外壁安装电容水位检测模块,使用变频斜率的水位判断算法,实现了蒸汽炉水盒多档水位测量。采用DOE方法设置水位判断阈值,大大提高水位判断的一致性与准确性。实验结果表明,本技术可实现蒸汽炉水盒多档水位的精准测量。DOE的水位阈值设置方法可有效兼容水盒安装误差和水温差异,提高水位检测的一致性与可靠性。     

一种改进的语音端点检测方法研究

为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了改进的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,加入第三道门限——近似熵,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越．能够比较准确的检测语音信号。     

基于约束判决的二次门限检测

该文针对微弱回波信号的检测,在二次门限检测过程中引入约束判决。就约束判决对总虚警概率的改善作用及对总检测概率的影响进行了定量分析,建立了基于约束判决的二次门限检测总虚警概率和总检测概率的数学模型,并对模型的有效性进行了仿真验证。仿真结果表明,将约束判决引入二次门限检测可以保证在总检测概率和总虚警概率满足预定指标的条件下降低对信噪比的要求。     

改进高阶Vanderpol振子在微弱信号检测中的应用

在高精度的微弱光电信号检测系统中,存在信号被强噪声湮没的情况.针对这一问题,提出了一种基于改进高阶Vanderpol振子的微弱正弦信号定量检测方法.该方法利用改进高阶广义Vanderpol系统的高灵敏度与强抗噪性的特点提高了微弱信号检测的可靠性,再结合Lyapunov指数定量检测和90.移相补偿来实现混沌系统状态的量化判断和待测信号参数的高精度提取.仿真结果表明改进的Vanderpol振子比传统Vanderpol振子运算速度更快.与传统Duffing振子相比,在5％幅值检测误差范围内,改进的高阶广义Vanderpol系统可多获得37 dB的信噪比增益和60 dB的检测门限增益;与基于相轨迹突变定性检测待测信号幅相法相比,90°移相补偿幅相定量检测法在信噪比降低时其检测相对误差仍可控制在2％以内.改进算法实现了微弱正弦信号的高灵敏度和高精度的幅相检测.     

一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法

环境噪声是语音识别和说话人识别性能下降的原因之一,端点检测作为其关键技术之一,性能优劣在某种程度上决定了识别率的高低。文章提出一种改进的基于倒谱特征的带噪语音端点检测方法。在传统基于倒谱距离的算法基础上,该算法进一步综合利用短时过零率和短时能量作为最终判决的门限。实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。     

基于CSS的认知无线电网络PUEA检测和缓解

针对认知无线电网络中的主用户仿真攻击问题,提出了一种基于能量检测的协作频谱感知方法.首先,假设存在一个智能攻击者,它能知道自己所处环境并可以选择不同的传输策略.然后,调整CSS规则和相关参数为能量探测器确定合适且有效的阈值.最后,利用Neyman-Pearson准则进行能量检测,从而检测出恶意攻击.仿真结果表明,相比传统的基于能量检测的频谱感知方法,该方法可以更好地减轻PUEA在频谱感知中的破坏作用.