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本文针对低信噪比情况下认知用户的频谱感知需求,提出了一种基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法。协作认知用户对接收到的信号序列进行分段处理,统计各自段内采样点能量值大于预设门限值的个数并将其作为本地检测统计量上传至融合中心,有效的减少了控制信道的开销。棣莫弗—拉普拉斯定理和中心极限定理的引入,又使得段内检测统计量近似为高斯分布,从而大大简化了后续似然比函数的理论推导和计算过程。性能分析及仿真结果表明,在目标检测性能相同的条件下,相比现有的能量检测算法,所提算法大大降低了所需的频谱感知时间。 相似文献
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“任务驱动”是一种建立在建构主义教学理论基础上的教学法。本文在建构主义学习理论和任务驱动教学思想的指导下,结合具体项目案例,采用项目导向,任务驱动的方法,实现学生实践能力的提高。探索该方法在《数据库应用技术》课程的实践应用,从而达到提升教学效果,在同类课程中推广的目的。 相似文献
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为了改善低信噪比情况下认知用户的频谱感知性能,提出了一种基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法。协作认知用户首先对接收到的信号序列进行分段处理,然后统计各自段内采样点能量值大于预设门限值的个数,并将其作为本地检测统计量上传至融合中心,从而有效地减少了控制信道的传输开销。利用棣莫弗 拉普拉斯定理和中心极限定理的近似结论得出段内检测统计量服从高斯分布,大大简化了后续似然比函数的理论推导和计算过程。仿真结果表明,在认知用户平均信噪比〖AKγ-〗=-15dB且目标检测性能相同的条件下,相比现有的能量检测算法,所提算法在H0和H1两种情况下分别减少了55.86%和37.51%的平均样本数。 相似文献