一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术

针对认知用户接收到的信号特点,提出了一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术。当信号能量位于两个门限之间时,由数据融合中心根据最大比合并准则再次进行判决,并结合本地判决结果做出最终决策。仿真结果表明,所提方法可以有效地提高检测概率,降低错误概率。     

基于动态双门限和D-S证据理论的合作频谱感知算法

针对传统能量检测算法门限设置单一且不适应感知信道环境差异的问题,为了提高合作频谱感知结果的可靠性,减小网络开销和融合中心计算的负担,提出了将动态双门限能量检测和D-S证据理论相结合的合作频谱感知算法.在进行本地感知时,该算法可以让认知用户通过双门限能量检测方法直接得到本地判决结果,同时根据信道环境的变化自适应调整双门限值,并在双门限内使用D-S证据理论,感知双门限内未判决结果的信任度函数,将其发往融合中心,这样可以减少融合中心的计算量以及传输带来的网络开销.仿真结果表明,双门限D-S证据理论的融合结果要优于D-S证据理论和OR准则.     

双门限唐检测改进算法

针对传统唐检测算法中驻留次数过多导致检测确认速度较慢的问题,提出了一种基于双门限的唐检测改进算法。该算法将检测统计量与两级门限相比较,并根据比较结果对检测计数器进行加减操作,使计数器值能更快速地满足检测条件,从而减少了检测时间。对双门限唐检测改进算法的系统虚警概率、系统检测概率和平均驻留次数进行了理论推导与仿真验证。仿真结果表明,通过合理设置第二级门限的数值,改进算法可在检测性能基本不受影响的前提下有效减少平均驻留次数,提高检测确认速度。     

一种认知无线电联合检测算法的改进

为了改进在不同信噪比情况下多个认知用户联合检测的性能,在已提出的两个用户基于能量检测的联合检测算法基础上,提出了具有分组思想的多用户基于能量检测的联合检测算法。根据接收信号能量对各组用户的判决门限进行调整,提高各组的联合检测概率,以此提高整体的联合检测概率。通过实验仿真,表明本文所提出的多用户联合检测算法,能够提高联合检测性能。     

基于能量和小波变换的双门限联合频谱感知

传统的能量感知算法对噪声比较敏感,在较低的信噪比条件下检测准确性易受到影响,循环特征检测法计算复杂度偏高,为此提出了基于能量检测和小波变换(WT)感知的双门限联合检测算法.该算法对双门限区间以外的区域采用能量检测进行判定,双门限范围内的不确定区域进行小波感知,并根据信道中噪声不确定性自适应调整双门限值,当信道质量较好时,减小两门限之间的距离,否则增大两门限之间的距离,从而控制进行小波感知的概率.仿真结果表明,此算法有效地提高了低信噪比条件下系统的检测性能,降低了算法的复杂度.     

适用于无静默期的双门限频谱检测算法

针对传统的能量检测需要静默期且低信噪比下检测概率不高的问题,提出适用于无静默期的双门限频谱检测算法。利用OFDM信号循环前缀的特征消除认知用户干扰,以构建无静默期的能量检测;设置优化门限与固定门限,通过比较二者大小,提出高信噪比下使用优化门限的能量检测方法以及低信噪比下结合能量检测与循环平稳特征检测的联合频谱检测方法,消除静默期,以提高低信噪比下的检测概率。数值分析表明,与传统能量检测算法相比,该算法在低信噪比下的检测概率提高15%~30%,同时在高信噪比下的虚警概率降低5%。     

基于双门限算法的语音端点检测和声韵母分离研究

端点检测和声韵母分离是汉语语音信号处理的一个重要预处理步骤.针对单门限算法在检测过程中出现的漏检问题,提出了一种基于双门限算法的汉语语音信号端点检测和单音节声韵母检测方法,通过短时能量与过零率相结合,弥补单门限算法的不足,并对检测方法进行仿真,验证了该方法的准确性和有效性.     

具有非相参积累的双门限CA—CFAR检测器

介绍了一种采用伪随机码调相连续波的相控阵实验雷达的检测器。它将一般ＣＦＡＲ检测方法的纯理论性与实际数字系统实时处理的要求相结合。在检测性能上，它能依概率识别和对付数目可变的干扰目标。在没有干扰目标时，它的性能与独立、同分布噪声环境下的ＣＡ－ＣＦＡＲ检测器性能相同；当有干扰目标时，它的性能将明显优于单门限ＣＡ－ＣＦＡＲ检测器。     

分布式MIMO雷达双门限GLRT CFAR检测

在分布式多输入多输出雷达目标检测中,为降低融合中心与局部雷达站之间的数据传输率,提出了一种双门限广义似然比恒虚警率检测算法.首先对局部广义似然比检验统计量进行第一门限判断,将过门限的局部检验统计量传送给融合中心.然后在融合中心进行融合检测,与第二门限比较得到判决结果.推导了双门限广义似然比检测器的虚警概率闭式解.仿真结果表明,双门限广义似然比检测算法在降低数据传输率的同时能保证较好的检测性能.     

基于改进双门限法的语音端点检测研究

语音信号的端点检测是语音识别过程中的重要环节,端点检测结果精确与否直接关系着语音识别的准确度。使用车载语音作为测试数据,利用传统双门限法进行端点检测,发现传统双门限方法在静音条件下和带噪条件下获得语音端点检测信息存在较大误差。针对上述问题,提出了一种改进的双门限法进行语音端点检测,针对语音信号以及短时平均能量和过零率进行处理,并通过Matlab进行仿真,实验结果说明提出的改进方法与传统方法相比,在静音和带噪条件下,都更接近测试数据中真正的语音端点。     

(研究生论坛)基于中继转播的认知无线电协作检测算法

针对低信噪比用户的不准确检测会降低认知无线电协作检测的性能,本文提出了高信噪比用户作为中继向低信噪比用户转播其检测信息的协作检测算法。算法中高信噪比用户向所有信噪比它低的用户转播它的检测信息,各用户通过选择最佳的权重对接收到的检测信息(包括本地检测信息)进行本地融合判决以获取最大的检测概率,融合中心采用“或准则”融合各用户的检测结果并对授权用户做出最后判决。仿真表明,本文算法较传统的协作检测算法检测概率要高,并且当平均信噪比增加时,本文算法的检测概率会有较大的提高。     

噪声不确定下认知无线电能量检测性能的分析

针对实际通信中背景噪声的强度是不确定的,研究了噪声不确定性对认知无线电能量检测的稳定性和持续性产生的影响,分析了能量检测在噪声墙下的稳定性,得出稳定概率和最小采样点数;提出检测中断概率反映噪声不确定下能量检测的持续性,并分别得出单用户检测和协作检测的中断概率,以及能量检测所需的检测时间;分析了能量检测的检测概率,得出噪声不确定下检测概率的分布函数,并通过分布函数得到一定中断概率下的最大目标检测概率。仿真表明：增加采样点数能够提高能量检测的稳定性;噪声不确定度提高或者标称信噪比降低会增加能量检测的中断概率,而采用多认知用户协作检测可以降低中断概率。     

认知无线电中改进的低复杂度联合检测方法

认知无线电频谱检测中能量检测算法在低信噪比下检测效率低,而似然比检测(LRT)算法复杂度过高. 对此,首先在低信噪比下对LRT算法进行了化简,并给出了化简LRT算法性能参数的闭合表达式;提出了一种联合检测算法,在低信噪比条件下采用能量与简化LRT二次检测,在其他条件下则采用能量检测. 理论分析和仿真结果均表明,所提算法在低信噪比下能对主用户信号有效检测,且实现复杂度低,检测性能优于LRT算法.     

认知无线电网络中基于检测概率的主用户定位算法

为了解决认知无线电网络中次用户对主用户进行定位的问题,提出了一种加权最小二乘的迭代定位算法。采用两状态马尔可夫模型作为主用户头像模型,能量检测作为次用户的感知模型。该算法可以在不干扰主用户正常工作的情况下,利用次用户之间的合作感知结果进行定位,并估计出主用户的三维地理位置位置信息。提出了一种可以降低定位算法复杂度的简化算法。通过对定位问题进行了理论分析,求出了均方误差的Cramer-Rao理论下界。仿真结果表明,算法的均方误差非常接近理论下界,能有效地估计主用户的三维位置信息,提高定位精度。     

多信道认知无线电协作检测与通信模型

为了保证主用户的通信质量和提高次用户的频谱利用率,提出了次用户间协作检测以及主用户和次用户协作通信的多信道认知无线电模型。模型中,次用户协作检测到主用户存在时,能够在所有子信道中使用半个帧协作主用户通信和剩下半个帧传输自身数据;通过联合分配次用户和功率,在保证主用户通信质量的同时,最大化次用户吞吐量。仿真表明：相比传统的非协作模型,提出的协作模型能够使主用户和次用户的吞吐量都有所提高。     

认知无线电加权联合频谱感知优化算法

为了提高认知无线电联合频谱感知的性能,对加权联合频谱感知算法进行了研究,并对权重和观测时间2个感知参数进行了优化.算法基于给定的检测概率,通过选择最优的权重使认知无线电获得最小的虚警概率;还提出了二分算法,通过该算法,认知无线电能够获得最优的观测时间.仿真结果表明:相比未加权的联合频谱感知算法,提出的算法能够获得更低的虚警概率和更高的频谱利用率,并且相比穷举算法,二分算法的计算量要更低.提出的算法能够使认知无线电在授权用户的干扰容限内获得最大的频谱利用率.     

基于协作检测的认知无线电通信系统

针对认知无线电(Cognitive Radio,CR)需要提高检测概率,有效利用空闲频谱的问题,提出了一种各用户相互协作检测,并通过基函数调制的认知无线电通信系统.系统通过用户协作并采用基于自适应门限的能量检测方法,得到频谱环境的估计,并产生与授权信号相正交的子基函数,将子基函数卷积级联生成系统基函数,通过将数据调制到系统基函数上,实现认知无线电的收发.仿真表明:该系统能够提高检测概率和降低误码率,具有较好的抗干扰性,并能够充分利用空闲频谱.     

基于分布式认知无线电的非合作博弈频谱分配算法

基于博弈论的认知无线电频谱分配问题,是目前认知无线电领域的研究热点之一.分布式认知无线电系统的网络容错能力强,易于架设并且通信可靠性高.采用博弈论算法对认知无线电网络的频谱分配进行建模分析,可以很好的提高自适应算法的性能和收敛速度且降低了算法的复杂度.仿真结果表明,该分布式系统中的频谱分配算法收敛速度快、复杂度低并且具有很好的通信可靠性.     

A Static Spectrum Aggregation Algorithm in Cognitive Radio System

Cognitive radio (CR) is known as an intelligent technology allowing a secondary user (SU) to occupy a primary user’s (PU’s) band when it is idle. Appearance of the idle band may be contiguous or non-contiguous. In other words, the PU’s band and the idle band are distributed alternately over the spectrum. Apparently the non-contiguous idle band cannot be fully utilized in this context. This paper proposes an algorithm to solve the problem of low utilization of the non-contiguous idle band and to increase the number of the SU who needs access to the spectrum by a static spectrum aggregation (SSA) method combined with non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing (NC-OFDM). The simulation results show that the SSA algorithm realizes at least 70％ utilization of the idle band which provides access to the spectrum for as many as 30 SUs as expected.[JP]     

基于概率密度估计的认知无线电动态频谱接入算法

提出一种基于概率密度估计的动态频谱接入算法,通过由支持向量机拟合出的授权频段空闲时长的概率密度,对信道状态进行评估,认知无线电用户根据信道状况选择接入. 该算法可以进行自适应调整,具有良好的实用性与灵活性. 仿真结果表明,所提出的算法可以有效降低信道的冲撞率,同时提高认知无线电用户的吞吐量和服务质量.