能量检测在认知无线电频谱感知中的应用

随着无线通信技术的飞速发展,无线电频谱资源日趋紧张。认知无线电已经成为解决现有频谱资源匮乏的非常有前途有前景的技术。认知无线电是一种智能的无线通信系统,它能够感知周围的无线环境,通过一定的方法相应地改变某些工作参数来实时地适应环境,从而达到提高频谱利用率、缓解频谱资源紧张的目的。频谱感知是认知无线电中最具挑战的问题之一。详细介绍了基于能量检测的频谱感知方法,并从理论上分析研究能量检测法的检测性能,最后通过MATLAB仿真分析能量检测法对于OFDM信号的检测性能。     

认知无线电在UWB中的应用

认知无线电与超宽带技术都是近年来新兴的无线通信技术,文章介绍了认知无线电的技术特点,对认知无线电在超宽带技术中的应用可行性进行了分析,并提出了将二者结合的脉冲信号的产生方法和功率控制方法,对认知无线电在超宽带网络中的应用具有重要的实践意义.     

认知无线电中的协作频谱检测技术

频谱检测技术是认知无线电中极其重要的环节,而协作式的频谱检测由于其良好的检测性能日益受到人们的关注。基于能量检测,协作频谱检测的算法主要有：与（AND）算法、或（OR）算法、计数算法、分区算法、似然比算法、线性加权算法和分布式无线通信系统（DWCS）算法。分析表明,这些协作检测算法能够改善系统的检测性能、减低干扰冲突、提高频谱利用率。     

基于认知无线电的频谱检测技术研究

信息时代无线通信飞速发展,许多需要较宽频谱和较高下载速率的业务,如多媒体通信业务,已经成为无线服务的重点对象。认知无线电是一种智能的无线通信技术,可以通过感知周围环境来自动调整其发射机参数,其核心思想是利用已分配但未获得充分利用的频谱,从而提高频谱利用率避免对主用户造成干扰是认知无线电最需要解决的问题,频谱感知则是实现这一目标的前提。     

多天线技术在认知无线电频谱检测中的应用

认知无线电是当前通信领域的一个新兴技术,文章介绍了多天线技术在认知无线电频谱检测中的应用,包括宽带感知RF前端阵列天线空间滤波,非合作频谱检测以及合作检测中的多天线技术应用,从而使认知无线电实现更为灵活并为天线设计提供思路.     

多天线技术在认知无线电频谱检测中的应用

认知无线电是当前通信领域的一个新兴技术,文章介绍了多天线技术在认知无线电频谱检测中的应用,包括宽带感知RF前端阵列天线空间滤波,非合作频谱检测以及合作检测中的多天线技术应用,从而使认知无线电实现更为灵活并为天线设计提供思路。     

提高认知无线电频谱检测方案的研究

认知无线电的关键是快速且准确的频谱感知,协作频谱检测技术由于其良好的检测性能越来越受到人们的关注。由于无线通信信道中的多径衰落,阴影相关性制约着协作性能的提高,门限电平的选取也与协作用户的本地频谱检测结果有者密切关系。通过研究不同门限电平和阴影相关性对认知用户检测性能的影响,提出了一种多检测结果融合算法,仿真结果表明该方案具有良好的检测性能。     

认知无线电中频谱检测技术分析

在认知无线电的相关研究中,频谱检测是个热点问题。文章在详细探讨国内外文献研究进展的基础上,从物理层、介质访问控制（MAC）层以及多用户协作等各个层次和角度。对频谱检测问题及其解决方案进行了分析,对不同方案的检测性能进行了比较,讨论了下一步的研究方向。     

认知无线电中频谱检测技术研究

认知无线电技术是为了解决频谱资源匮乏的问题而提出的一种无线通信技术。首先简述了认知无线电的背景和概念,然后详细研究了认知无线电中的各种检测技术,分析了其优缺点。     

浅析认知无线电在新媒体环境中的应用

在科学技术蓬勃发展的今天,全球化、信息化已经成为时代发展的主流。新媒体作为这个时代的宠儿,需要充足的频谱资源来支撑。而认知无线电的发展将更好地服务和应用于新媒体,使之成为适应现代化高科技要求的多媒体通信新手段。     

认知无线电中频谱感知技术

固定频谱分配政策导致频谱使用率低下,为克服这一缺点,人们提出使用认知无线电技术实现动态频谱接入,从而有效利用频谱空穴。频谱感知是认知无线电的关键技术。文中介绍了目前已提出的频谱感知技术:发射机检测(包括匹配滤波器检测、能量检测和周期平稳特征检测)、合作检测、接收机检测及基于干扰温度的检测,仿真分析了各种方法的优缺点及有待解决的问题。为满足多用户环境和实时性要求,仍需探讨新的频谱感知方法,提高检测性能。     

Spectrum Sensing Based on Deep Learning Classification for Cognitive Radios

Spectrum sensing is a key technology for cognitive radios.We present spectrum sensing as a classification problem and propose a sensing method based on deep learning classification.We normalize the received signal power to overcome the effects of noise power uncertainty.We train the model with as many types of signals as possible as well as noise data to enable the trained network model to adapt to untrained new signals.We also use transfer learning strategies to improve the performance for real-world signals.Extensive experiments are conducted to evaluate the performance of this method.The simulation results show that the proposed method performs better than two traditional spectrum sensing methods,i.e.,maximum-minimum eigenvalue ratio-based method and frequency domain entropy-based method.In addition,the experimental results of the new untrained signal types show that our method can adapt to the detection of these new signals.Furthermore,the real-world signal detection experiment results show that the detection performance can be further improved by transfer learning.Finally,experiments under colored noise show that our proposed method has superior detection performance under colored noise,while the traditional methods have a significant performance degradation,which further validate the superiority of our method.     

一种新的认知无线电频谱感知方法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术。首先简述了认知无线电的背景和概念,然后针对认知无线电频谱感知的能力,对比分析了现有的三种频谱检测方法：匹配滤波器法、能量检查法和循环平稳特征检测法,在对其进行研究的基础上,提出一种将能量检测法和循环平稳特征检测法相结合的双门限检测法,通过仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

认知无线电网络的一种协作频谱感知方案

认知无线电技术能够让非授权用户利用已经分配给授权用户的频段.为了不对首要用户的工作造成干扰,认知用户需要对频谱进行不间断的监测来判断首要用户是否存在.因此,频谱的感知是认知无线电技术的关键.协作频谱感知能够充分的利用网络资源,提高网络中的认知用户的检测概率.文中笔者简单地介绍了一种协作频谱感知的方案.仿真结果表明,通过该方法能够提高网络中认知用户的检测概率,提高网络的检测灵敏度.     

基于非负矩阵分解的频谱感知技术研究

为了提高认知无线电系统中低信噪比条件下的频谱感知性能,提出了基于非负矩阵分解的频谱感知方法。在无需知道被感知信号的先验信息的条件下,将原始信号进行短时傅里叶变换后,利用非负矩阵分解的噪声与信号之间的特征矩阵存在的差异性,将特征矩阵作为检测统计量进行频谱感知。仿真结果表明,基于非负矩阵分解的频谱感知方法在低信噪比条件下,具有较传统的能量检测方法与循环平稳检测方法更优的感知性能。     

认知无线电系统中频谱感知方法的研究

由于无线通信技术的飞速发展，因此无线资源频谱日趋紧张．而另一方面现有无线通信网络采用的固定频谱分配策略导致许多已分配的频段在大多数情况下未能被充分利用。认知无线电技术的出现为提高频谱利用率提供了一条新的思路．认知无线电的一个重要要求就是能够动态的感知并接入频段，这就需要人们能够感知出空闲频段。论文主要介绍了认知无线电系统中的频谱感知方法，并运用能量检测法对对OFDM信号进行了仿真分析．     

一种基于中继转发的认知无线电合作频谱感知技术

传统的基于中继的合作频谱感知方法只能实现"一对一"的合作,合作效率较低,合作的检测性能稳定性较差。为此,提出了一种新的方法。该方法通过中继用户转发授权用户的信号,实现网络中一个认知用户与多个认知用户之间的合作。然后采用Dempster-Shafer综合判决理论来综合多个判决信息。仿真结果表明,通过该方法能够改善网络中认知用户的检测性能,并且具有更好的可靠性。     

协作频谱感知在认知网络中的应用

认知无线电能够灵敏感知周围环境的变化,通过频谱感知功能发现频谱空洞,使得认知无线电能够与周围通信环境相适应。在认知无线电网络中,认知用户（次用户）必须连续地监控频谱,检测主用户是否存在。如果主用户存在,次用户必须尽快地退出该频段,从而不影响主用户。在文中采用一种协作机制,即两用户进行协作频谱感知,从而提高主用户的检测率,减少了检测时间,并且得到捷变增益。我们用Matlab给出仿真结果。