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针对认知无线电系统中多载波信号OFDM/OQAM进行循环谱特征检测预处理要求严格的问题,提出一种以二阶循环累积量的循环频率为特征,结合循环平稳性检测的频谱感知改进算法.算法无需各种参数估计以及同步等预处理过程,理论推导及仿真结果证明,该算法能够实现低信噪比下主用户信号的有效感知,且相比于能量检测法能达到更好的检测性能. 相似文献
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为了解决认知无线电中能量检测法在低信噪比下检测概率低的问题,本文提出了一种基于SVD分解的频谱感知算法。首先利用接收信号构造Hankel矩阵,通过SVD分解,将矩阵分离成信号空间与噪声空间,再将较小的奇异值置零,然后重构矩阵,从而提高接收信号的信噪比(SNR)。其次,将SVD系统输出信号功率对噪声功率进行归一化,把降低噪声功率转化成提高主用户信号功率。最后进行能量检测,以此来提高检测概率。理论分析和计算机仿真表明,在相同条件下,基于SVD分解的频谱感知算法与传统的能量检测法相比,检测概率显著提高;要达到相同的检测概率,对信噪比的要求也显著降低。 相似文献
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突发信号盲检测在非合作通信中至关重要。待检测信号特征量的构造与突发信号段起止点的精确捕获是突发信号盲检测技术的关键。文中提出了一种基于循环谱的突发信号盲检测算法,算法首先以循环谱循环频率截面的相对方差作为待检测信号的特征量,该特征量具有优良的抑制突发强噪声干扰性能;然后利用特征量的方差进行信号存在性判决;最后采用基于特征量峰值的突发信号段起止点搜索算法,避免了设置检测门限带来的信噪比估计、噪声功率估计等问题,同时可在一定的检测正确率条件下保证起止点的捕获精度。仿真结果表明,该算法能有效抑制突发强噪声干扰,信号存在性判决准确率高,而且在误差控制要求较严格条件下的检测精度优于双窗能量法。 相似文献
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基于循环谱能量的自适应频谱检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据信号循环平稳谱的特征,研究在低信噪比环境下的频谱检测问题,提出一种基于循环谱能量的自适应判决门限频谱检测算法。该算法融合能量检测与循环平稳特征检测的机理,以信号的循环谱能量为检测统计量,加权合并虚警率与检测率,准确估计循环谱特征值,构建了具有噪声自适应能力的频谱检测判决门限。仿真结果表明,该算法可以在低信噪比环境下有效地完成频谱检测,克服了噪声波动对频谱检测性能的影响,对不同调制主信号的感知具有稳健性。与最大—最小特征值算法和盲检测算法相比,该算法分别改善了信噪比4dB和8dB。 相似文献
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通过对认知无线电频谱检测技术的研究,结合通信信号普遍存在的循环平稳特性,本文首先较为详细地阐述了循环功率谱的基本概念,随后提出了可应用于认知无线电频谱检测的基于二阶循环平稳特性的循环功率谱特征检测算法,并依据认知无线电的实际需求对检测算法进行了修正.在此基础上,以现代通信系统较为常用的QPSK调制信号进行了检测算法的仿真,并根据仿真结果对算法的有效检测性能进行了详细的分析,实际应用也验证了检测算法的可行性. 相似文献