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一种新的认知无线电频谱感知算法 总被引:3,自引:2,他引:1
频谱感知是认知无线电的关键技术之一,通过检测授权用户信号的有无来发现频谱空穴,以提高频谱利用率。基于接收信号的统计协方差理论,提出一种新的认知无线电频谱感知算法,无需信号的先验信息,且计算复杂度较低。仿真分析了该算法,结果表明其在低信噪比环境下,较传统能量检测法有更好的感知性能。 相似文献
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为了在避免对主用户系统产生有害干扰的同时 提高频谱利用效率,要求认知无线电系统的频谱感知算法能在极低的信噪比下快速检测出主用户信号。由于可以避免能量检测面临的噪声不确定性问题,基于协方差矩阵的检测算法是一种有效的盲频谱感知算法。为了进一步提高极低信噪比下的性能,本文提出了一种基于随机共振的协方差矩阵频谱感知算法。该算法通过在接收信号中加入优化的特定信号,利用随机共振原理,增大有无主用户信号下的检测统计量概率分布函数的分离度,提高频谱感知的性能。仿真结果表明,相对于现有的协方差矩阵频谱感知算法 ,在相同的虚警概率下,所提算法可以显著提高极低信噪比下的检测概率,同时大幅度缩减检测时间。 相似文献
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认知无线电技术可有效地检测到授权频段的频谱空洞,从而提高频谱效率.能量检测由于不需要授权用户的先验信息而被广泛应用.然而由于接收的噪声存在不确定性,使得在信噪比低于某一闸值时,无论观测时间多长,都无法保证检测结果满足要求的检测性能,这一闸值被称作“信噪比墙”.本文通过信噪比墙这一现象进行分析,同时由于协作感知算法在确定噪声下在提高检测性能方便表现出的优势,提出一种基于信噪比墙的协作能量检测算法,通过仿真结果分析,表明本文算法在检测性能和节能上较已有的协作算法具有优势. 相似文献
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频谱感知是认知无线电中的一项关键技术,能量检测、匹配滤波器检测和周期循环频谱检测是认知无线电中频谱感知技术中传统、经典的算法.基于能量检测的频谱感知算法因实现简单且不需要先验信息而被广泛应用,但低信噪比的情况下检测概率会降低,用户的检测性能不足,从而导致认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数增多.针对以上存在的问题,在基于自适应频谱感知的基础上,利用噪声功率估计,提出了一种瑞利信道下的自适应双门限频谱感知算法.仿真结果表明,在低信噪比噪声不确定的情况下,这种算法能够大大提高检测概率,有效降低了认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数,从而提高频谱的利用率. 相似文献
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频谱感知是认知无线电中最具挑战的问题之一。提出一种基于信号协方差矩阵特征值的盲感知算法,仿真显示这种方法有较好的检测性能,适用于认知无线电系统中授权用户的检测。 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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传统频谱感知算法性能在低信噪比下不够理想,在高信噪比下较好,算法性能随信噪比降低逐渐变差。本文提出了基于信号能量分布拟合优度的长短时记忆网络频谱感知算法,利用授权用户信号存在时的接收信号为基础,计算接收信号的能量分布,并将通过拟合优度算法得到的距离值作为特征构造特征向量,然后将特征向量输入长短时记忆网络训练得到模型,最后将测试数据输入训练模型进行预测,从而实现频谱感知。仿真结果表明,本文提出的新算法在信噪比为-13 dB,采样点数为28时,检测概率达到96.21%,明显优于传统能量检测算法和传统拟合优度算法。 相似文献
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在低轨(LEO)微小卫星感知无线电(L-CR)系统中,多个LEO卫星节点具备一定的频谱感知功能,卫星节点通过分布式组网对地面信关站发射的信息进行感知、传输和处理,地面汇聚节点对LEO卫星节点转发信号进行重构。考虑LEO系统中授权频带的主用户(PU)对卫星认知用户(SU)的干扰,认知用户感知到的信号同时存在PU干扰和噪声,地面汇聚节点通过高效的重构算法进行含噪信号恢复是L-CR系统实现的重要问题。论文研究了L-CR系统中基于分布式压缩感知的信号重构方法。针对L-CR特点,分别分析了汇聚节点在低信噪比情况下采用凸松弛法中的基追踪去噪(BPDN)、同伦(Homotopy)法和最小角回归(Lars)的重构均方误差(MSE)与重构复杂度。研究表明,BPDN具有最小的重构MSE,但其重构复杂度最高。Lars可以有效折衷重构MSE与复杂度。在此基础上,提出了基于分布式压缩感知的最小角回归(DCS-Lars)信号重构方案。仿真结果表明,所提DCS-Lars方法可以在低信噪比情况下有效重构感知信号,并具有良好的频谱检测能力,同时重构复杂度大大降低。 相似文献
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为实现对低信噪比主用户信号进行可靠的检测,论文结合基于循环平稳的主用户信号具有不同循环频率的特性,以及次用户间的协作检测能有效地克服无线环境中多径衰减和阴影效应等不利因素影响的特点,提出了基于循环平稳特性的协作频谱检测算法。算法利用次用户对主用户信号的多个不同循环频率进行协作检测,并对各个次用户独立的检测结果进行权值数据融合,从而实现最终全局判决。同时,为进一步改善检测性能,论文研究了基于最大比合并的权值优化方法。仿真实验表明即使信号在较低信噪比情况下,论文研究的算法亦具有较好的检测性能。 相似文献
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在无线传播过程中,主用户信号经常会受到路径损耗、阴影衰落等影响,导致无线通信环境中单个认知用户对主用户的感知结果存在不确定性。因此,结合D-S证据理论方法,提出了一种新的协作频谱感知算法。以能量检测作为基础,将证据间冲突变化程度平均性的概念结合其中,根据这一方式设计了一种新的证据理论合成法则,将多个D-S融合结果送到融合中心进行数据融合,得出最终判决。仿真实验结果表明,该算法能够很好地解决证据间的高度冲突并较为合理地减轻不确定性因素的影响,在信噪比比较低的情况下,获得较好的检测性能。 相似文献
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针对认知网络实际环境中常呈现出噪声高动态变化、低信噪比特征,无法快速准确进行频谱感知的问题,本文将物理学非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中,提出了一种基于广义随机共振的能量检测算法.该算法引入匹配噪声,通过匹配非线性系统、噪声和信号三者的关系,从而改变能量检测统计量的分布,有效地检测信号的存在性.本文从理论上推导了最佳匹配噪声的表达式,并得到了检测性能、受噪声不确定度的影响、感知时间等方面的重要理论结论.仿真结果验证了理论推导的正确性,表明所提算法能够在信噪比为-20dB等低信噪比条件下较现有能量检测算法提高3dB以上,且具有感知速度快、受噪声不确定度影响小等特点. 相似文献
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为提高频谱感知系统在低信噪比环境下对微弱信号的感知性能,提出了一种基于随机共振技术和信息几何理论的频谱感知方法。首先通过随机共振技术增强输入信号的能量,以提高感知信号的信噪比。然后,基于信息几何理论将信号矩阵的协方差矩阵对应成流形上的点,并计算流形上样本点之间的散度距离作为感知信号的特征数据。最后,采用BP神经网络对信号特征数据进行分类,有效避免了决策阈值的计算,快速实现了频谱决策。仿真实验证明,所提方法在低信噪比条件下具有更好的感知性能,有效提高了复杂环境下的频谱检测概率。 相似文献