基于卷积型小波包变换的频谱感知方法研究

频谱感知是认知无线电（CR）系统中的核心技术之一.鉴于对可靠的主用户（PU）信号检测是实现频谱感知的前提,提出一种基于卷积型小波包变换的能量检测算法（CWPTED）用于频谱感知.该算法通过卷积型小波包变换（CWPT）较准确地估计噪声方差,以减小噪声不确定度并实时更新检测门限.仿真结果表明：该算法可有效减小噪声不确定度对能量检测（ED）的影响,较适合应用于噪声信息未知情况下的频谱感知.     

基于能量检测的频谱感知方法分析

简要介绍了认知无线电中基于能量检测的频谱感知方法,在分析能量检测法原理和性能基础上,研究了噪声的不确定性对检测性能的影响.仿真表明,能量检测法是一种简单、有效的频谱感知方法.     

基于DWPT的可变分辨率频谱感知方法研究

频谱感知是认知无线电实现的前提.为实现高效多分辨率频谱感知,快速找到可用的频谱空洞,提出了一种基于离散小波包变换(DWPT)的可变分辨率自适应频谱能量检测法.该法利用小波包变换的分层分解和阈值去噪特性,解决了小波包分解过程中的子带排序混乱问题,有效消除了噪声不确定性对检测性能的影响,并可根据需求选择需要的分辨率和频带进行感知,降低了运算复杂度.仿真结果及其分析表明,所提出的方法具有检测精度高、算法简单、灵活性强等优点,适合用来对认知无线电频谱环境进行快速感知.     

最小信道检测开销的协作频谱感知算法

在资源受限的无线电认知网络中,协作频谱感知技术的应用提升了系统性能,却同时增加了信道检测开销.选择合适的系统参数可以有效地降低信道检测开销.采用能量检测方法,分别对单用户和多用户频谱感知系统模型进行了分析,提出信道检测开销优化算法并推导出数学表达式,理论上证明了检测开销必然存在一个最小值,同时给出了算法思路和实现步骤.仿真结果也验证了系统参数优化的有效性和最小信道检测开销算法的合理性.     

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.     

基于协方差理论的信号检测改进算法

为了克服能量检测算法易受信噪比不确定性影响的缺点,采用协方差检测算法进行信号检测,对算法检测阈值进行优化,提出一种基于检测误差最小的改进的协方差算法。改进的协方差检测算法不仅克服了能量检测算法的缺点,并且相比协方差检测算法,该算法在低信噪比下检测性能有所改善。仿真结果表明,在-20dB低信噪比条件下,改进算法的检测概率能提高20%左右。     

认知无线电中协作能量概率分布频谱感知方法

提出了一种基于能量概率分布（EPD）的协作频谱感知算法,以提高认知无线电的检测性能．与传统能量检测使用能量均值做为检测统计量不同,EPD感知算法中的协作感知次用户统计大于给定门限值的采样信号个数,并传送给数据融合中心,数据融合中心将所有统计结果进行叠加,并与噪声的能量概率密度进行相关运算来获得判决结果．利用高斯近似理论分析所提出的EPD协作频谱感知算法的检测性能．仿真结果表明,协作用户数越多,新提出算法的检测性能比传统协作频谱感知硬判决算法越有优势,同时又不需要任何主用户的先验信息．     

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.     

基于谱熵的语音端点检测算法改进研究

语音端点检测是语音处理中重要的领域之一。常规谱熵语音端点检测算法是通过检测语音的功率谱的平坦程度,从而达到语音端点检测的目的。但是该方法在平稳噪声环境下较好,在无噪声和非平稳噪声环境下效果较差。作者在分析了无噪声环境下常规谱熵端点检测算法效果差的原因的基础上,结合了语音的短时能量算法,对常规谱熵算法进行了改进,形成了一个新的特征参数——谱熵能量积。仿真结果显示,该方法相对于常规谱熵算法,在无噪声的环境下检测精度有了很大的提高,在非平稳噪声环境下也有了一定的提高,鲁棒性得到增强。     

基于非线性取值DTW算法的鲁棒性语音识别系统

提出了一个在噪声环境下高效的语音识别系统。针对端点检测,提出了基于平滑函数的检测方法,从而提高了利用短时能量算法的检测精度。运行频谱滤波器方法在能量频谱和对数频谱用了两次带通滤波器减少噪声,在对数频谱内用倒谱均值相减的方法去除卷积噪声,从而减少了计算量。对于普：i~DTW（DynamicTimeWarpin）算法得到某个测试语音与该语音所有的参考语音相似值,应用一个非线性中值滤波器取中间某个值的方法来进行识别,从而提高了DTW算法的识别精度。利用少量参考语音,实现了高于HMM的识别精度同时又减少了训练的花费时间。     

基于小波去噪的协作空闲频谱检测性能

为解决低信噪比（SNR：Signal to Noise Ratio）时引起检测性能突变的问题,分析了能量检测在不同SNR下的检测效果,在进行频谱检测前先对信号进行去噪处理,以改善能量检测在低SNR下的检测性能。在此基础上,将改进的能量检测算法应用到协作空闲频谱检测中,保证各个CR（Cognitive Radio）节点检测性能有一定的可靠性,从而改善协作检测的检测效果。仿真结果表明,对经过小波信号处理后的各节点的检测结果进行融合协作,与以往的协作检测方案相比,ROC（Receive Operating Characteristic）曲线有了明显改善。     

认知无线电中自适应分步合并协作频谱感知算法

在等增益合并协作频谱感知基础上,提出了一种新的频谱感知算法．根据认知用户接收信噪比的变化,通过自动调整参与协作频谱感知的认知用户数,以减少认知无线电网络中的数据开销．推导了瑞利衰落信道下采用此算法时,认知用户通过控制信道发送到中心控制器的平均数据量的计算公式．理论分析和仿真结果表明,和等增益合并协作频谱感知算法相比,在保证频谱检测性能的前提下,该算法减少了认知用户通过控制信道到中心控制器的平均数据开销．     

Research on cooperative detection and multiple access for cognitive radio system

As cognitive radio (CR) needs to detect spectrum accurately and utilize the idle spectrum efficiently,a new model of CR is proposed.This model adopts energy detection with auto-adapted threshold and pr...     

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.     

基于高阶累积量的短波信道频谱感知技术

针对短波通信中频谱资源紧缺,利用认知无线电技术和调制信号的高阶累积量特性,提出一种适合短波信道的高阶累积量频谱感知方法,对短波频段进行监测,以合理利用空闲频段,提高频谱利用率。数值分析与仿真结果表明,该算法能够有效地克服短波信道多径时延和多普勒扩展的影响,在低信噪比下达到较高的检测概率。     

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.     

认知无线电中基于多窗口谱估计-奇异值分解的频谱空穴检测方法研究

在认知无线电技术中,为了可靠的进行频谱空穴检测,提出了一种基于MTM—SVD的频谱空穴检测方法．该方法一方面利用了MTM谱估计的优良特性,一方面使用SVD算法对各传感器接收的空间信号实现了相关处理,并将共性成分提取出来．仿真结果表明,相比较于使用单个传感器进行检测,这种方法能够显著提高检测的性能,减小认知无线电用户对授权用户的干扰．     

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.     

基于频谱切换技术的认知无线通信管理

认知无线电技术备受业界关注,并取得了飞速地发展,作为其中核心问题的无线频谱资源管理技术是提高认知无线电性能的关键。通过引入了资源空间的概念,对认知无线电技术领域中的无线频谱资源管理技术进行说明,形成了无线频谱资源空间、资源网格、可用资源图谱等无线资源管理的数据体系,并且构建了相应的分层分布式管理结构和资源管理数据库,形成的资源描述体系和管理结构可以成为研究认知无线电资源管理技术的理论概念基础。     

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。