基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法

针对已有的双门限特征值频谱感知算法存在忽略本地感知用户可靠性差异及融合判决方式开销大的缺点,提出了一种基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法(DT-CDMM),用于进一步提升协作感知性能。所提算法在最大最小特征值差(DMM)算法的基础上,建立了基于特征极限分布的双门限DMM算法作为本地感知,采用触发式的软、硬判决相结合的判决机制来减少系统开销,以本地感知性能与可信度加权的方式得到全局判决结果,并对硬判决进行自适应补偿。仿真结果表明, 较已有的双门限特征值算法以及双门限能量检测算法,DT-CDMM算法在噪声不确定的环境下提升了多用户协作检测的概率。     

改进的最大最小特征值之差的频谱感知算法

针对传统的最大最小特征值之差的频谱感知算法(DMM),从提高特征值估计精度出发,引入了信号矩阵拆分重组的过程,提出了一种改进的协作频谱感知算法(IDMM)。该算法在逻辑上增加了协作用户数,降低了协作用户数少对频谱感知性能造成的影响。理论分析和仿真结果均表明,IDMM算法性能明显优于DMM算法。     

基于随机矩阵最大特征值分布的频谱感知算法

现有频谱感知算法在低信噪比时检测性能较低且受虚警概率影响大,针对此问题,提出了一种基于wishart矩阵样本协方差矩阵最大特征值的分布特性的频谱感知算法。该算法利用最大特征值与几何平均特征值的比值,不需要主用户的先验知识,不敏感于噪声,对相关信号和独立同分布信号均具有较高的检测性能。仿真结果表明,所提算法受虚警概率的影响较小,检测性能高,并且在采样点数、协作用户数、信噪比及虚警概率较小的情况下,也能获得较好的检测性能。     

基于最小特征值分布的频谱感知算法

现有的频谱感知算法中,能量检测容易实现,但检测性能依赖噪声功率。基于随机矩阵理论的频谱感知算法巧妙地规避了噪声不确定性对检测性能带来的影响,但大都采用的是最大特征值的近似分布规律,所得到阈值表达式的精度有待进一步提高。针对上述问题,通过利用随机矩阵理论的最新研究成果,提出一种基于接收信号样本协方差矩阵最小特征值分布的频谱感知算法。最小特征值的分布函数不基于渐近假设,更加符合实际的通信情境。推导所得的阈值表达式是虚警概率的函数,在小样本情况下,对它的有效性和优越性进行了分析与验证。根据单一变量原则,分别在低样本点、低协作用户数、低信噪比和低虚警概率条件下对提出算法与最大最小特征值算法的检测性能进行了仿真比较,检测概率最多可以提高0.2左右。结果表明,该算法能够显著改善系统的检测性能。     

基于证据理论的特征值之比协作频谱感知算法

针对单节点频谱感知容易受到多径效应、隐蔽终端、路径损耗等因素影响,提出了一种基于证据理论的特征值之比协作频谱感知算法.该算法以特征值之比检测法作为本地感知结果,通过基础概率分配(BPA)函数计算出可信度发送给融合中心,融合中心根据D-S证据理论融合规则进行数据融合与判决.仿真结果表明,该算法对比于相关算法,在一定程度上...     

认知无线电中基于特征值检测的频谱感知算法

频谱感知的任务在于利用感知节点(无线传感器或者认知用户)采集的数据判断频谱空洞是否存在.基于最大特征值检测(MED)和最小特征值检测(SED)的方法最近被应用到频谱感知当中.这两种算法在检测实际应用当中普遍存在的相关信号时表现出良好的检测性能.然而,MED和SED算法对应的判决门限求解非常复杂,从而限制了它们在实际的认知无线电频谱感知中的应用.该文利用取样协方差矩阵的所有特征值,提出了一种新的基于特征值检测(ESD)的算法.利用多元统计理论获得了相应的判决门限.ESD算法无需主信号和无线信道信息参与感知过程.与此同时,它保留了与MED和SED相同的计算复杂度.更重要的是ESD算法对应的判决门限     

基于RMT的合作频谱感知新算法及其性能分析*

针对认知无线电中的频谱感知问题,利用随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)最新研究成果,提出了一种新的合作频谱感知算法(maximum-minimum eigenvalue detection,MMED)。该算法将采样协方差矩阵最大特征值与最小特征值的比值作为统计判决量,并利用最小特征值概率分布求得判决门限。理论分析与仿真结果表明,与基于最大特征值的频谱感知方法相比,MMED算法不仅具有感知性能更好以及对噪声不敏感等优点,而且在认知用户数较少、样本较小的情况下,也可获得较好的检测     

基于特征值对数分布的频谱感知算法

利用样本协方差矩阵几何平均特征值的对数分布特性,提出了一种新的频谱感知算法。该算法基于样本协方差矩阵最大最小特征值之差与几何平均特征值的比值,通过比较该比值与门限的大小来判断主用户是否占用分配频谱,不需要知道主用户信号和噪声的先验信息,得到了十分简单的判决门限表达闭式。仿真结果表明,在低信噪比、低协作用户数以及低样本点数的条件下,所提算法能获得更优的感知性能;并且所提算法的感知性能较为稳定,受样本中极端值和虚警概率的影响均较小。     

基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法

从提高合作频谱感知结果的可靠性以及减小网络开销和融合中心计算负担的角度出发,提出了一种新的基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法。该算法在进行本地感知的时候,认知用户通过双门限能量检测直接得到本地判决结果,将认知用户感知到的能量值在两个门限之间的未能进行本地判决的结果的信任度函数发送给融合中心,这样大大减少了融合中心利用证据理论进行软融合的计算量以及传输感知结果带来的网络开销。理论分析和仿真表明,提出算法的检测概率比其他检测算法的检测概率性能提升30%,其接收机操作性能曲线（ROC）性能比性能较好的D-S证据理论提升3%。     

基于D—S理论的双门限频谱感知算法研究

针对传统双门限频谱感知算法不能充分利用2个门限之间感知用户信息的问题,提出了一种基于D-S理论的双门限频谱感知算法。当感知用户接收到的信号能量介于2个门限之间时,该算法不直接给出判决结果,而是进行本地判决,即采用D-S理论进行数据融合。仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,基于D-S理论的双门限频谱感知算法的检测概率较高,提高了整体的频谱感知性能。     

基于双门限能量及循环平稳的两层协作频谱感知

双门限能量检测的优点是计算复杂度低然而也存在着在恶劣的无线电环境下检测性能较低的缺陷,循环平稳特征检测能够应对恶劣的无线电环境但是缺点是计算复杂.为了应对这样的情况,两层感知算法结合了双门限能量检测和循环平稳特征检测.仿真结果表明两层感知能够取两者之长使系统的检测能力得到了提高.加权融合的协作感知比与融合等融合方法有更...     

Rayleigh信道下双门限协作频谱感知研究

频谱感知是认知无线电系统有效通信的前提,其感知速度和准确性是衡量频谱感知性能的重要指标.现有算法仅考虑理想AWGN信道下双门限协作频谱感知,应用中衰落信道下的频谱感知作深入研究,具有实际意义.为了提高频谱感知在实际应用中的可靠性,将双门限多节点协作方法用于Rayleigh衰落信道仿真检测.仿真实验表明,Rayleigh衰落信道下双门限多节点协作检测方法的可靠性优于高单门限协作检测方法,其检测结果对Rayleigh信道环境下频谱感知系统的设计具有重要参考价值.     

基于MUSIC算法的宽带频谱感知

利用MUSIC算法进行宽带频谱感知时,主用户信号个数估计是关键问题。为此,提出一种动态门限搜索匹配的信号个数估计算法。利用信号子空间和噪声子空间的正交性动态调整门限,搜索与预设维度最匹配的信号个数作为最终的估计值。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法能准确估计信号个数,提高宽带频谱感知性能。     

基于双阈值的滤波算法研究

针对均值滤波和中值滤波的不足,提出一种改进的基于双阈值滤波算法。该算法通过两个阈值和均值的关系来判断当前点应取的值。和传统的滤波算法相比．该算法在滤出噪声的同时,能最大限度保留原始图像信息,滤波效果较好。     

基于压缩传感的宽带频谱协方差感知算法

宽带感知需要超宽的射频前端,非常快的数字处理设备,传统的频谱检测机制承受着巨大的压力.利用宽带频谱中信号频谱的稀疏特性以及实际稀疏数据观察值成组出现,即组稀疏的特性,将压缩传感算法应用于宽带频谱感知,通过阈值判断,对欠采样下的信号进行重构,进而进行频谱感知,提出了基于压缩传感的频谱协方差感知算法,当压缩比为0.1时系统...     

一种基于全相位FFT的频谱感知算法

为提高能量检测算法的性能,提出一种基于全相位快速傅里叶变换( FFT )的频谱感知算法。全相位FFT中的数据预处理过程,考虑了数据段中心样本点所有可能组合的情况,从而减少因信号截断所导致的频谱泄露,提高谱分析精确度。以能量检测法为例,通过Matlab对基于传统FFT和全相位FFT的频谱感知算法进行理论分析和仿真,结果表明,在信噪比相同的条件下,后者的谱间干扰较小,信号的误检率较低;在相同虚警率的条件下,后者可使频谱泄露得到有效抑制,获得的频谱更接近于真实的频谱信息,检测概率相应提高。因此,全相位FFT能量检测法的检测性能明显优于传统能量检测法。     

基于混合加权的双门限能量协作检测算法研究

研究无线电系统能量优化问题,由于路径损耗导致检测到的信号能量值减小,信号干扰增大,门限值减小,从而使双门限能量协作检测算法的检测概率降低。针对此问题提出混合自适应加权双门限检测算法。首先利用两个门限值将认知用户检测到的能量值划分为不同的区域,然后对位于两个门限值之间的认知用户检测能量值引入信噪比权重因子和距离权重因子进行混合加权,依此来自适应调整其双门限权值,以减小能量损耗较大的信号对门限值的影响,最后融合中心采用"或"准则做出最终的检测结果。仿真结果表明混合自适应加权双门限检测算法比传统等权值的双门限能量协作检测算法具有更高的检测概率,使通信系统能量检测准确性大大提高。     

基于分层遗传算法的双阈值图像分割

图像分割是图像处理中的重要问题,通常的图像分割法包括阈值法、边缘检测法、区域跟踪法等.其中,阈值法是一种通用的方法.本文将分层遗传算法用于阈值的选取,仿真结果表明,在设定了合适的遗传算子后,该算法可以实现正确的图像分割,将分层遗传算法用于图像处理中,是非常有效的.     

基于语音增强的双门限语音端点检测算法

语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其准确性对语音信号处理有直接影响.传统的双门限语音端点检测技术,在纯净语音或高信噪比的情况下,语音端点判断准确,但低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率较高.为了提高低信噪比条件下语音端点检测的识别率,在传统双门限语音端点检测的基础上融合了语音增强,通过Matlab仿真实验,取得了较高的语音端点检测准确率.     

一种用于变电站内频谱感知的双门限加权序贯检测方法

频谱资源是限制变电站内的传感终端发展的重要因素,嵌入认知无线电的无线终端可动态检测空闲频谱并进行数据传输。变电站内复杂的无线环境给频谱感知带来麻烦,快速准确的频谱感知意义重大。本文研究恶意节点对协作频谱感知性能的影响,给出一种基于声望值的双门限加权的序贯检测方法,该方法通过对融合数据进行加权来提高感知性能,缩短感知时间,减少判决样本,能够进行恶意节点的判断。仿真结果验证了本方法具有很好的性能。