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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. 相似文献
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为了提升受阴影衰落等因素影响下的协作频谱感知性能, 采取了一种改进的基于动态阈值和可信度相结合的协作频谱感知方法。该方法利用各认知用户的检测信噪比对检测可信度较低的认知用户进行过滤, 各认知用户根据检测信噪比设定一个适合自身的动态阈值进行能量感知, 融合中心结合各单节点感知结果和分配的传输可信度作出最终判决。仿真结果表明, 在检测信道和传输信道均受到阴影衰落等因素严重影响下, 与单纯的动态阈值协作感知和传统的可信任度协作感知方法相比, 该方法能获得较高的检测概率。 相似文献
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利用小波变换对图像去噪是一种非常有效的方法。传统的小波去噪算法对图像去噪后的平滑效果不是很好,图像细节清晰度不够高,甚至会产生伪吉布斯现象。针对这些现象,文中提出了一种改进的基于小波变换的多尺度自适应阈值图像去噪方法。该方法根据图像小波分解的特性,确定适合小波分解后不同层系数去噪的较优阈值,然后结合恰当的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法运算量较小,能有效去除高斯白噪声,进一步提高峰值性噪比,同时能够很好地保留图像细节信息。 相似文献
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