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频谱感知是认知无线电的关键技术之一。首先讨论了一种基于信号频谱特征的频谱感知方法,提出了一种判决统计量,克服了噪声功率不确定性的影响。给出了算法流程,并采用ATSC(ad-vanced television systems committee)信号作为主用户信号对算法性能进行了仿真分析。结果表明:选择较多点快速Fourier变换(FFT,fast fourier transform)估计得到的理想主用户信号功率谱作为模板所得的检测概率较高;FFT点数相同情况下,增加谱模板估计时的周期图平均次数对检测性能没有多大改进。另外,不同观测时间下的仿真结果还表明增加接收信号的观测时间有利于改进算法检测性能。 相似文献
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任何时间、任何地点、任何事物——无线通信正在向这一目标不断迈进。然而仍然需要克服很多障碍。任何时间需要系统有无穷无尽的能量资源,任何地点需要系统能够在大量不同环境下有效运行,任何事物意味着服务质量要得到严格保证。 相似文献
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宽带频谱感知一般要求对高达数 GHz带宽信号进行频谱分析,信号的采样点数大,计算量大。稀疏傅里叶变换算法利用信号频谱稀疏性,高效计算宽带信号频谱,其计算复杂度低于快速傅里叶变换算法。本文详细研究了稀疏傅里叶变换的哈希映射法,证明了频谱重排性质。为了降低频谱漏采的概率,需先对信号进行频谱重排和时域加窗处理;然后进行时域混叠以实现频谱降采样;最后利用哈希反映射和循环投票方法尽可能准确地从降采样的频谱中恢复宽带信号原频谱,从而实现频谱感知。仿真结果表明当采样长度由1024点增加到2048点时,本文方法的运算时间分别比OMP算法减少约19倍和47倍。 相似文献
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该文介绍了宽带频谱感知方法,基于软件无线电体系结构设计了一种宽带频谱感知试验平台,并以实际信号进行了试验分析.结果表明多抽头谱估计性能优于基于FFT的信道化宽带能量检测;基于前向连续均值切除法的频谱感知方法能较好的得到频谱空穴信息. 相似文献
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在GHz级宽带信号频谱感知中,如果直接采样此宽带信号,其所需采样速率太高,超过现有的模数转换器指标;确切估计出主信号所占频段,可以进一步提高频谱利用率;因此本文基于调制宽带转换系统(MWC),提出一种基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知方法。首先利用MWC实现宽带信号的低速率采样,得到子带信号;然后提出一种噪声功率及检测门限估计方法,再利用能量检测法实现对非噪声子带的频谱感知;最后利用小波变换对信号子带进行频谱边缘检测,以确定主用户信号占用频段的确切位置信息。仿真结果验证了本文所提出的宽带频谱感知方法的可行性和有效性。 相似文献
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调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter, MWC)压缩采样应用于频谱感知的一个基本前提是信号在频域上的稀疏性。如果信号不稀疏,将导致MWC重构结果不正确。该文提出了一种MWC压缩采样重构成败的判定方法。该方法利用连续两次重构得到的子带能量之间的相关性进行判决。仿真结果表明,该方法能够较准确地判断重构是否成功,应用于认知无线电频谱感知中能够避免频谱不稀疏时认知用户对主用户造成干扰,达到保护主用户的目的。 相似文献