基于能量检测的频谱感知方法的介绍

简要介绍了认知无线电通信系统中基于能量检测的谱感知方法，分析了能量检测法的原理和性能。探讨了噪声不确定性产生的原因，分析了在该条件下对信噪比门限和对检测性能的影响。仿真实验表明，能量检测法是一种有效的频谱感知方法．     

基于随机共振的双门限协作频谱感知算法

针对现有频谱感知算法在低信噪比（SNR）环境中性能检测不佳的问题以及传统随机共振（SR）检测弱信号的方法在实际应用中存在的局限性,通过设置最优门限,计算出最优的协作用户数量,提出了一种基于随机共振的双门限协作频谱感知算法,并对提出的算法进行了性能分析。DCSSR算法通过将位于双门限不确定区域的统计数据经过随机共振系统,进一步提高频谱感知算法在低信噪比下的检测性能。仿真结果表明,在不同信噪比和虚警概率下,DCSSR算法相较于传统单门限能量协作算法、双门限能量协作算法以及单门限随机共振协作算法,检测性能都得到了提升。在信噪比为-20 dB时,提出的DCSSR算法相较于传统单门限能量检测协作算法,检测概率提高了80%。     

低信噪比通信信号的自适应调参随机共振方法

参数调节随机共振系统中参数的选择对输出信号的效果优劣具有决定性作用.本文针对目前随机共振无法通用地处理多类微弱通信信号的问题，提出基于自适应调参随机共振的信号增强方法.首先，从信号的特征子空间角度阐释了随机共振的能量转移本质，提出将基于奇异值分解的测度函数作为评价函数进行寻优.其次，在分析了两个不同系统参数的作用后，利用幅度归一化对单参数优化，降低了复杂度，并将滑动平均滤波器加入随机共振模块来防止幅度漂移.最后，以人工鱼群算法为基础，模块化设计出方法的整体框架和具体步骤.仿真结果表明，针对四类共九种信号，该方法能够以平均4至5次的迭代收敛速度实现带噪声的信号和非线性系统的匹配.     

一种基于随机共振增强的协方差矩阵频谱感知算法

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。      

随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展

频谱感知是认知无线电网络的一项关键技术.低信噪比(SNR)环境下频谱检测的性能会大幅降低,而随机共振(SR)能有效提高信号信噪比,所以将其应用到频谱感知中,能增强认知用户对主用户(PU)的检测性能.首先介绍了随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展,包括随机共振在本地感知中(如能量检测、协方差矩阵频谱感知、循环平稳特征检测)及协作感知中的应用,然后指出了随机共振在认知无线电频谱感知中还有待解决的问题,并提出了下一步的研究方向.     

基于随机共振和非中心F分布的频谱感知算法

为解决频谱感知算法在低信噪比(SNR)时检测概率较低且检测所需采样点数较多的问题,提出了基于随机共振和非中心F分布(SRNF)的频谱感知算法。通过引入直流随机共振噪声,建立了SRNF的系统模型,推导了服从非中心F分布的检验统计量表达式、虚警概率与检测概率以及判决门限表达式,并采用数值法求解最佳的随机共振噪声参数。仿真结果表明,在低信噪比时,所提基于SRNF算法的检测性能优于能量检测(ED)算法和基于F分布的盲频谱感知(BSF)算法,当虚警概率为5%、信噪比为–12 d B、采样点数为200时,所提算法的检测概率是95%,分别比BSF算法和ED算法高34%和67%;当信噪比为–12 dB、检测概率达到95%时,所提算法所需的采样点数是210,比BSF算法节省了340个采样点。此外,噪声不确定度对所提算法的影响小于ED算法。     

基于随机共振和信息几何的协作频谱感知方法

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。     

低信噪比下一种改进的谱相关频谱检测

针对现有基于谱相关频谱检测算法中周期图法谱估计精确度较低的缺点,提出了一种用主用户发送信号与认知用户接收信号的最小方差无失真响应(MVDR)谱的谱相关量作为检测统计量进行频谱检测的改进方法.由于MVDR谱估计算法比周期图法具有更高的分辨率,因此所提频谱检测算法比现有算法具有更好的检测效果.模拟了两种电视信号作为主用户发送信号,仿真结果表明:对于两种电视信号,所提算法的检测性能都优于现有算法,同时通过分析算法的复杂度,证明所提算法能够满足IEEE802.22标准对于检测时间的要求.     

基于信噪比加权的协作频谱感知方法

认知无线电中协作频谱感知技术能显著提高频谱感知性能,但传统协作频谱感知算法大多采用等权重进行数据融合,未考虑在实际通信环境中感知用户的信噪比差异。针对这种情况,提出了一种基于信噪比加权的协作感知方法,根据信噪比影响因子的不同,给感知用户本地判决结果分配不同的权重,并在此基础上对影响因子定义做了改进,减小了信噪比极值对感知性能的影响。仿真结果表明,在AWGN信道非衰落环境中,基于信噪比加权的协作感知比传统协作感知性能要好,改进后的加权感知方法对感知性能又有进一步的改善。     

基于功率谱分段对消频谱感知算法研究及性能分析

在实用的认知无线电系统中,频谱感知技术必须具备在噪声电平高动态变化和无线信道严重衰落电磁背景下,进行实时盲频谱感知的能力,这为经典的频谱感知算法带来巨大的挑战。该文提出的功率谱分段对消频谱感知算法,依据傅里叶变换的渐进正态性和相互独立性,计算出功率谱的统计特性,利用监测频带内部分谱线强度和与全部谱线强度和的比值作为检验统计量进行信号存在性的判断。该文推导了算法的虚警概率和不同信道模型下正确检测概率的数学表达式,并依据Neyman-Pearson准则得到判决门限的闭式表达式。理论分析和仿真结果均表明：功率谱分段对消频谱感知算法对噪声不确定度具有鲁棒性;固定信噪比,算法的频谱感知性能不受噪声电平改变的影响;应用于高斯白噪声和平坦慢衰落信道中,可在较宽的信噪比范围内获得较优越的频谱感知性能;算法计算复杂度低,可在微秒级时长内完成频谱感知。     

随机共振理论在微弱信号检测中的应用研究

本文介绍了随机共振的基本原理,通过数值仿真研究了对称双稳系统的随机共振现象,并将其用于微弱信号的检测。为了进一步提高检测信噪比,采用了系统参数寻优的方法。仿真结果证明了基于随机共振的微弱信号检测方法的有效性。最后,提出了几个需要解决的问题。     

基于Zernike矩的低信噪比红外目标检测方法

针对低信噪比红外目标图像,分析了Zernike矩的基本原理、计算方法和旋转不变性,提出了基于Zernike正交矩的低信噪比红外目标检测方法,并比较了模板匹配、Hu矩、Zernike矩方法的目标识别效果.理论分析与实验验证了所提方法的有效性.     

衰落信道下的协作频谱检测及其性能分析

在低信噪比和复杂性环境下,协作频谱检测是准确实现频谱感知的有效手段。文中分析了基于能量检测的单用户频谱检测算法以及基于硬判决和等权重的多用户协作频谱检测技术,导出了在高斯信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami-m衰落信道情况下协作频谱检测虚警概率和漏检概率的闭合解析式,并对此进行了仿真验证和比较。结果表明,等权重协作频谱检测算法能够有效克服衰落信道对频谱检测的影响。     

低信噪比环境下短扩频码捕获性能的改善

介绍了低信噪比环境下基于FFT的扩频码捕获技术,提出了在相同累加段数情况下提高性能的方案。作为提高相干增益的两种方式,相干累加和非相干累加各有优缺点,在一定的数据长度内合理地设计累加方式对提高捕获性能大有帮助。基于两种累加方式的性能介绍了一种两路非相干积分的累加方式。对于GPS信号,在低信噪比的环境下的仿真证明,在一定长度下优化后的累加方式相比非相干累加和普通混合累加方式能够得到更好的捕获效果(更高的检测概率)。     

基于阈值选择信噪比的协作频谱检测

频谱感知是实现认知无线电的关键技术之一,协作能一定程度上消除多径和阴影影响,为了提高频谱检测性能,提出一种基于阈值选择信噪比的协作频谱检测的方法,该方法利用空间位置信息估计出信噪比,将检测数据和估计的信噪比送往融合中心,利用阈值设置,对信噪比进行算法选择,选出具有较好的SNR感知用户数据,结合能量检测法进行判断。仿真结果表明：在信噪比分布不均匀的情况下,该方法能较好的提高系统的检测性能,减少融合的用户数目。     

基于USRP2920与差分能量检测的双门限频谱感知算法实现

为提高紧缺频谱资源的利用率,针对实际无线通信环境噪声不确定性对感知性能的影响,搭建了基于软件无线电外设(USRP,NI2920)的认知无线通信系统平台,利用差分双门限能量检测算法感知授权用户信号并估计空闲可用频带,为认知用户的动态频谱接入提供判别依据.此外,推导出差分双门限能量检测概率的闭合表达式,并通过实验估计噪声功...