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1.
通过对接收信号样本偏度和样本峰度进行归一化处理,设计了一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法(联合检测算法).利用卡方分布的概率密度函数分析非渐近条件下算法的理论虚警性能,推导出相应的理论判决门限.仿真实验结果表明,联合检测算法在小样本条件下仍然可以保证可靠的检测结果,并表现出比经典的Jarque-Bera频谱感知算法更优的检测性能.  相似文献   
2.
基于信息论准则的宽带频谱感知方法由于很好地克服了噪声不确定性问题而获得了广泛研究.但该类算法的推导需要假定接收数据向量在统计上独立同分布、背景噪声须为高斯白噪声,且其实现复杂度较高.针对这些不足,本文提出一种基于秩准则的宽带盲频谱感知算法.该算法将接收信号的取样协方差矩阵分解成秩为q的"理想"矩阵和"扰动"矩阵之和,利用秩准则函数寻求q值的最优解,然后根据该最优值确定被占用信道的个数及位置.新方法无需依赖噪声功率、信道及主用户信号的统计特征参与感知判决过程,具有广泛的适用性;同时相对于基于信息论准则的宽带频谱感知方法,新方法具有感知判决量表达式简单、计算复杂度低的优点,同时新方法在色噪声场景下表现出优良的感知性能.仿真结果表明了新方法的有效性.  相似文献   
3.
提出了一种新的基于最大特征值检测的频谱感知算法,并利用最新的大维随机矩阵理论的结果来获取新的理论判决门限.该门限能够使检测器产生更加可靠的感知性能,获得更高的检测概率.仿真结果验证了新算法的有效性.  相似文献   
4.
为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化(PSO)方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.  相似文献   
5.
利用随机矩阵理论中样本协方差矩阵极限特征值的分布结果,设计了一种新的最大特征值-调和平均(NMEHM)盲频谱感知算法.NMEHM算法无需主用户信号及无线信道的先验知识,可以有效克服噪声不确定性的影响.仿真实验结果表明,相对于一些基于特征值检测的频谱感知算法,NMEHM算法的检测概率更高,且获得了比最大特征值-调和平均(MEHM)算法更优异的检测性能.  相似文献   
6.
基于最大最小特征值之比(MME)的盲频谱感知算法在认知无线电领域引起了广泛关注.该方法最大的优势在于其感知判决过程无需无线信道、噪声方差和主用户信号等先验信息.然而在实际应用过程中,MME算法的理论判决门限值的确定相当麻烦.笔者提出了一种基于改进判决门限的MME盲频谱感知算法。与传统的MME算法相比,改进的MME算法能够产生更加可靠的检测结果.实验仿真验证了新算法的有效性.  相似文献   
7.
针对快速傅里叶变换(FFT)处理信号时出现的频谱泄漏和栅栏效应问题,利用真实频点附近幅值最大的谱线及其两侧的谱线,给出了基于经典余弦窗三谱线插值FFT的谐波分析方法,并结合最小二乘及多项式拟合方法,推导出谐波参数的修正公式.仿真实验结果表明,相较于传统FFT方法,基于经典余弦窗三谱线插值FFT法能够更好地抑制频谱泄漏和栅栏效应的影响,谐波参数检测精度也进一步提升.  相似文献   
8.
经典的最大特征值检测(MED)算法在检测相关信号时具有优异的性能.然而,随着信号维度的不断增大,MED算法面临着严重的感知判决量和判决门限计算的效率和实现问题,从而极大地限制了该算法在现代认知通信系统中的进一步应用.为此,提出了一种基于数值分析理论框架的低复杂度MED频谱感知算法.所提算法利用Rayleigh商加速幂法迭代地计算感知判决量,与经典的幂法相比,在检测高维信号时具有更快的收敛速度;此外,不同于经典的查表法,新算法基于三次样条插值法快速、准确地确定任意给定目标虚警概率所对应的感知判决门限.所提MED算法在保持原有算法检测性能的同时,有效提升了计算效率,降低了算法实现复杂度;其对于高维条件下的频谱感知问题尤其具有吸引力.最后,仿真结果证明了所提算法的有效性.  相似文献   
9.
针对无约束粒子群优化(PSO)算法在进行多带协作频谱感知时存在难以控制系统总干扰的问题,设计了一种带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知方法.该方法通过引入惩罚函数,将带约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题.仿真实验结果表明,相对于无约束PSO算法,带约束PSO算法能够解决带约束的多带协作式频谱感知问题,所得最优解满足约束条件,避免造成总干扰过大.  相似文献   
10.
为加强当前高校宿舍安全的监控和管理,设计了基于ZigBee和3G技术的高校安全监控系统的解决方案,实现了宿舍环境数据上传与后台监控中心数据接收的实时同步.系统参照物联网理论模型设计,包括感知层、网络层和应用层3个部分组成.感知层利用ZigBee和传感器技术组建无线传感器网络,负责采集宿舍环境相关数据;网络层利用ARM-3G嵌入式网关将感知层数据上传至后台服务器;应用层则利用PC客户端和手机应用程序组成后台监控中心,负责数据的监控和管理.模拟测试结果表明,上位机软件实时接收数据后,工作人员能根据数据做出相应的处理.整个系统运行稳定,达到了预期的设计要求.  相似文献   
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