基于PN序列自相关的双门限自适应DTMB频谱感知

对于地面电视的模数转换产生宝贵的广播电视“白频谱冶资源,频谱感知与检测技术是高效有序地利用频谱资源的基础。在数字电视地面多媒体广播( DTMB )传输系统中,针对传统的基于信号特征的感知算法在检测性能、计算复杂度与灵活性上的不足,提出了一种自适应的DTMB频谱感知算法。该算法以双门限感知检测为基础,在双门限之外采用基于伪随机( PN )序列自相关的算法,在双门限之内采用不等间隔PN序列累积自相关的算法,同时自适应地调整双门限的取值,平衡算法复杂度、感知性能与信道环境的需求。仿真结果表明,该算法在不同的信道条件下能自适应且快速地调整参数,有效提高频谱检测性能,降低算法复杂度。     

改进双门限能量检测分簇协作频谱感知算法

针对传统频谱感知算法在低信噪比环境下检测概率较低的问题,提出改进双门限能量检测分簇协作频谱感知算法。算法将感知节点分簇,簇间信息采用OR准则硬融合,簇内双门限外节点发送1 bit判决结果进行硬融合,双门限内节点发送能量值和信噪比值进行加权软融合。加权软融合阶段构造检测概率与节点权重系数函数,利用压缩因子粒子群算法选择权重系数进行函数寻优,以最大化检测概率。仿真结果表明,在低信噪比和不同感知用户数目环境下,算法仍具有较高的检测概率。     

Rician信道下基于双门限的能量检测性能分析

针对认知无线电频谱检测中无线传输环境的复杂性,选用Rician信道模拟信号传输过程中的多径衰落,使用双门限能量检测算法减少噪声不确定性的影响。提出一种Rician信道下基于双门限的能量检测算法,推导了检测概率公式,并定义了误检概率来量化系统检测误差的大小。仿真分析了Rician信道下信噪比和因子K的变化对能量检测性能的影响,并通过仿真表明双门限算法较传统单门限算法,能够有效降低系统进行能量检测的误检概率。     

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%。     

认知无线电中协作压缩频谱感知算法

针对宽带频谱认知无线电环境中,传统能量检测法在信噪比较低时,容易出现误检而使系统的检测性能下降的问题,文中提出了一种新型高性能的协作频谱感知算法,它是基于压缩理论的多节点频谱感知方法,各节点之间采用基于双判决门限的协作方式。仿真结果显示,双门限协作压缩频谱感知算法在低信噪比的情况下,检测性能明显优于传统能量检测法。     

多基地雷达中双门限CFAR检测算法

针对多基地雷达系统,该文为解决传统集中式检测算法数据传输率大的问题,根据广义似然比检测算法和自适应匹配滤波算法,提出两种双门限恒虚警率检测器:双门限广义似然比检测器和双门限自适应匹配滤波检测器。首先各个局部雷达站将超过第1门限的局部检验统计量传送到融合中心。然后融合中心根据局部雷达站传送的数据计算融合后的全局检验统计量,并与第2门限比较,得到最终的判决结果。在各空间分集通道的信杂噪比假设相同的条件下,给出了双门限自适应匹配滤波检测器的虚警概率和检测概率的解析表达式。仿真结果表明,两种双门限检测器在低数据率传输时能够保持较好的检测性能。     

一种基于随机共振的GNSS干扰检测算法

针对低干噪比下全球导航卫星系统干扰检测问题,文中利用非线性随机共振系统对微弱信号的增强作用,提出一种基于随机共振的GNSS干扰检测算法,并详细阐述了算法的实现过程,以传统能量检测算法为对比算法,分析两种算法在相同条件下检测性能的差异。仿真表明:在高斯白噪声信道、低干噪比条件下,所提算法的检测性能明显优于传统能量检测算法。相同信道环境及检测概率下,所提算法需要的数据长度更短,检测耗费时长更少,且能保证更低的虚警概率。     

基于马尔科夫模型的认知无线电动态双门限能量检测策略

该文针对低信噪比条件下频谱感知精度低的问题,提出一种基于马尔科夫模型的动态双门限能量检测算法。该算法根据信道时变特性建立基于马尔科夫的频谱占用模型,利用信道历史状态信息实现模型参数的修正。然后采用先听后说的机制对处于双门限之间的困惑信道状态进行判决,并详细分析了噪声不确定性对频谱感知性能的影响。在此基础上,为了克服噪声不确定性的影响,以频谱检测概率最大为优化目标,对双门限进行实时更新。仿真结果表明,所提频谱感知算法在减小噪声不确定性影响的同时增加了频谱感知精度,降低了认知用户的感知时间。     

基于最小生成树的分簇协作频谱感知改进算法

为减少分簇过程中的时延,基于最小生成树的单向比较优势提出簇首快速推举方法,并提出改进的分簇协作频谱感知算法,分析了算法的时间复杂度。算法首先基于最小划分对所有次用户节点进行分簇,簇内节点根据设置的评价条件进行性能比较,推举簇首。由簇首进行本地簇内频谱检测,并上传检测结果,最后融合中心在簇首间实现协作的频谱检测。在瑞利信道条件下,仿真显示在大信噪比时,融合中心应用AND规则,系统具有较小的虚警率,所提算法检测性能优;小信噪比时,应用OR规则能扩展系统的有效检测区间,所提算法在满足系统要求的前提下检测性能较差,但簇内信道效率提高了n-1倍。     

基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法

针对在一般高斯白噪声环境中,传统的双门限能量检测频谱感知算法忽略确定两门限之间的感知信息的问题,该文提出一种基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法。新算法以最优化检测概率为目标,采用序贯方式对协作用户进行动态自适应双门限建模,并对处于两门限之间的接收能量值进行软判决。进一步地,新算法能自适应动态调整门限大小和各判决区域协作用户数,以达到最大化检测概率和最优化受试工作特征曲线的目的。理论分析和仿真结果表明,与经典的双门限能量检测算法相比,提出算法具有更优的检测概率。