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该算法把协作中继分为前N个与后K?N个两部分,首先在前N个中继中感知,若不多于mL个中继检测到主用户或不少于mH个中继检测到主用户,则全局判定为存在或不存在频谱空洞;否则继续在后K?N个中继中感知,只有当前后两次感知不少于n个中继检测到主用户时则才全局判定不存在频谱空洞。在满足虚警概率与检测概率的前提下,构建最小化时隙消耗的目标函数,优化参数mL、mH与N。模拟表明,通过合理设置这些参数,在保证感知性能的前提下,所提增量协作算法的平均时隙消耗明显低于传统协作感知。 相似文献
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频谱感知作为认知无线电的关键技术,得到广泛深入的研究。其中衡量协作频谱感知性能的主要参数为全局虚警概率和全局漏检概率,它们之和被定义为全局错误概率。本文研究基于双门限能量检测的协作频谱感知性能的优化方案,首先,固定双门限能量检测的检测门限值,对表决融合准则的投票门限进行优化,使得在该能量检测门限值条件下,协作频谱感知的全局错误概率最小;然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值,使得协作频谱感知的全局错误概率在各信噪比条件下都达到最小值,从而提高了协作频谱感知的性能。仿真结果表明,表决融合准则的投票门限和双门限能量检测的检测门限值取得各自的最优值时,全局错误概率最低,检测性能最好。 相似文献
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频谱感知是认知无线电系统中的关键技术。本文将群智感知的激励机制与协作频谱感知有效结合,提出了一种基于多任务群智感知的协作频谱感知算法。该算法考虑检测概率和感知时间建立了参与感知的次用户效用函数,次用户通过优化感知时间得出次用户的最优效用并确定感知的信道,通过贪婪算法在有限预算限制下来选取参与感知的次用户,在次用户感知完成后发放一定的报酬,以激励次用户参与频谱感知的积极性。仿真结果表明,该算法可以同时感知多个信道,通过激励提高了次用户的参与度,使得协作频谱检测概率得到有效的提升。 相似文献
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频谱感知是认知无线电中的一项关键技术,能量检测、匹配滤波器检测和周期循环频谱检测是认知无线电中频谱感知技术中传统、经典的算法.基于能量检测的频谱感知算法因实现简单且不需要先验信息而被广泛应用,但低信噪比的情况下检测概率会降低,用户的检测性能不足,从而导致认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数增多.针对以上存在的问题,在基于自适应频谱感知的基础上,利用噪声功率估计,提出了一种瑞利信道下的自适应双门限频谱感知算法.仿真结果表明,在低信噪比噪声不确定的情况下,这种算法能够大大提高检测概率,有效降低了认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数,从而提高频谱的利用率. 相似文献
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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%。 相似文献
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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。 相似文献
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近年来,基于能量检测的协作频谱感知算法被广泛应用于频谱感知领域。由于该方法在计算能量检测的判决门限受噪声影响较大以及受限于认知用户的数量等问题,导致其检测性能受到影响。为了解决这一问题,本文提出一种基于图像K-means聚类分析的频谱感知算法。这种方法利用主用户信号存在与否的两种认知信号状态映射成图像,经过调整图像强度和高斯滤波预处理之后利用提取图像像素分布直方图的方法提取出特征向量,然后利用改进的K均值聚类算法对这些特征向量进行训练得到分类模型。最后利用训练好的分类模型对未知信号进行检测,从而实现频谱感知。仿真结果表明,本文所提出的频谱感知算法,在检测性能上优于传统能量检测以及协作频谱感知算法,尤其在低虚警概率、低信噪比的环境下效果更加突出。 相似文献
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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。 相似文献
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In this paper, the impact of a multi slot based cooperative spectrum sensing (CSS) on the performance of a cognitive radio (CR) network has been investigated. Each CR user, equipped with an improved energy detector (IED), uses a number of mini slots of the sensing time to perform the spectrum sensing. Each CR uses OR logic to combine the sub local decisions generated in each mini slot to obtain a local decision at CR level. Local decisions are sent to fusion centre (FC) over reporting channel. The FC obtains a final decision about the presence of primary user (PU) by combining the local decisions using a fusion rule: Majority or Maximal Ratio Combining. The performance of the CSS is assessed in terms of detection probability and false alarm probability considering both the sensing and reporting channels are Rayleigh faded. Furthermore, the impact of a number of sensing slots and IED parameter on throughput of CR network is also evaluated under the proposed spectrum sensing scenario. Impacts of several sensing parameters such as sensing channel SNR and reporting channel SNR on the performance of CR network are also evaluated. Performances of two fusion rules under study are compared. Effect of sensing error and synchronisation error is indicated. Further the study is extended for independent but non identically distributed (i.n.i.d.) Rayleigh faded channels as well as for a multiple PU scenario also. 相似文献
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针对基于信号协方差矩阵的频谱感知算法门限难于准确得到及没有充分利用原始信号信息等问题,提出了基于卷积神经网络和协方差矩阵的协作频谱感知算法。首先将接收的I、Q两路正交信号的归一化协方差矩阵组成双通道输入矩阵,然后使用卷积神经网络直接提取协方差矩阵的特征信息,并进行训练得到分类器,最后使用训练好的模型进行频谱感知。仿真结果表明,本文所提出的频谱感知算法优于对比算法,在信噪比为-13 dB、40个次用户协作感知时,本文算法虚警概率低于0.1,检测概率达到0.9以上。 相似文献
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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。 相似文献
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认知无线电技术可有效地检测到授权频段的频谱空洞,从而提高频谱效率.能量检测由于不需要授权用户的先验信息而被广泛应用.然而由于接收的噪声存在不确定性,使得在信噪比低于某一闸值时,无论观测时间多长,都无法保证检测结果满足要求的检测性能,这一闸值被称作“信噪比墙”.本文通过信噪比墙这一现象进行分析,同时由于协作感知算法在确定噪声下在提高检测性能方便表现出的优势,提出一种基于信噪比墙的协作能量检测算法,通过仿真结果分析,表明本文算法在检测性能和节能上较已有的协作算法具有优势. 相似文献
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针对认知网络实际环境中常呈现出噪声高动态变化、低信噪比特征,无法快速准确进行频谱感知的问题,本文将物理学非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中,提出了一种基于广义随机共振的能量检测算法.该算法引入匹配噪声,通过匹配非线性系统、噪声和信号三者的关系,从而改变能量检测统计量的分布,有效地检测信号的存在性.本文从理论上推导了最佳匹配噪声的表达式,并得到了检测性能、受噪声不确定度的影响、感知时间等方面的重要理论结论.仿真结果验证了理论推导的正确性,表明所提算法能够在信噪比为-20dB等低信噪比条件下较现有能量检测算法提高3dB以上,且具有感知速度快、受噪声不确定度影响小等特点. 相似文献