基于指数熵的认知无线电频谱感知算法

发布时间：2018-03-07 00:17

  本文选题：通信技术　切入点：频谱感知　出处：《吉林大学学报(工学版)》2014年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对目前认知无线电中频谱感知技术在低信噪比下检测性能差、对噪声功率不确定性鲁棒性差等问题,提出了一种基于指数熵的频谱感知算法。该方法根据H0、H1下接收信号熵特性的不同,估计接收信号的指数熵,然后通过与预设的门限进行比较,进而判断主用户信号是否存在。该方法的主要优点为:具有对噪声功率不确定性具有鲁棒性、不需要信号的先验知识以及在低信噪比下可以得到较高的检测概率。Monte Carlo仿真结果表明:在噪声功率不确定性为3dB,采样点数为1024的情况下,当信噪比大于-8dB时,可以达到100%的检测概率。
[Abstract]:The current spectrum sensing techniques in cognitive radio have poor detection performance under low SNR and poor robustness to noise power uncertainty. A spectrum sensing algorithm based on exponential entropy is proposed, which estimates the exponential entropy of the received signal according to the different entropy characteristics of the received signal under H0 / H1, and then compares it with the preset threshold. The main advantage of this method is that it is robust to the uncertainty of noise power. The simulation results show that when the noise power uncertainty is 3 dB and the sampling number is 1024, the signal to noise ratio is greater than -8 dB, and the signal to noise ratio is higher than -8 dB when the signal to noise ratio is more than -8 dB. The detection probability can reach 100%.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金】：黑龙江省青年科学基金项目(QC2012C070)
【分类号】：TN925

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本文编号：1577127