一种基于似然比准则的频谱感知算法

发布时间：2022-01-10 08:54

　　为了改善低信噪比环境下无线认知网络频谱检测性能,提出了一种基于似然比准则的频谱感知算法。该算法以主用户信号的循环谱峰值群为检验统计量,以虚警概率和检测概率加权组合为频谱检测性能的主要指标,构建最佳频谱检测性能下的似然比准则。由于该算法不需要主用户信号及其传输信道的任何先验知识,克服了噪声功率不确定性对频谱检测性能的影响,解决了无线认知网络在低信噪比以及噪声波动环境下的频谱检测问题。该算法可通过调节虚警概率和检测概率的加权因子以便获得频谱检测最佳性能。与基于似然比拟合优度的频谱检测算法相比,频谱检测性能改善了5 dB左右。 

【文章来源】：南京邮电大学学报(自然科学版). 2020,40(03)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

认知网络系统模型

S x (k)= 1 ΤL ∑ l=-(L-1)/2 l=(L-1)/2 X (k+l)X * (k+l+2f c )?????? ??? (6)图 3 BPSK信号循环频率切片图

BPSK信号循环频率切片图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于循环谱能量的自适应频谱检测算法[J]. 张昊晔,包志华,张士兵.  通信学报. 2011(11)



本文编号：3580420