认知无线电网络中基于信噪比估计的快速循环平稳特征检测

发布时间：2024-04-08 22:39

　　随着无线应用快速发展与可用频谱资源紧缺的矛盾日益突出,认知无线电作为克服频谱匮乏和提高频谱效率的最重要解决方式之一,与物联网、5G等各种无线网络应用的结合受到了越来越多的关注。频谱感知是认知无线电的关键技术,通过识别未被主用户使用的频谱空洞并将其分配给认知用户,从而能够在不同优先级的多个用户之间共享同一频带,并且不会相互干扰。文中提出了一种基于信噪比估计的快速循环平稳特征检测算法,能够根据信噪比的变化实时的调整参与循环平稳特征检测的样本数量,在保持可接受检测性能的前提下减小了计算复杂度,改善了感知的实时性。

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【部分图文】：

图1循环谱密度函数估计Sxα(f)

可见对于QPSK调制信号，在α=m/Tc存在谱线。采用表1中的仿真参数，QPSK调制信号的循环谱密度函数三维图如图1所示，频率为零处的截面如图2所示。图2f=0时的循环谱密度函数估计Sxα(0)

图2f=0时的循环谱密度函数估计Sxα(0)

图1循环谱密度函数估计Sxα(f)显见图1和图2的谱线特征可以用来对信号检测。

图3二元假设模型下的感知门限选择

一般来说，感知性能的衡量主要有检测概率、虚警概率、漏警概率。其中虚警概率和漏警概率之和又被称为错误概率。分别以Pd、Pf、Pm表示检测概率、虚警概率、漏警概率，三者与感应阈值λ的关系可以用图3来表示。如图3所示，随着感知阈值λ的增加，Pf减小，而Pm增大，所以应该科学合理的选择λ....

图4信噪比估计的快速平稳特征检测算法流程

通过以上分析，本文提出了一种基于信噪比估计的快速平稳特征检测算法，具体流程如图4所示。在本算法的初始阶段，参与计算的样本数量有可能会偏大或者偏小，经过有限次的迭代(通常只有一次)将会收敛到一个合理值。在工程实际中这个值通常取2的整数次幂，即

本文编号：3948919