基于小波变换的频谱检测算法分析

文章分析了认知无线电频谱检测中匹配滤波检测、能量检测、周期平稳过程特征检测的性能,指出了噪声对各自检测性能的影响,给出了一种基于小波变换的信号频谱检测算法,着重对含噪2FSK、2PSK信号进行分离仿真。仿真结果表明,该算法可以有效地进行信号的成分分离,降低了噪声的频谱检测的影响。     

一种新的循环谱统计量频谱感知算法

为了提高认知无线电中感知用户对授权用户（主用户）的检测概率,提出一种新的基于循环谱统计量的主用户信号检测算法．该算法利用循环谱离散频域平滑方法,对信号的循环谱在循环频率处建立合理的检测统计量,然后求解得到对应不同虚警概率的判决门限,以使感知用户能检测信噪比更低的授权用户信号．该算法具有检测结构简单,易实现的特点．仿真结果表明,在高斯白噪声信道中,虚警概率为0．1,频域平滑累积次数为255,在信噪比为-16dB的条件下,与Dandawate-Giannakis（DG）方法相比,本文算法的检测概率提高23％．     

认知无线电网络MAC接入性能分析

认知无线电网络中授权用户享有频谱的优先使用权,一旦授权用户出现认知,用户必须中断正使用的频谱,造成正在传输的MAC帧丢失,认知无线电网络直接采用现有的IEEE802.11 DCF协议,无法解决由于中断引发的认知用户MAC帧丢失问题,当认知用户再次获得频谱接入机会时,将重新竞争接入,导致频谱切换延时较大.为解决该问题,本文改进了IEEE 802.11 DCF协议,提出增加冻结缓存机制,以此解决用户信道切换的延时较大问题.当无线链路出现中断时,改进的DCF协议通过冻结节点,中断当前计时器并缓存当前状态信息,认知用户和基站之间链路一旦恢复则继续传输中断前的MAC帧,从而避免了认知用户的重新竞争接入.仿真结果表明改进的DCF协议在频谱切换时能增大接入吞吐量,减小接入延时,提高了DCF机制在认知网络中的应用性能.     

基于采样协方差矩阵的频谱感知判决门限优化

在认知无线电频谱感知算法中,传统的基于采样协方差矩阵特征值极限分布函数的频谱感知算法难以同时实现高检测概率和低虚警概率.在此基础上,提出了一种基于采样协方差矩阵的频谱感知判决门限优化方法.利用随机矩阵理论,分别得到了采样协方差矩阵最大特征值和最小特征值极限分布函数下的判决门限,并将两个判决门限的加权求和作为最终判决门限.仿真结果表明,在获得较高检测概率的情况下,优化判决门限仍可保持较低的虚警概率.     

全双工中继选择策略的性能研究

为了提高协同通信系统的频谱效率,对全双工中继通信系统进行了研究.首先,介绍了传统的主动机会中继策略和最优的全双工中继选择策略,并在最优全双工中继选择策略的基础上提出了增强型全双工中继选择策略;其次,分析了主动机会中继选择策略应用在全双工中继网络中的中断性能,推导了3种策略中断概率的闭式精确结果和高信噪比(SNR)下的近似逼近结果;最后,通过数值仿真分析验证了理论推导结果的正确性.研究结果表明:在高SNR范围时,最优全双工中继选择策略和主动机会中继选择策略的中断性能趋于平台效应;增强型全双工中继选择策略的中断性能会随着SNR的增大而一直提高,且增强型全双工中继选择策略的中断性能明显最优,主动机会中继选择策略的性能最差.      

认知无线电带宽频谱感知性能分析及优化

为了降低认知无线电中主用户受到的干扰,根据主用户状态的变化,通过将通信带宽分为感知频带和传输频带,建立了次用户在整个帧周期内进行带宽频谱感知的模型.该模型中,次用户在每个帧使用部分带宽进行频谱感知,其余的带宽传输数据.在限制主用户受到的干扰和次用户虚警概率的基础上,通过联合优化感知带宽比和检测概率,最大化次用户的频谱效率.使用MATLAB软件仿真模型的干扰概率和频谱效率,结果表明:相比传统的时间频谱感知,当虚警概率为0.5时,带宽频谱感知能够使主用户受到干扰的概率降低30%;当干扰概率为0.2时,带宽频谱感知能够使次用户的频谱效率提高0.3 (bit/s)/Hz.      

衰落信道下两发送天线MIMO系统V-BLAST算法研究

对两发送天线MIMO系统在相关瑞利和莱斯信道下V—BLAST检测算法的性能进行了分析,推导出最优和固定检测两种方案中第一步和第二步的误码率．相对于独立同分布瑞利信道,考察了相关瑞利信道和莱斯信道对接收信噪比的影响;相对于固定检测方案,讨论了最优检测算法对信噪比的提升．理论分析和仿真结果表明,瑞利信道相关性或莱斯信道的直达波分量会减弱最优检测方案对信噪比的提升．     

噪声背景下语音识别中的端点检测

整个实验系统主要研究的是语音识别中在噪声背景下的端点检测.在实际环境中,加性背景噪声对语音识别的影响非常大,在信噪比小的情况下,无法进行端点检测.在此研究过程中,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,这里采用维纳滤波和自适应LMS滤波进行滤波.在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测.建立整个实验系统后,通过试验比较维纳滤波器和自适应LMS滤波器的优劣,找出最佳方案.     

远场弱磁信号的小波域自适应检测研究

探讨了基于Mallat算法的自适应小波阈值消噪在复杂磁环境下运动目标磁场弱信号检测方面的应用.阈值的选取是算法的关键,基于对目标磁场频谱分析,采用与尺度相关的自适应ARMA模型的阈值算法,改进在不同的小波分解层阈值滤波的性能.对实测数据进行算法仿真,并与Donoho阈值算法检测效果对比表明,自适应ARMA模型阈值滤波算法显著提高对目标磁场弱信号的检测和提取能力.     

认知传感器网络中的鲁棒性协作频谱检测研究

针对传感器节点易失效和恶意节点易伪装成合法节点的特点,提出了一种鲁棒性协作频谱检测方法.实验仿真结果表明,该方法在对抗节点失效和恶意节点导致的错误检测结果时具有很高的鲁棒性,同时在失效或恶意节点达到20%时仍具有很好的检测性能.