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.      

基于STBC的混沌MIMO雷达的信号处理研究

针对MIMO（multiple input multipleoutput）雷达正交信号设计的困难,提出了一种超宽带调制的混沌二相码,并结合STBC（space-time block coding）技术,能够达到发射信号的完全正交和最大空间分集．方法简单易行,具有较好的保密特性．仿真实验给出2×2系统下,信噪比为20dB时的回波信号波形,发现该方法较好地实现对复杂目标的识别．同时推导了该模型在奈曼皮尔逊准则下的目标检测概率,相对于窄带系统,检测概率显著提高．     

混响背景下基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器

针对Barnard等人提出的非高斯混响背景下的恒虚警检测器在非均匀环境中性能下降的缺点,将基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测方法运用于其检测器结构中,提出了非高斯混响背景下基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器.该方法可以自动删除参考单元中的干扰点,从而可以克服Barnard等人提出的方法存在的缺点.推导出了该检测器的平均虚警概率和平均检测概率.最后通过对仿真数据和试验数据的处理结果验证了该检测器的优越性.     

基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测器

将自动删除算法和最小选择方法相结合，提出了一种在强干扰目标背景下基于自动删除算法的最小选择恒虚警检测方法,分析了自动删除算法的性能，推导了该方法的平均虚警概率，平均检测概率的解析表达式．该检测方法的排序时间只有自动删除均值检测器的一半，而通过计算机仿真显示在多目标环境中．当强干扰目标较多时，该检测方法优于自动删除均值检测器。     

基于简化差分相干积累的北斗B1频点信号精捕获算法

北斗卫星信号的捕获速度、灵敏度及精度将直接影响接收机的性能指标.本文提出了一种提高北斗导航卫星B1频点信号检测信噪比的精捕获算法,该算法基于简化差分相干积累（SDCI）的短时匹配滤波器（STMF）和快速傅里叶变换（FFT）运算（STMF-FFT）.为了保证在降低FFT运算量和提高信号检测概率的条件下,获得更精确的多普勒频率估计,采用逼近效果较好的切比雪夫线性最小二乘曲线拟合法得到多普勒频移的精确化估计值.理论分析和仿真验证表明：本文提出的SDCI算法比非相干积累算法获得的检测信噪比高约3.2 dB.     

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.     

基于循环谱包络的共信道多信号参数估计

为解决通信侦察中非协作接收机接收的信号受共信道信号干扰的问题,提出了一种基于循环谱包络的多信号载频、码片时宽估计算法.该算法不需要伪随机码等先验信息,可实现对时频重叠的多循环平稳信号参数的盲估计.由于该参数估计算法是在非零循环频率上进行搜索,故可以有效地减少平稳噪声和干扰的影响,适用于低信噪比的情况.仿真实验表明,当双信号功率比为1∶1且信噪比为-9 dB时,该算法对载频估计的正确率可达100%;当信噪比为-4 dB时,对码片时宽估计的正确率可达99%.     

多分量相移键控信号码速率盲估计

为解决单通道接收机同时截获到同一频带范围内的多分量相移键控信号的参数估计问题,提出了一种不经信号分离直接提取各独立信号分量码速率的盲估计算法.从理论上推导了多分量相移键控信号的二阶共轭循环自相关具有线性特性,因此可以不受干扰地提取各信号分量的码速率;进而提出了简单而有效的谱峰增强方法,与基于二阶共轭循环自相关获得的谱峰相比,用此法获得的谱峰更为清晰.仿真实验表明:用提出的算法,当双分量信号功率比为1:1且信噪比为-5 dB时,码速率估计的正确率可达98％;尤其是在单分量环境下,该算法比现有算法的性能提高4 dB以上.     

基于高阶FS谱对角切片的舰船轴频电场微弱信号检测方法

针对在实际海洋中对舰船轴频电场进行远程探测的问题,文中采用了一种基于高阶FS谱对角切片的微弱信号处理技术,通过该方法能简单有效地将微弱轴频电场信号从低信噪比的实测数据中分离出来.最后使用该方法和基于高阶谱对角切片的弱信号检测方法,分别对同一组实测的舰船轴频信号进行了处理,结果对比表明该方法的有效性.     

EP 信号潜伏期变化的自适应相位谱估计方法

研究了诱发电位（ＥＰ）信号潜伏期变化的检测与估计问题．传统的时域平均ＥＰ信号检测方法不能跟踪潜伏期的时变特性，基于相关计算的ＥＰ信号检测方法在存在外界周期性干扰的条件下是很不可靠的．本文提出一种自适应相位谱时间延迟估计方法，用于在低信噪比和低信扰比条件下检测和估计诱发电位信号潜伏期的变化．实验和计算机模拟表明，在信噪比和信扰比均低至－５ｄＢ时，本文方法仍能有效地跟踪ＥＰ信号潜伏期的变化，给出正确的估计结果．这种方法也可以用于时实ＥＰ信号的分析和处理．     

Cyclostationary property based spectrum sensing algorithms for primary detection in cognitive radio systems

To implement the primary signal without interference in cognitive radio systems, cognitive radios can detect the presence of the primary user in low SNR. Currently, energy detector is the most common way of spectrum sensing because of its low computational complexity. However, performance of the method will be possibly degraded due to the uncertainty noise. This paper illustrates the benefits of one-order and two-order cyclostationary properties of primary user’s signals in time domain. These feature detection techniques in time domain possess the advantages of simple structure and low computational complexity comparing with spectral feature detection methods. Furthermore, performance of the one-order and two-order feature detection is studied and the analytical results are given. Our analysis and numerical results show that the sensing performance of the one-order feature detection is improved significantly comparing with conventional energy detector since it is robust to noise. Meanwhile, numerical results show that the two-order feature detection technique is better than the one-order feature detection. However, this benefit comes at the cost of hardware burdens and power consumption due to the additional multiplying algorithm.     

电磁干扰对电力线网络的传输质量与频谱的影响

电力线通信（Power-Line Communication,PLC）系统是利用信号耦合的方式,将载波耦合到AC电力线的弦波信号上,经由电力线来传输网络数据.本文主要探讨常见的家电用品对PLC系统的影响.量测工具使用LabVIEW软件来撷取数据,针对距离、电器设备差异计算信噪比（SNR）、信道频率响应（CFR）以及上传/下载速度对通信质量影响.由量测的结果得知,目前PLC系统所遇到的衰减问题大多与外界的噪声大小或与AC传输线的距离有关,经由量测的资料结果可以当作改善PLC系统效能的依据.     

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。     

Preliminary Application of Scale Transformation Stochastic Resonance in Dual-Sequence Frequency Hopping System

Aiming at the detection failure of strong noise interference in the dual channel of the dual-sequence frequency hopping(DSFH), the scale transformation stochastic resonance(STSR) is applied for the first time,and the output signal to noise ratio(SNR) is raised effectively, at the same time, the symbol reception is completed for DSFH at low input SNR. Firstly, the radio frequency(RF) and intermediate frequency(IF) signals are analyzed based on the super-heterodyne reception of DSFH; secondly, the equations of probability density function(PDF), output power spectrum and SNR of the STSR output are derived for the IF signal; finally, the algorithm of the optimal matching STSR is proposed with the optimal matching parameters. The simulation results show that the algorithm can effectively solve the detection failure, as the global output SNR of DSFH is strongly improved that the output SNR can reach-17.72 d B when the input SNR is-20 d B after the processing of the optimal matching STSR.     

直接序列扩频通信中扩频码捕获系统的研究

围绕扩频通信中的关键技术-扩频码的捕获展开讨论．针对直接序列扩频通信中的同步速度问题。研究了扩频码的捕获原理；通过状态分析，利用编码序列相位转移图，研究了扩频码的捕获过程；论述了虚警产生的原因、虚警概率和虚警对同步捕获速度的影响．在此基础上，提出了一种带有辅助电路的扩频码捕获系统，该系统可大大降低非相关状态下输入门限检测器的等效噪声电压，从而降低虚警概率，缩短捕获时间，提高通信效率．     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

Signal Detection Algorithm Design Based on Stochastic Resonance Technology Under Low Signal-to-Noise Ratio

In the current 4 th generation(4 G)communication network,the base station with the same frequency transmission makes a serious interference among adjacent cells,and information transmission is susceptible to interference such as channel multipath fading and occlusion effect.Detecting effectively spectrum signal under low signal-to-noise ratio(SNR.),directly affects the whole performance of the wireless communication network system.This paper designs an energy signal detection algorithm based on stochastic resonance technology which transforms noise's signal energy into useful signal energy,and improves output SNR.The energy signal detection algorithm realizes the function of providing effective detection of signal under low SNR,and promotes the performance of the whole communication system.