一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法

通过对接收信号样本偏度和样本峰度进行归一化处理，设计了一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法(联合检测算法).利用卡方分布的概率密度函数分析非渐近条件下算法的理论虚警性能，推导出相应的理论判决门限.仿真实验结果表明，联合检测算法在小样本条件下仍然可以保证可靠的检测结果，并表现出比经典的Jarque-Bera频谱感知算法更优的检测性能.     

一种新的认知无线电宽带盲频谱感知方法

基于信息论准则的宽带频谱感知方法由于很好地克服了噪声不确定性问题而获得了广泛研究.但该类算法的推导需要假定接收数据向量在统计上独立同分布、背景噪声须为高斯白噪声,且其实现复杂度较高.针对这些不足,本文提出一种基于秩准则的宽带盲频谱感知算法.该算法将接收信号的取样协方差矩阵分解成秩为q的"理想"矩阵和"扰动"矩阵之和,利用秩准则函数寻求q值的最优解,然后根据该最优值确定被占用信道的个数及位置.新方法无需依赖噪声功率、信道及主用户信号的统计特征参与感知判决过程,具有广泛的适用性;同时相对于基于信息论准则的宽带频谱感知方法,新方法具有感知判决量表达式简单、计算复杂度低的优点,同时新方法在色噪声场景下表现出优良的感知性能.仿真结果表明了新方法的有效性.     

System View与Matlab联合仿真的研究与实现

在很多应用场合,需要联合SystemView与Matlab进行通信系统仿真。以μ律PCM编码为例提出了一种以M-LINK接口为桥梁的联合仿真方法,给出了联合仿真的流程。并通过对联合仿真输出波形出现的延迟现象进行分析,给出了仿真过程中关键参数的设置方法。仿真结果表明,这种联合仿真方法是可行的,可以应用到其它需要联合SystemView与Matlab进行复杂通信系统仿真的场合。     

基于改进粒子群优化的快速协作式频谱感知算法

为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化（PSO）方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.     

认知无线电中一种新的基于MED的频谱感知算法

提出了一种新的基于最大特征值检测的频谱感知算法,并利用最新的大维随机矩阵理论的结果来获取新的理论判决门限.该门限能够使检测器产生更加可靠的感知性能,获得更高的检测概率.仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于随机矩阵理论的盲MEHM频谱感知算法

利用随机矩阵理论中样本协方差矩阵极限特征值的分布结果，设计了一种新的最大特征值-调和平均(NMEHM)盲频谱感知算法.NMEHM算法无需主用户信号及无线信道的先验知识，可以有效克服噪声不确定性的影响.仿真实验结果表明，相对于一些基于特征值检测的频谱感知算法，NMEHM算法的检测概率更高，且获得了比最大特征值-调和平均(MEHM)算法更优异的检测性能.     

一种改进的基于取样协方差矩阵特征值之比的盲频谱感知算法

基于最大最小特征值之比（MME）的盲频谱感知算法在认知无线电领域引起了广泛关注.该方法最大的优势在于其感知判决过程无需无线信道、噪声方差和主用户信号等先验信息.然而在实际应用过程中,MME算法的理论判决门限值的确定相当麻烦.笔者提出了一种基于改进判决门限的MME盲频谱感知算法。与传统的MME算法相比,改进的MME算法能够产生更加可靠的检测结果.实验仿真验证了新算法的有效性.     

基于特征值检测的多天线盲频谱感知算法的研究(英文)

在多天线感知场景中噪声不确定和信号相关现象可能同时存在,经典的基于能量检测(ED)感知性能将急剧恶化。利用多天线接收信号存在的相关特性,提出一种基于取样协方差矩阵(SCM)特征值的盲频谱感知方法。新方法无需噪声方差、主信号和无线信道的信息参与感知过程。与经典的能量检测方法相比,由于无需噪声方差参与感知节点的判决过程,新方法的感知性能对噪声不确定性具有良好的鲁棒性。利用多元统计理论和随机矩阵理论(RMT)获得了相应的理论判决门限。仿真结果表明新算法比基于ED的感知算法具有更好的误警性能和更可靠的检测性能。     

基于经典余弦窗三谱线插值FFT的谐波参数估计

针对快速傅里叶变换（FFT）处理信号时出现的频谱泄漏和栅栏效应问题,利用真实频点附近幅值最大的谱线及其两侧的谱线,给出了基于经典余弦窗三谱线插值FFT的谐波分析方法,并结合最小二乘及多项式拟合方法,推导出谐波参数的修正公式.仿真实验结果表明,相较于传统FFT方法,基于经典余弦窗三谱线插值FFT法能够更好地抑制频谱泄漏和栅栏效应的影响,谐波参数检测精度也进一步提升.     

基于数值分析理论的低复杂度MED算法

经典的最大特征值检测（MED）算法在检测相关信号时具有优异的性能.然而,随着信号维度的不断增大,MED算法面临着严重的感知判决量和判决门限计算的效率和实现问题,从而极大地限制了该算法在现代认知通信系统中的进一步应用.为此,提出了一种基于数值分析理论框架的低复杂度MED频谱感知算法.所提算法利用Rayleigh商加速幂法迭代地计算感知判决量,与经典的幂法相比,在检测高维信号时具有更快的收敛速度;此外,不同于经典的查表法,新算法基于三次样条插值法快速、准确地确定任意给定目标虚警概率所对应的感知判决门限.所提MED算法在保持原有算法检测性能的同时,有效提升了计算效率,降低了算法实现复杂度;其对于高维条件下的频谱感知问题尤其具有吸引力.最后,仿真结果证明了所提算法的有效性.