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  1. 过零双门限协作频谱感知算法

  2. 应用过零双门限协作频谱感知算法估计无线电频谱的占用状态,研究了认知用户个数、计算所用的采样点数、不同信噪比及判决系数对检测概率的影响,并与传统双门限能量检测、差分双门限能量检测算法的检测性能进行了对比研究,发现在信噪比为-5 dB,判决系数为0. 05,虚警概率小于等于0. 8时,过零双门限检测方法单认知用户检测性能明显优于其他2种检测方法;当信噪比均为-5 dB,参与协作感知的认知用户个数小于6时,过零双门限协作检测算法性能明显优于其他2种算法;在虚警概率恒定的情况下,增加计算所用的采样点数或
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-12
    • 文件大小:402kb
    • 提供者:weixin_38744207
  1. 基于信任的协作频谱感知算法的性能.zip

  2. 利用MATLAB实现了基于信任的协作频谱感知算法的性能,在蒙特卡洛的实验下,给出了有信任和无信任时的结果对比,结果表明该算法具有一定的效果
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-07-05
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:yhcwjh
  1. 基于M2M4的频谱感知算法仿真.zip

  2. 利用MATLAB完成了基于M2M4的频谱感知算法仿真,包括多种调制信号,BPSK、QPSK、8PSK、MSK、QAM等
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-07-05
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:yhcwjh
  1. 基于OFDM信号的能量频谱感知算法.m

  2. 利用MATLAB实现了基于OFDM信号的能量频谱感知算法,对OFDM的过程以及频谱感知有一定的帮助,认知无线电
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-07-05
    • 文件大小:13kb
    • 提供者:yhcwjh
  1. 传统频谱感知算法性能分析.zip

  2. 通过对传统频谱感知算法能量检测,匹配滤波检测,循环平稳特征检测分析,在不同SNR下的Matlab仿真性能对比,比较各类算法优缺点。本代码仅供学习研究,转载请注明出处。
  3. 所属分类:电信

  1. 基于特征值对数分布的频谱感知算法

  2. 利用样本协方差矩阵几何平均特征值的对数分布特性,提出了一种新的频谱感知算法。该算法基于样本协方差矩阵最大最小特征值之差与几何平均特征值的比值,通过比较该比值与门限的大小来判断主用户是否占用分配频谱,不需要知道主用户信号和噪声的先验信息,得到了十分简单的判决门限表达闭式。仿真结果表明,在低信噪比、低协作用户数以及低样本点数的条件下,所提算法能获得更优的感知性能;并且所提算法的感知性能较为稳定,受样本中极端值和虚警概率的影响均较小。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:651kb
    • 提供者:weixin_38523728
  1. 基于四阶循环多谱的频谱感知算法

  2. 目前,大部分基于能量检测和信号循环平稳的频谱感知算法能够在平稳噪声环境中取得优异的检测性能,在非平稳噪声环境中的检测性能则急剧下降。为了更好地消除频谱感知过程中非平稳噪声的影响,利用信号四阶循环多谱抑制非平稳噪声的性质,提出了一种基于四阶循环多谱的频谱感知算法。该算法首先计算四阶循环多谱的切片形式;然后通过简化的四阶循环多谱幅度平方和对协同用户截取的信号进行检测;最后计算其峰值系数,实现对主用户信号存在性的判断。仿真结果表明,在非平稳噪声环境中,所提出的算法比传统的频谱感知算法识别概率更高,性能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:422kb
    • 提供者:weixin_38618540
  1. 联合信任度与信噪比的自适应协作频谱感知算法

  2. 为提高认知无线电的频谱感知性能,提出一种联合信任度与信噪比的自适应协作频谱感知算法。该算法通过信噪比估计和信噪比比较获取各认知用户的初始信任度值,自适应地调整信任度、参与度、判决门限等参数以实现算法最优,并采用周期性初始化策略以满足时变信道的要求。仿真结果表明,与传统K秩协作频谱感知算法和自适应合作频谱检测算法相比,该算法不仅提高了协作检测性能和稳定性,而且具有更好的实时性和抗恶意用户性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:445kb
    • 提供者:weixin_38593823
  1. 基于可选置信度加权聚类的协作频谱感知算法

  2. 基于可选置信度加权聚类的协作频谱感知算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:206kb
    • 提供者:weixin_38703794
  1. 基于迭代用户选择的合作频谱感知算法

  2. 基于迭代用户选择的合作频谱感知算法
  3. 所属分类:其它

  1. 一种新颖的鲁棒空间频谱感知算法

  2. 一种新颖的鲁棒空间频谱感知算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:251kb
    • 提供者:weixin_38598613
  1. 基于极化的认知无线电频谱感知算法:上限和实际界线以及实验评估

  2. 基于极化的认知无线电频谱感知算法:上限和实际界线以及实验评估
  3. 所属分类:其它

  1. 动态时变衰落信道下的频谱感知算法

  2. 动态时变衰落信道下的频谱感知算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:923kb
    • 提供者:weixin_38626075
  1. 一种基于秩准则的高效宽带频谱感知算法

  2. 一种基于秩准则的高效宽带频谱感知算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:912kb
    • 提供者:weixin_38608875
  1. 一种时域—码域联合的认知无线电频谱感知算法

  2. 为了提高认知无线电系统中频谱感知的性能,对多维联合的频谱感知进行了研究,提出一种时域—码域联合的频谱感知算法。该算法主要利用了直接序列扩频主用户信号频谱空间中时域与码域的特性,分别从时域与码域的角度对信道的状态进行检测,其中时域采用能量感知,码域分析扩频主用户信号的二次功率谱,最终共同确认信道状态。仿真结果表明,联合感知算法对应的检测性能优于单纯时域或码域感知,能够直接应用于直接序列扩频主用户的频谱感知。
  3. 所属分类:其它

  1. 宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

  2. 针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知算法(PBCS 算法)。首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱重构,最后根据重构的频谱信息判断主用户的忙闲状态从而得到当前认知无线电用户可用子信道信息。有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响从而提高算法
  3. 所属分类:其它

  1. 基于网络编码的衰落信道频谱感知算法

  2. 基于网络编码的衰落信道频谱感知算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:223kb
    • 提供者:weixin_38548434
  1. 认知无线电中协作压缩频谱感知算法

  2. 针对宽带频谱认知无线电环境中,传统能量检测法在信噪比较低时,容易出现误检而使系统的检测性能下降的问题,文中提出了一种新型高性能的协作频谱感知算法,它是基于压缩理论的多节点频谱感知方法,各节点之间采用基于双判决门限的协作方式.仿真结果显示,双门限协作压缩频谱感知算法在低信噪比的情况下,检测性能明显优于传统能量检测法.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-29
    • 文件大小:777kb
    • 提供者:weixin_38643212
  1. 基于噪声不确定的双门限能量检测合作频谱感知算法

  2. 频谱感知作为认知无线电的关键技术之一,得到了广泛深入的研究。能量检测为常见的频谱感知方法,然而其检测性能极易受到未知多变的噪声的影响,在噪声大时,甚至不能准确的检测到授权频段内授权用户的状态。本文针对噪声不确定性对能量检测性能的影响,研究了传统双门限能量检测合作频谱感知算法的改进方案,并对所提方案做了理论研究与算法仿真,与传统的双门限能量检测方案做了比较。分析结果表明,所提方案在一定程度上减弱了噪声不确定性对能量检测检测性能的影响,在不额外增加系统传输开销的同时,提升了系统的检测性能。实现了频谱
  3. 所属分类:其它

  1. 分布式的1bit压缩频谱感知算法

  2. 由于频谱感知中信道稀疏度动态变化,导致分布式频谱感知网络中节点间信息传输频繁,消耗感知网络通信带宽。为了缓解网络通信带宽压力,提出分布式的1 bit压缩频谱感知算法。各节点对感知数据进行压缩采样并1 bit量化,然后融合节点采用JSM-2模型对数据进行融合,最后通过BIHT算法重构信号频谱,实现频谱感知。仿真结果表明,在低信噪比和较少的采样数目下,分布式的1 bit压缩频谱感知算法能具有较好的频谱检测性能,是一种可实用的频谱感知方法。
  3. 所属分类:其它

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