认知无线电中频谱感知技术研究+Matlab仿真

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论文-认知无线电中频谱感知技术的分析与仿真

本文最后分析了认知无线电的 IEEE 802.22 标准，该标准要求在不损害已有电视设备服务的前提下，使用电视频带为非授权用户提供廉价的无线接入服务。并本文针对该标准的物理层设计，深入探讨了频谱感知技术在 802.22 中的应用。
关键词认知无线电；频谱感知；频谱空穴检测；合作机制；802.22 标准
所在单位：电子与信息技术研究院
答辩日期： 2007 年 7 月
授予学位单位：哈尔滨工业大学
Classified Index: TN911.23 U.D.C: 621.396.94
Dissertation for the Master’s Degree in Engineering
工学硕士学位论文
认知无线电中频谱感知技术的分析与仿真
姜靖
哈尔滨工业大学
2007 年 6 月
国内图书分类号: TN911.23 国际图书分类号: 621.396.94
工学硕士学位论文
认知无线电中频谱感知技术的分析与仿真
硕士研究生：姜靖
导
师：谭学治教授
申请学位：工学硕士
学科、专业：信息与通信工程
-I-
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
Abstract
Cognitive Radio (CR) is a new intelligent wireless communication technology, which is viewed as a potential approach for improving the utilization of a precious radio spectrum，because of its ability of changing its transmitter parameters immediately based on interaction with the environment where it operates, especially it enables unlicensed users to use licensed spectrums. It should be noted that spectrum sensing is not only a primary task, but also a notable character of CR. After introducing some fundamental concepts of cognitive radios, this dissertation simulates several sensing spectrum methods; then researches on cooperation scheme; and last discusses their applications in IEEE 802.22.

认知无线电中频谱感知技术研究Matlab仿真设计

毕业设计（论文）题目：认知无线电中频谱感知技术研究专业：学生：班级学号：指导教师：指导单位：20分太坑爹了。

老子放个免费的日期：年月日至年月日摘要无线业务的持续增长带来频谱需求的不断增加，无线通信的发展面临着前所未有的挑战。

无线电频谱资源一般是由政府统一授权分配使用，这种固定分配频谱的管理方式常常会出现频谱资源分配不均，甚至浪费的情形，这与日益严重的频谱短缺问题相互矛盾。

认知无线电技术作为一种智能频谱共享技术有效的缓解了这一矛盾。

它通过感知时域、频域和空域等频谱环境，自动搜寻已授权频段的空闲频谱并合理利用，达到提高现有频谱利用率的目的。

频谱感知技术是决定认知无线电能否实现的关键技术之一。

本文首先介绍了认知无线电的基本概念，对认知无线电在 WRAN 系统、UWB 系统与 WLAN 系统等领域的应用分别进行了讨论。

在此基础上，针对实现认知无线电的关键技术从理论上进行了探索，分析了影响认知网络正常工作的相关因素与认知网络对授权用户正常工作所形成的干扰。

从理论上推导了在实现认知无线电系统所必须面对的弱信号低噪声比恶劣环境下，信号检测的相关方法和技术，并进行了数字滤波器的算法分析，指出了窗函数的选择原则。

接着详细讨论了频谱检测技术中基于发射机检测的三种方法：匹配滤波器检测法、能量检测法和循环平稳特性检测法。

为了检验其正确性，借助 Matlab 工具，在Matlab 平台下对能量检测和循环特性检测法进行了建模仿真，比较分析了这两种方法的检测性能。

研究结果表明：在低信噪比的情况下，能量检测法检测正确率较低，检测性能远不如循环特征检测。

其次还详细的分析认知无线电的国外研究现状与关键技术。

详细阐述了频谱感知技术的研究现状和概念，并指出了目前频谱感知研究工作中受到关注的一些主要问题，围绕这些问题进行了深入研究。

关键词：感知无线电；频谱感知；匹配滤波器感知；能量感知；合作式感知；ABSTRACTThe development of the wireless business results in increasing needs of the frequency. Wireless communication is facing a challenge. Radio resource is distributed by the government, which generally rises inequality and waste of Radio resource. So，there is a contradiction between the waste and the shortage of Radio resource. The cognitive radio, a technology of intelligent spectrum sharing, effectively bridges the contradiction. Based on the perception of time domain, frequency domain and airspace，automatic discovery and reasonably use of free spectrum among distributed spectrum，the cognitive radio improves the utilization ratio in the existing frequency. Spectrum sensing is one of the sky technologies in the cognitive radio.Based on the introduction of Cognitive Radio(CR) and the discussion of applications of CR in WRAN, UWB and WLAN, the key technologies of achieving CR were researched in theory and the factors controlling cognitive network and the interferences raised by cognitive network in normal working of authorized user were analyzed. The related method and technology of signal detection was theoretically derived in the severe environment of weak signal and low signal to noise ratio that is must facing to achieve CR. With the algorithm analysis of digital filter, the selection principle of windows function was proposed. Three spectrum detection methods namely matching filter detection way, energy detection way and cycle property detection way, were investigation in great detail. For testing and verifying the correction of above results, the detailed modeling and simulation of energy detection and cycle property detection were completed with Matlab and the performances of that two detections were also compared. The results show that the energy detection way , in the low SNR , is low and the property of that is very poorer than the cycle property detection. And this paper suggested that improvement of algorithm of window function can promote the performance of cycle detection algorithm.Secondly, detailed analysis of the cognitive radio is also and the key technology research status.Elaborated on spectrum the sensing techniques and concepts Research,then points out the research work in the spectrum sensing some of the main issues of concern,around theseissues in depth study also.Key Words：Cognitive Radio；Spectrum Sensing；Matched filter Sensing；Energy Sensing；Cooperative Sensing；目录第一章绪论11.1认知无线电的研究背景与意义11.2认知无线电技术的国外发展现状11.2.1国际上和我国认知无线电技术的研究情况11.3全文的主要结构和研究容6第二章认知无线电技术82.1频谱感知技术82.2频谱分配技术92.3功率控制技术102.4认知无线电技术的应用112.4.1认知无线电在WRAN中的应用112.4.2认知无线电在UWB系统中的应用112.4.3认知无线电在WLAN中的应用122.5本章小结12第三章认知无线电频谱感知技术133.1频谱感知技术系统模型163.2单节点频谱感知技术173.2.1匹配滤波器感知173.2.2能量感知193.2.3循环平稳感知223.2.4单节点频谱感知的局限性253.3合作式频谱感知技术273.3.1合作式频谱感知的概念273.4合作式频谱感知的关键技术293.4.1“与”准则293.4.2“或”准则303.4.3“K秩”法313.5基于干扰温度的感知技术323.6本章小结34第四章实验仿真364.1实验仿真环境364.2能量检测仿真与结果364.3匹配滤波器检测仿真与结果374.4合作式检测仿真与结果384.5本章小结40第五章结束语425.1论文总结425.2未来研究展望43 致错误!未定义书签。

Matlab仿真在无线通信原理与系统中的运用与研究

Matlab仿真在无线通信原理与系统中的运用与研究
无线通信是指在空间中利用无线电波进行数据传输和通信的过程。

它是一种重要的现代通信手段，已经广泛应用于移动通信、卫星通信、无线局域网等众多领域。

而Matlab作为一种强大
的数学软件，也在无线通信中发挥着重要作用。

Matlab仿真可以帮助研究人员对无线通信系统进行模拟和评估。

在无线通信系统设计和优化中，由于实际系统的建设和试验成本很高，仿真可以极大地缩短产品研发周期和成本，并且满足不同应用场景下系统的性能需求。

首先，Matlab仿真可以用来研究无线通信中的信噪比问题。

通信中的信噪比是指信号的强度与噪声的强度之比，对于通信质量有着至关重要的影响。

利用Matlab仿真，可以对不同的
信号传输方式进行模拟，得出它们的信噪比曲线，进一步了解它们在多噪声环境下的性能表现。

其次，Matlab仿真还可以用于无线通信的编码和调制技术研究。

现代无线通信系统中使用的编码和调制技术与传统通信系统相比具有更高的效率和可靠性，而Matlab仿真可以模拟这
些技术的信号传输过程，确定最佳的编码和调制方案。

最后，Matlab仿真还可以用于无线信道建模和优化。

无线信
道与有线信道不同，具有复杂的多径传播。

针对不同的无线信道环境，可以利用Matlab进行仿真建模，优化系统的无线传
输性能。

总之，Matlab仿真技术发挥着重要的作用，可以减少实际工
作中的重复性试验，缩短产品研发周期，降低成本，提高无线通信系统的可靠性和性能。

随着科技的不断进步和无线通信行业的不断发展，Matlab的应用和研究也将越来越广泛和深入。

认知无线电频谱感知之功率检测matlab代码

能量检测仿真实验代码：clear all;clc;n = 5;ps = 1;SNR1 = -5;SNR2 = -8;SNR3 = -10;% Sim_Times=10000; %Monter-Carlo times% m=5;T=0.001;% 信号带宽WW=5*10^4;% 采样频率Fs = 2*W;m = T*W;n = 2*T*W;% F0=W;% Fs=2;% Sig=sqrt(2)*sin(2*pi*F0/Fs*t); %single tone samples, Fs=2F0 % 实际信噪比snr1 = 10.^(SNR1/10);snr2 = 10.^(SNR2/10);snr3 = 10.^(SNR3/10);pn = (1/snr1)*ps;mu0 = n*pn;sigma0 = sqrt(2*n)*pn;mu = n*(pn+ps);sigma = sqrt(2*n*(pn^2+2*pn*ps));% [noi,x0,mu0,sigma0,m0] = cnoi( n,pn );% sig = randn(n,1);sig = 1;% 重复次数count = 5000;% 能量检测判决门限lambda = [200:20:600];lambda1 = [500:20:900];lambda2 = [700:30:1300];% 置信度判决参数% tt = [-5:0.4:3];% cc = 10.^tt;% tt1 = [-1:0.1:1];% cc1 = 10.^tt;% cc2 = [-0.01:0.001:0.01];for kk = 1:1:length(lambda);ff = 0;dd = 0;ff1 = 0;dd1 = 0;ff2 = 0;dd2 = 0;for ii=1:1:count;t = (kk-1)*n+1:kk*n;init_phase = 1/6*pi;sig=2*sin(2*pi*W/Fs*t+init_phase); %sig=1;%dot(sig,sig)/nnoi1 = randn(1,n);noi1 = sqrt(1/snr1)*noi1;rec1 = noi1 + sig;noi2 = randn(1,n);noi2 = sqrt(1/snr2)*noi2;rec2 = noi2 + sig;noi3 = randn(1,n);noi3 = sqrt(1/snr3)*noi3;rec3 = noi3 + sig;sum0_1 = dot(noi1,noi1);sum0_2 = dot(noi2,noi2);sum0_3 = dot(noi3,noi3);sum1_1 = dot(rec1,rec1);sum1_2 = dot(rec2,rec2);sum1_3 = dot(rec3,rec3);%单用户能量检测判决if (sum0_1 > lambda(kk));ff = ff+1;endif (sum1_1 > lambda(kk));dd = dd+1;endif (sum0_2 > lambda1(kk));ff1 = ff1+1;endif (sum1_2 > lambda1(kk));dd1 = dd1+1;endif (sum0_3 > lambda2(kk));ff2 = ff2+1;endif (sum1_3 > lambda2(kk));dd2 = dd2+1;endendPd_1(kk) = dd/count;Pf_1(kk) = ff/count;Pd_2(kk) = dd1/count;Pf_2(kk) = ff1/count;Pd_3(kk) = dd2/count;Pf_3(kk) = ff2/count;endplot(Pf_1,Pd_1,'-o',Pf_2,Pd_2,'-s',Pf_3,Pd_3,'-*');hold on;grid on;xlabel('False alarm probability, P_{Fa}');ylabel('Detection probability, P_{d}');legend('能量检测SNR=-5dB,n=100','能量检测SNR=-8dB,n=100','能量检测SNR=-10dB,n=100');grid on;hold on;。

如何使用Matlab技术进行频谱分析

如何使用Matlab技术进行频谱分析一、引言频谱分析是一种广泛应用于信号处理领域的重要技术，可以帮助我们了解信号的频率成分和能量分布情况。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的函数和工具包，能够方便快捷地进行频谱分析。

本文将介绍如何使用Matlab技术进行频谱分析，从数据处理到结果展示，将为读者提供全面的指导。

二、数据准备与导入首先，我们需要准备一组待分析的信号数据。

这可以是一个来自传感器的实时采集数据，也可以是从文件中读取的离线数据。

Matlab提供了多种数据导入函数，例如`csvread`函数可以导入CSV格式的数据文件，`load`函数可以导入Matlab的二进制数据文件。

三、时域分析在进行频谱分析之前，我们通常需要先对信号进行必要的时域分析。

这包括对信号进行采样、滤波、降噪等处理，以便获得更准确的频谱分析结果。

1. 采样：如果信号是以连续时间形式存在，我们需要首先对其进行采样。

Matlab提供了`resample`函数可以进行信号的采样，可以根据需要进行上采样或下采样操作。

2. 滤波：滤波是常用的信号处理方法之一，可以去除信号中的噪声以及不感兴趣的频率成分。

Matlab提供了多种滤波函数，例如`lowpass`函数可以进行低通滤波，`bandpass`函数可以进行带通滤波。

3. 降噪：在一些实际应用场景中，信号可能受到各种干扰和噪声的影响。

在进行频谱分析之前，我们需要对信号进行降噪处理，以获得准确的频谱结果。

Matlab提供了`denoise`函数可以进行信号的降噪处理，例如小波降噪、基于稀疏表示的降噪等。

四、频谱分析方法频谱分析是指对信号的频率成分进行分析和研究的过程。

常见的频谱分析方法有傅里叶变换、功率谱估计、自相关函数等。

1. 傅里叶变换：傅里叶变换是频谱分析的基础方法之一，可以将信号从时间域转换到频域。

Matlab提供了`fft`函数用于计算离散傅里叶变换（DFT），可以得到信号的频谱图。

MATLAB在无线传感器网络中的应用指南

MATLAB在无线传感器网络中的应用指南在现代科学和工程领域中，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）的应用越来越广泛。

WSN由大量小型无线传感器节点组成，这些节点能够自主感知、采集数据，并通过无线通信网络将数据传输至集中器或数据中心。

WSN已被应用于气象监测、环境监测、农业、健康监护等众多领域。

在WSN的开发和研究过程中，MATLAB作为一种强大的工具和编程语言，发挥着重要的作用。

一、WSN的节点设计与仿真在WSN中，节点的设计和仿真是非常关键的一步。

节点的设计涉及到硬件选择、电力管理、信号处理等方面。

而MATLAB作为一种强大的数学计算和仿真平台，可以用来进行节点电路的建模和仿真。

通过MATLAB的仿真工具箱，我们可以模拟不同节点设计的性能，并根据需求进行优化。

例如，我们可以使用MATLAB中的Simulink仿真工具箱来建立一个节点的能耗模型，并对不同的电源管理方案进行仿真分析。

这些仿真结果可以为节点设计和性能优化提供指导。

二、WSN的信号处理与数据分析在WSN中，节点通过传感器感知到的物理信号需要进行适当的信号处理和数据分析。

MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以用于节点感知信号的预处理、滤波、降噪等操作。

此外，MATLAB还有强大的数据分析和可视化工具，可以帮助用户对节点采集到的数据进行统计分析、特征提取、模式识别等工作。

通过MATLAB，我们可以方便地对WSN数据进行处理和分析，得到有用的信息和结论。

三、WSN的网络协议设计与优化在WSN中，节点之间的通信是无线的，因此网络协议的设计和优化显得尤为重要。

MATLAB提供了用于无线通信和网络建模的工具箱，可以用于WSN网络协议的设计和性能评估。

通过MATLAB，我们可以模拟和优化WSN网络的拓扑结构、路由算法、功率控制和数据传输效率等方面。

此外，MATLAB还可以用于分析网络中的信道传输特性、干扰和抗干扰能力等参数，帮助用户设计高效、可靠的WSN网络协议。

认知无线电中频谱感知技术研究 Matlab仿真免费分解

毕业设计（论文）题目：认知无线电中频谱感知技术研究专业：学生姓名：班级学号：指导教师：指导单位：20分太坑爹了。

老子放个免费的日期：年月日至年月日摘要无线业务的持续增长带来频谱需求的不断增加，无线通信的发展面临着前所未有的挑战。

认知无线电技术作为一种智能频谱共享技术有效的缓解了这一矛盾。

它通过感知时域、频域和空域等频谱环境，自动搜寻已授权频段的空闲频谱并合理利用，达到提高现有频谱利用率的目的。

频谱感知技术是决定认知无线电能否实现的关键技术之一。

本文首先介绍了认知无线电的基本概念，对认知无线电在 WRAN 系统、UWB 系统及 WLAN 系统等领域的应用分别进行了讨论。

在此基础上，针对实现认知无线电的关键技术从理论上进行了探索，分析了影响认知网络正常工作的相关因素及认知网络对授权用户正常工作所形成的干扰。

接着详细讨论了频谱检测技术中基于发射机检测的三种方法：匹配滤波器检测法、能量检测法和循环平稳特性检测法。

为了检验其正确性，借助 Matlab 工具，在Matlab 平台下对能量检测和循环特性检测法进行了建模仿真，比较分析了这两种方法的检测性能。

研究结果表明：在低信噪比的情况下，能量检测法检测正确率较低，检测性能远不如循环特征检测。

其次还详细的分析认知无线电的国内外研究现状及关键技术。

详细阐述了频谱感知技术的研究现状和概念，并指出了目前频谱感知研究工作中受到关注的一些主要问题，围绕这些问题进行了深入研究。

关键词：感知无线电；频谱感知；匹配滤波器感知；能量感知；合作式感知；ABSTRACTThe development of the wireless business results in increasing needs of the frequency. Wireless communication is facing a challenge. Radio resource is distributed by the government, which generally rises inequality and waste of Radio resource. So，there is a contradiction between the waste and the shortage of Radio resource. The cognitive radio, a technology of intelligent spectrum sharing, effectively bridges the contradiction. Based on the perception of time domain, frequency domain and airspace，automatic discovery and reasonably use of free spectrum among distributed spectrum，the cognitive radio improves the utilization ratio in the existing frequency. Spectrum sensing is one of the sky technologies in the cognitive radio.Based on the introduction of Cognitive Radio(CR) and the discussion of applications of CR in WRAN, UWB and WLAN, the key technologies of achieving CR were researched in theory and the factors controlling cognitive network and the interferences raised by cognitive network in normal working of authorized user were analyzed. The related method and technology of signal detection was theoretically derived in the severe environment of weak signal and low signal to noise ratio that is must facing to achieve CR. With the algorithm analysis of digital filter, the selection principle of windows function was proposed. Three spectrum detection methods namely matching filter detection way, energy detection way and cycle property detection way, were investigation in great detail. For testing and verifying the correction of above results, the detailed modeling and simulation of energy detection and cycle property detection were completed with Matlab and the performances of that two detections were also compared. The results show that the energy detection way , in the low SNR , is low and the property of that is very poorer than the cycle property detection. And this paper suggested that improvement of algorithm of window function can promote the performance of cycle detection algorithm.Secondly, detailed analysis of the cognitive radio is also and the key technology research status.Elaborated on spectrum the sensing techniques and concepts Research,then points out the research work in the spectrum sensing some of the main issues of concern,around these issues in depth study also.Key Words：Cognitive Radio；Spectrum Sensing；Matched filter Sensing；Energy Sensing；Cooperative Sensing；目录第一章绪论 (1)1.1认知无线电的研究背景及意义 (1)1.2认知无线电技术的国内外发展现状 (1)1.2.1国际上和我国认知无线电技术的研究情况 (1)1.3全文的主要结构和研究内容 (6)第二章认知无线电技术 (8)2.1频谱感知技术 (8)2.2频谱分配技术 (9)2.3功率控制技术 (10)2.4认知无线电技术的应用 (11)2.4.1认知无线电在WRAN中的应用 (11)2.4.2认知无线电在UWB系统中的应用 (11)2.4.3认知无线电在WLAN中的应用 (12)2.5本章小结 (12)第三章认知无线电频谱感知技术 (14)3.1频谱感知技术系统模型 (17)3.2单节点频谱感知技术 (18)3.2.1匹配滤波器感知 (18)3.2.2能量感知 (20)3.2.3循环平稳感知 (23)3.2.4单节点频谱感知的局限性 (26)3.3合作式频谱感知技术 (28)3.3.1合作式频谱感知的概念 (28)3.4合作式频谱感知的关键技术 (30)3.4.1“与”准则 (30)3.4.2“或”准则 (31)3.4.3“K秩”法 (32)3.5基于干扰温度的感知技术 (33)3.6本章小结 (35)第四章实验仿真 (37)4.1实验仿真环境 (37)4.2能量检测仿真与结果 (37)4.3匹配滤波器检测仿真与结果 (38)4.4合作式检测仿真与结果 (39)4.5本章小结 (41)第五章结束语 (43)5.1论文总结 (43)5.2未来研究展望 (44)致谢................................... 错误!未定义书签。

如何使用Matlab进行无线传感器网络设计和优化

如何使用Matlab进行无线传感器网络设计和优化使用Matlab进行无线传感器网络设计和优化无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，通过无线通信协作进行数据采集和传输。

在各个领域中，WSN的应用范围越来越广泛，并且对网络的设计和优化提出了更高的要求。

本文将介绍如何使用Matlab进行WSN的设计和优化，以帮助读者更好地理解和应用此工具。

一、Matlab介绍及其在WSN中的应用Matlab是一种高级技术计算语言和环境，具有强大的数据分析和建模能力，尤其适用于科学和工程问题的解决。

在WSN中，Matlab可以用于设计、建模和分析网络通信协议、节点部署和能量消耗等方面的问题。

通过Matlab提供的各种工具箱和函数，可以实现WSN的仿真、优化和性能评估。

二、WSN设计中的关键问题在设计WSN时，需要考虑以下关键问题：1.节点部署：合理的节点部署是保证网络性能和能量效率的重要因素。

在Matlab中，可以使用图形处理和优化算法来确定最佳的节点部署策略，并在仿真中验证其有效性。

2.能量管理：WSN中节点的能源是有限的，因此如何管理和优化节点的能量消耗是一个重要的问题。

Matlab提供了多种能量管理算法的实现，可以用于节点睡眠调度、能量平衡和能量感知等方面的研究。

3.路由协议：在WSN中，节点之间的通信通过路由协议来实现。

设计高效的路由协议是提高网络性能和可靠性的关键。

Matlab中提供了各种路由协议的实现和性能评估工具，可以用于比较和选择最适合的路由策略。

三、使用Matlab进行WSN节点部署节点部署是WSN设计的第一步，合理的节点部署可以提高网络的覆盖率和通信质量。

在Matlab中，可以使用图形处理和优化算法来实现最佳的节点部署策略。

首先，可以通过Matlab的图形处理工具箱创建网络拓扑图，然后使用网络分析和优化算法找到最佳的节点部署位置。

认知无线电的几种频谱感知方法研究

图2 谱相关检测模型
收信号通过带宽为姚的滤波器，时间为检测不，误警概率计算公式为‘ ’ 牲
设信号为循环平稳且功率有限，则在时间1一 / 2 ， / 2 上谱相关函数为 T T ]
弓夕性 =Q 二 ) 气
) l (
严二跳 ‘争” ( ⑦把。小梦一‘ 4 )
【阉安康，韩厚德.提高真空绝热板绝热效 1 果的探索. 能量利用与研究【] . 2005 ， J 2 1
高新技术
认知无线电的几种频谱感知方法研究①
江莹杨屁
(江苏南京邮电大学
江苏南京
1 2 0003 )
摘要: 认知无线电是一种可以感知周围通信环境来改变发射机在特定的参数上实时改变的智能通信系统。它采用动态频谱管理来提高频谱利用率，高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的关键技术，文中对频谱感知技术的能量检测法、谱相关检测法和协同感知等进行了讨论，并分析了各种方法的特点和性能。关键词: 频谱感知认知无线电能量检测谱相关检测协同感知中图分类号:T NS 文献标识号: A 文章编号: 1672一 3791(2007)04(a卜0006一 02
2 能量检测
设定概率得到判限玲，误警后，决门从
而到测率得预概弓
图 1 能量检测模型传统的信号检测方法都是基于能量检测的，图 1 是能量检测模型错误! 未找到引用源。对接收信号做N 点FFT ，转换到频域，然后对频域信号求模平方，检测判决方法是先设置一个门限，然后将设置的能量计算值与设置的门限相比较，超过判决门限，就认为该频段内有授权用户的存在。能量检测法的优卢是不需要知道信号的先验知识，在实现卜非常的简单，它的缺点是: 首先判决门限比较难确定，门限很大程度上受到未知噪声的影响。其次在低信噪比的情况下，信号淹没在噪声中，用能最检测从局限性很大，最后，能量检测只是计算倩号的能量，不能分区出调制信号、噪声和干扰，因而就无法判断出究竟是噪声还是其他的次用户。衡量能量检测性能时，一般假设传输信道是高斯分布的，噪声强度是平稳的。设接

认知无线电频谱感知技术性能分析及优化

认知无线电频谱感知技术性能分析及优化认知无线电频谱感知技术性能分析及优化摘要：随着无线通信技术的迅猛发展，频谱资源已经成为一种紧缺资源。

认知无线电技术可以有效地提高频谱利用效率，其中频谱感知技术是认知无线电的核心。

本文通过对频谱感知技术的性能进行分析与优化，旨在提高认知无线电系统的性能，优化频谱资源利用效率。

一、引言随着移动通信、物联网、卫星通信等无线应用的迅猛发展，对频谱资源的需求越来越大。

然而，可用的频谱资源是有限的，频谱资源的短缺已经成为限制无线通信发展的主要瓶颈之一。

因此，如何提高频谱利用效率成为一个重要的问题。

二、认知无线电技术概述认知无线电技术是指无线电设备能够感知和理解周围的无线电环境，并根据环境的变化做出相应的调整。

它基于频谱感知技术，可以利用未被使用的频谱资源进行通信，提高频谱的利用效率。

认知无线电技术可以通过对频谱的感知、推理和决策来实现智能的频谱管理。

三、频谱感知技术性能分析1. 频谱感知的基本原理频谱感知是指无线电设备通过感知和监测周围的频谱环境，获取可用频谱资源的状态信息。

它可以通过不同的感知方法实现，如能量检测、周期性检测、协作感知等。

2. 频谱感知的性能评估指标频谱感知的性能可以通过以下指标进行评估：感知准确率、感知时间、感知能耗等。

感知准确率是评估频谱感知的重要指标，它可以反映无线设备对频谱环境的感知能力。

3. 频谱感知技术存在的问题频谱感知技术在实际应用中存在一些问题，主要包括感知准确率不高、感知时间过长、感知能耗大等。

这些问题限制了认知无线电系统的性能和频谱利用效率。

四、频谱感知技术性能优化1. 多参数优化算法通过使用多参数优化算法，可以有效地优化频谱感知技术的性能。

例如，可以使用遗传算法、粒子群算法等优化算法来优化感知准确率、感知时间等指标。

2. 机器学习算法机器学习算法在频谱感知技术中的应用也可以提高性能。

通过训练模型，可以提高感知准确率，并减少感知时间。

认知无线电网络中频谱感知性能分析

第３７卷
第３期
计
算
机科
学
２１００年３月
ＣｏｐｅＳｃｅｅｍｕｔｒｉｎｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ３１３．Ｍａ０１ｒ２０
认知无线电网络中频谱感知性能分析
丁汉清杨家玮赵志远。（安电子科技大学综合业务网国家重点实验室信息科学研究所西安７０７）西１０１
（郑州轻工业学院计算机与通信工程来自院郑州４００）５０２。
摘要分析了认知无线电网络中使用能量检测器进行频谱检测的性能。仿真结果表明，衰落会使认知无线电用户
检测性能下降，采用硬合并协作方案的合作频谱检测可以提高认知无线电系统的检测概率，但认知无线电系统的虚警概率也会随着参与协作的用户数的增多而上升，特别是控制信道不理想时，协作检测会导致虚警概率下限的出现，造
成频谱利用率达不到预期的目标。关键词认知无线电，谱空穴，谱感知频频ＴＮ９１２１．３文献标识码Ａ中图法分类号
ＰｅｆｒａｃｒｏｍｎｅＡｎａｙｉｆＳｃｒｍｅｓｎｎＣｏｎｉｉｅＲａｏＮｅｗｏｋｌｓｓｏｐｅｔｕＳｎｉｇｉｇｔｖｄｉｔｒ
ＤＩＮＧｎｑｎＹＡＮＧｉ－ｉＺＨａ－ｉｇ・ＪａｗｅＨＡＯｈ－ｕｎＺｉａｙ
（ｅＳｔｔｙＬ．ＴｈａｅＫｅａｂＩＳＮ。ｎｆｒｔｏｉｎｃｎｔｕｅＸｉｉｎＵｎｉｅｓｔＸｉａ１０１，ｉａＩｏｍａｉｎＳｃｅｅＩｓｉｔ，ｄａｔｖｒｉｙ， ’ｎ７０７Ｃｈｎ）（ｃｏｆＣｏＳｈｏｌｏｍｐｕｅｎｍｍｕｃｔｏｇｉｅｒｎＺｈｎｚｏｎｔｔｔｆＬｉｈｎｄｓｒＺｈｎｚｏ５０２，ｔｒａｄＣｏｎｉａｉｎＥｎｎｅｉｇ，ｅｇｈｕＩｓｉｕｅｏｇｔＩｕｔｙ，ｅｇｈｕ４００Ｃｈｉａ。ｎ）

基于MATLAB的无线电信号功率谱仿真与分析

文章编号！007-757X (2019)04-0032-03基于MATLAB 的无线电信号功率谱仿真与分析肖军，刘洲洲(西安航空学院电子工程学院，西安710077)摘要：用Matlab仿真对无线电信号功率谱进行分析。

通过经典谱估计的平均周期图法仿真分析和现代功率谱估计之最大熵谱估计法仿真分析比较，发现平均周期图法分析的功率谱主瓣变宽，频率分辨率下降，谱线起伏更大；最大熵谱估计法分析的功率谱，解决了旁瓣泄露问题。

最终得出了选择合适的模型阶数f 值，可以得到最佳效果。

关键词：M A T L A B ;功率谱；无线电；分辨率中图分类号：T P 29文献标志码：ASimulation and Analysis of Radio Signal Power Spectrum Based on MATLABX I A O J u n ，L IUZhouzhou(Schoot of Electronic Engineering，Xi?an Aeronauticat University，Xi?an 710077)Abstract ： In this paper，the power spectrum of radio signat i s analyzed by M A T L A B simulation. The results show that themain tobe of the power spectrum i s widened，the frequency resolution i s reduced and the fluctuation of the spectrum i s larger by comparing the simulation analysis of the average periodogram method of classical spectrum estimation with the simulation analysis of the m a x i m u m entropy spectrum estimation method of modern power spectrum estimation. T he m a x i m u m entropy spectral estimation method i s used to analyze the power spectrum and solve thesidelobe leakage problem. Finally，the bestobtained by choosing the appropriatemodel orderKeywords : M A T L A B ; Power spectrum; Radio; Resolution引言无线通信发展迅猛，加速推动社会信息化，也支撑着当前的信息产业。

认知无线电中的频谱感知技术的研究

认知无线电中的频谱感知技术的研究频谱感知技术（Spectrum Sensing Technology）是无线通信领域中的一项关键技术，用于实时监测和掌握无线电频谱利用状况。

在实际应用中，频谱感知技术可以帮助无线通信系统在频谱资源有限的情况下更高效地利用频谱，提高通信质量和吞吐量。

频谱感知技术主要包括两个方面的内容，即频谱监测（Spectrum Monitoring）和频谱分析（Spectrum Analysis）。

频谱监测主要用于监测和探测频谱中的信号活动，通过收集并分析频谱中的信号信息，获取频谱利用的实际情况和空闲频段的位置。

频谱分析则是对收集到的频谱信息进行分析，从而获得更为详细的频谱利用情况，包括信号类型、功率水平等参数。

频谱感知技术的研究主要包括以下几个方面：1.频谱探测算法的研究：频谱探测算法是频谱感知技术的核心，主要用于对频谱进行探测和监测。

目前常用的探测算法包括能量检测、周期性检测、协方差检测等。

研究者通过改进和创新算法，提高频谱探测的灵敏度和准确性，从而更好地感知频谱环境。

2.频谱数据库的构建和管理：频谱感知技术需要依赖频谱数据库来存储、管理和查询频谱信息。

研究者需要设计合理的数据库结构，确保频谱信息的高效存储和查询。

此外，频谱数据库还需要支持实时更新，保持频谱信息的时效性。

3.多传感器协同感知：通过多个传感器的协同感知，可以提高频谱感知的全局性和鲁棒性。

多传感器协同感知可以通过传感器部署优化、传感器选择算法优化等方式实现，研究者需要探索合适的方法和算法，提高系统的感知性能。

4.频谱共享与动态频谱分配：频谱感知技术可以帮助实现频谱资源的共享与动态分配。

研究者需要借助频谱感知技术，实现对频谱的实时监控和调度，从而实现频谱资源的高效利用。

此外，研究者还需考虑频谱共享和动态频谱分配对无线通信系统性能的影响，并提出相应的优化策略。

5.频谱感知技术在无线电认知网络中的应用：无线电认知网络是基于频谱感知技术的一种新型无线通信网络，可以通过感知频谱，智能地分配和共享频谱资源。

认知无线电中的一种分散协作频谱感知技术

这个问题的方法之
一
。
协作频谱感知正是解决
，
户使用
，
随着通信的不断发展
频谱资源变得越来越缺乏
。
，
，
通过文献 [4 ] 和 [5 ] 的分析可知
，
通过
传统管理方式也受到了极大的挑战频段中
题
，
，
大量研究表明
；
然而
，
通过文献 [3 ] 的分析可知
在整个系统
，
可选择协作是指用户可以自动选
。
中
，
认知用户与首要用户之间的信道状况有好有坏
当多径
择采用协作方式或者不采用协作方式
为了提高认知用户的侦测概率
，
…
。
改善系统灵敏度
本文讨论的是两个用户的系统
了潜在的频谱使用者获得进入频谱的能力
因此
，
认知无
线电技术越来越受到关注 P 】
。
2
，
协作策略
通过参考文献可知
，
认知无线电通过对频谱进行不断监测来发现频谱空穴
＝
０ｈ
Ｐ＋（２０√ ２ｐ）ｌ＋ｗ１＋卢２ｈ２３
ｙｔｗ２＝ｅｈＰ
Ｐ首要用户：ｕ：知用户１１认Ｕ：知用户２２认Ｒ：要用户接收机ｒ首Ｒ：知用户接收机ｃ认

无线电频谱感知与认知无线电技术研究

无线电频谱感知与认知无线电技术研究无线电频谱是无线通信的基础资源，而频谱资源的有效管理和利用对于提升无线通信系统的性能至关重要。

在过去的几十年中，无线电频谱被广泛地使用，导致频谱资源日益紧张。

传统的固定频谱分配方式存在频谱利用率低、频段冲突以及频谱依赖性强等问题。

为了最大化地利用频谱资源，无线电频谱感知与认知无线电技术被提出并得到了广泛的研究和应用。

无线电频谱感知是一种能够通过物理层技术对当前频谱利用状况进行实时监测和感知的技术。

它能够帮助无线设备感知到周围频谱环境中的占用情况，并将这些信息反馈给认知无线电系统，从而实现动态频谱分配和自适应调制等功能。

频谱感知的关键是通过感知结果识别和识别信号的类型，以及信号的参数属性。

感知技术可以利用无线设备或者网络中的其他传感器来获取环境中的信号信息，然后通过算法处理和分析，得到频谱感知结果。

在频谱感知的基础上，认知无线电技术进一步实现了对频谱资源的动态分配。

认知无线电通过对当前频谱利用状况的感知，并结合系统自身的能力和需求，动态选择空闲频谱资源进行使用。

这种动态的频谱分配方式，能够提高频谱利用效率，并满足不同通信系统之间的共存和互操作性要求。

认知无线电技术的核心是通过无线电的智能控制实现频谱资源的动态管理，以提高网络容量、增强通信质量和扩大通信覆盖范围。

无线电频谱感知与认知无线电技术的研究主要包括以下几个方面：首先，感知算法的研究是频谱感知技术研究的核心之一。

感知算法需要能够有效地对环境中的信号进行检测、识别和参数估计。

感知算法的设计需要考虑信号的低信噪比检测、多信号的并行处理以及信号参数的准确估计等问题。

目前，常用的感知算法包括能量检测、协方差匹配算法、瞬态检测算法等。

其次，认知无线电系统中的频谱分配算法是研究的重点。

频谱分配算法需要根据当前感知到的频谱情况进行决策，以确定最优的频谱分配方案。

常用的频谱分配算法包括最大增益算法、最小干扰算法和遗传算法等。

基于Matlab和通用软件无线电外设的频谱感知实现

基于Matlab和通用软件无线电外设的频谱感知实现秦协安;王玲;赵海涛;邓毅【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】为提高频谱资源的利用率，针对实际无线通信信道，搭建基于Matlab 和通用软件无线电外设的无线通信系统平台，应用能量检测法对主用户信号进行频谱感知和可用频谱带宽估计，实现频谱检测并为次用户的频谱接入提供判断依据。

实验结果表明，该方法能快速准确地实现无线电系统通信，并且在高信噪比和采样个数较多的情况下，能较好地检测频谱占用情况，满足认知无线电频谱感知的要求。

%To improve the utilization of spectrum resource,with real wireless channel,a software radio system consisting of Matlab and Universal Software Radio Peripheral ( USRP ) is applied as a new experiment platform for wireless communication system. With the platform,this paper completes an energy-based detection algorithm for spectrum sensing and estimating available spectrum bandwidth, realizes spectrum sensing and provides a basis for judgment in second user’ s spectrum access. Experimental results show that the method can de used to design wireless system communication quickly and accurately. In high Signal NoiseRatio(SNR) and the more number of sampling cases,it can well realize spectrum sensing and meet the requirements of spectrum sensing of cognitive radio.【总页数】5页(P106-110)【作者】秦协安;王玲;赵海涛;邓毅【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082;国防科学技术大学电子科学与工程学院，长沙410073;中国人民解放军73685部队，南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.频谱异构认知无线电中基于吞吐量降的空时频谱机会感知 [J], 李小强;周琦;芮茂海;李颖2.基于在线异常感知的无线电网络抗SSDF攻击协作频谱感知框架 [J], Yang Zhen;Qi Xingbin3.基于通用软件无线电外设的OFDM信道物理密钥量化分析 [J], 丁宁;管新荣;杨炜伟4.基于压缩感知的协作感知无线电频谱检测 [J], 钱永青5.基于压缩感知的协作感知无线电频谱检测 [J], 钱永青因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

感知无线电中的协作频谱感知技术研究

感知无线电中的协作频谱感知技术研究杨茜北京邮电大学信息工程学院，北京 (100876)E-mail：yangqianhust@摘要：感知无线电技术可以有效缓解频谱分配与利用之间的矛盾，频谱感知技术是感知无线电应用的基础和前提。

协作分集能有效消除阴影效应的影响，改善系统性能。

本文阐述了将协作分集运用到感知无线电频谱感知中的好处。

首先简要介绍协作频谱感知的基本原理，接着分析两感知用户协作的感知无线电网络模型。

通过仿真对比可以看到使用协作频谱感知后，授权用户的检测时间明显减少，系统灵敏度得到了显著提高。

关键词：感知无线电，频谱感知，协作，灵敏度中图分类号：TN921．引言目前对于频谱资源管理，国际上采用的通用做法是实行授权和非授权频率管理体制[1]。

在已分配的授权频段与非授权频段中，存在着频谱资源利用的不平衡性：一方面，授权频段占用了整个频谱资源的很大一部分，由于在某些地区授权用户不会在任何时间都使用其频段，因此不少授权频段存在“频谱空洞”；另一方面，开放使用的非授权频段占整个频谱资源的很小一部分，而在该频段上的用户却很多，业务量拥挤，无线电频段趋于饱和。

为了提高频谱资源的利用率，瑞典皇家学院Joseph Mitola博士提出了感知无线电（CR）概念[2]。

CR 是一个智能无线通信系统。

它能够感知外界环境, 并使用人工智能技术从环境中学习, 通过实时改变某些操作参数(比如传输功率、载波频率和调制技术等), 使其内部状态适应接收到的无线信号的统计性变化, 以达到以下目的：任何时间任何地点的高度可靠通信，对频谱资源的有效利用[3]。

非授权用户在利用频谱空洞的同时不能影响授权用户的正常通信，这就要求感知无线电设备在某时、某地能够准确感知是否存在频谱空洞，同时还应保证检测时间足够短。

常规的检测授权用户的方法受到接收到的信号的强度限制，由于多径衰落和遮蔽的影响，信号强度可能大大降低。

而在衰落环境下，协作分集能克服硬件复杂度、成本等原因扩大系统容量，提高网络服务质量，改善系统性能。

频谱感知技术matlab

频谱感知技术matlabEnglish Answer:Spectrum sensing techniques in MATLAB.Spectrum sensing is a fundamental technique for cognitive radio technology, which allows unlicensed users to access spectrum bands that are not used by licensed users. To enable spectrum sensing in MATLAB, several advanced techniques can be utilized:Energy Detection:Energy detection is a simple and widely used methodthat measures the energy of a signal over a specific frequency band.It determines whether the band is occupied by comparing the measured energy to a predefined threshold.In MATLAB, you can implement energy detection using the `energyDetector` function.Matched Filtering:Matched filtering correlates the received signal with a known waveform representing the expected signal in the desired band.If the correlation coefficient exceeds a threshold, the band is considered occupied.MATLAB provides the `matchedFilter` function for this technique.Cyclostationary Feature Detection:Cyclostationary features refer to statistical properties of a signal that exhibit periodic variations over time.This technique exploits these features to distinguishbetween occupied and unoccupied bands.In MATLAB, you can use the `cyclostationaryDetector` function.Wavelet-Based Detection:Wavelet-based detection decomposes the signal into different scales and analyzes the energy distribution.It identifies suspicious bands based on specific wavelet coefficients.MATLAB offers the `waveletDetector` function for this approach.Cooperative Sensing:Cooperative sensing involves multiple nodes collaborating to enhance the accuracy of spectrum sensing.Each node collects its own measurements and shares themwith others for decision-making.MATLAB supports cooperative sensing through the`cooperativeDetector` function.Implementation in MATLAB.To implement spectrum sensing in MATLAB, you can follow these steps:1. Load the signal to be analyzed and define the frequency band of interest.2. Select the desired spectrum sensing technique from the functions mentioned above.3. Set the necessary parameters, such as the threshold for occupancy determination.4. Run the spectrum sensing function on the signal to obtain the occupancy information.5. Display the results and analyze the performance of the chosen technique.By utilizing these techniques and following the outlined implementation steps, you can effectively perform spectrum sensing in MATLAB for your cognitive radio applications.Chinese Answer:频谱感知技术在 MATLAB 中的实现。

频谱感知技术在认知无线电中的作用

频谱感知技术在认知无线电中的作用频谱感知技术作为认知无线电的核心组成部分，对于实现频谱资源的有效利用与动态管理至关重要。

该技术使无线通信系统能够识别并利用未被授权用户占用的频谱空洞，即所谓的频谱机会，进而提升频谱效率，缓解频谱资源紧张问题。

以下是频谱感知技术在认知无线电中发挥作用的六个关键方面：一、频谱监测与识别频谱感知技术首先通过监测无线通信环境，实时捕捉频谱使用情况。

这一过程涉及连续扫描宽频段，收集并分析射频信号，以识别哪些频段正在被使用，哪些处于空闲状态。

通过精确的频谱监测，认知无线电能够快速识别出可用的频谱资源，为动态接入和利用创造条件。

二、频谱空洞检测与利用在完成频谱监测的基础上，频谱感知技术进一步实现频谱空洞的精准检测。

它利用各种算法，如能量检测、匹配滤波检测和循环平稳特征检测等，来区分噪声与实际信号，判断频谱是否真正空闲。

一旦发现空洞，认知无线电用户便能在不干扰原有授权用户的情况下，临时接入这些频段进行数据传输，极大提高了频谱资源的利用率。

三、动态频谱共享与管理频谱感知技术是实现动态频谱共享机制的基础。

通过实时感知和分析频谱使用状况，认知无线电网络能灵活调整自身的操作频率，避免与授权用户发生冲突，同时与其他认知无线电用户协调共享频谱资源。

这种动态分配策略提高了网络的整体灵活性和适应性，为未来大规模物联网、5G及以后的通信系统提供了重要的技术支持。

四、干扰规避与保护机制频谱感知技术不仅用于寻找可用频谱，也是实现有效干扰管理的关键。

通过对周围环境的持续监测，认知无线电能够预测并避免潜在的干扰源，采取主动避让策略，或通过调整发射功率、频率或调制方式来最小化对授权用户和其他认知无线电用户的干扰。

这种能力对于保障通信质量和维护无线电频谱秩序至关重要。

五、频谱利用策略优化基于频谱感知的丰富数据，认知无线电系统能够执行高级的数据分析和机器学习算法，优化频谱利用策略。

这包括预测未来频谱使用模式、识别频谱使用趋势以及自动调整接入策略，以适应不断变化的频谱环境。