认知无线电频谱感知之功率检测matlab代码

matlab中功率谱估计的函数

在matlab中，功率谱估计是信号处理和频谱分析中常用的一种方法。

通过对信号的频谱特性进行估计，可以有效地分析信号的功率分布情况，从而为信号处理和系统设计提供重要的参考信息。

在matlab中，提供了多种功率谱估计的函数，以下将对其中几种常用的函数进行介绍和分析。

1. periodogram函数periodogram函数是matlab中用于估计信号功率谱密度的函数之一。

它基于傅里叶变换将离散时间信号转换成频域信号，然后计算频域信号的功率谱密度。

其调用格式为：[Pxx, F] = periodogram(x,window,nfft,fs)其中，x为输入的离散时间信号，window为窗函数，nfft为离散傅里叶变换的点数，fs为信号的采样频率。

periodogram函数返回的Pxx 为功率谱密度估计值，F为对应的频率。

2. pwelch函数pwelch函数也是用于估计功率谱密度的函数，它采用了Welch方法，通过对信号进行分段处理，然后对各段信号进行傅里叶变换，并对各段功率谱密度进行平均。

其调用格式为：[Pxx, F] = pwelch(x,window,noverlap,nfft,fs)其中，x为输入的离散时间信号，window为窗函数，noverlap为相邻分段的重叠点数，nfft为离散傅里叶变换的点数，fs为信号的采样频率。

pwelch函数返回的Pxx为功率谱密度估计值，F为对应的频率。

3. cpsd函数cpsd函数用于估计信号的交叉功率谱密度，即两个信号之间的频谱特性。

其调用格式为：[Pxy, F] = cpsd(x,y,window,noverlap,nfft,fs)其中，x和y为输入的两个离散时间信号，window为窗函数，noverlap为相邻分段的重叠点数，nfft为离散傅里叶变换的点数，fs为信号的采样频率。

cpsd函数返回的Pxy为交叉功率谱密度估计值，F为对应的频率。

4. mscohere函数mscohere函数用于估计信号的相干函数，即两个信号之间的相关性。

基于WRAN的认知无线电频谱感知

有５个国家或地区，目前，已有两家经过技术比较研究后退出，而决定采用ＤＢＴ标准的已有３个国家或Ｖ— ３地区。因此，中针对ＤＢＴ信号自身的特点进行研究，文Ｖ— 将数字电视广播系统中信号在不同的编码、调变与保护区间下所产生的变化，观察其循环稳态的特点以寻求稳定的辨识方式，作进一步分析。再
２ＤＶＢ— Ｔ特点
由于ＤＢＴ系统使用的是多载波的ＣＦＭ调制，一个载波可以支持ＱＳ、６Ａ和６ＱＭ３Ｖ－ＯＤ每ＰＫ１ＱＭ４Ａ
［稿日期】０９０－４收２０－３２［者简介］向南（９４）女，苏南京人，士，作刘１８－，江硕研究方向：知无线电。认
个部分：一是基站与同用户驻地设备通信的信道；一个是受该通信影响的临近信道。８２２另０．２设备需要通过基站的动态控制在较低的信噪比下，以非相关的方式感知信号，而确定主用户的存在，从但在频带内感知时，基站无法和用户驻地设备通信，因此，感知时间越长则对通信性能损害越大。另外，站并不需要每个用户基
第２期
刘向南：于ＷＲＮ的认知无线电频谱感知基Ａ
摘要：视频段的频谱感知技术研究的主要对象集中于目前只被３国家采纳的数字电视信号ＡＳ电个ＴＣ信号。据根

matlab 计算频谱的命令

【主题】matlab 计算频谱的命令一、matlab 中的频谱分析在 matlab 中，频谱分析是一种常见的数据处理技术，主要用于分析信号在频域上的特性。

频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分、周期性特征以及信号之间的关系，因此在信号处理、通信系统、音频分析等领域有着广泛的应用。

matlab 提供了丰富的频谱分析函数和命令，通过这些工具我们可以快速、准确地进行频谱分析，并获取有价值的信息。

二、常用的频谱分析命令1. fftfft 是 matlab 中最常用的频谱分析命令之一。

它可以将时域信号转换为频域信号，通过计算信号的傅立叶变换来获取信号的频谱信息。

其基本语法为：Y = fft(X)，其中 X 表示输入的时域信号，Y 表示输出的频域信号。

对于一个长度为 N 的输入信号，fft 命令将返回一个长度为 N 的复数数组，其中包含了信号在频域上的幅度和相位信息。

我们可以进一步对这些复数进行振幅谱和相位谱的分析，以获取更详细的频谱特征。

2. periodogramperiodogram 是用于计算信号功率谱密度（PSD）的命令。

它可以帮助我们分析信号在频域上的能量分布情况，从而了解信号的频率成分和能量分布情况。

其基本语法为：Pxx = periodogram(X)，其中 X 表示输入的信号。

通过 periodogram 命令，我们可以得到信号在不同频率上的功率谱密度估计值，以及相应的频率坐标。

这些信息对于分析信号的频谱特性非常有帮助，可以用于识别信号的主要频率成分和频率分布规律。

3. spectrogramspectrogram 命令用于计算信号的短时傅立叶变换，并绘制信号的时频谱图像。

它可以帮助我们观察信号在时间和频率上的变化规律，从而发现信号的时变特性和频率变化趋势。

其基本语法为：S = spectrogram(X)，其中 X 表示输入的信号。

通过 spectrogram 命令，我们可以得到信号的时频谱图像，其中横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色表示信号强度。

matlab 功率谱计算

matlab 功率谱计算在MATLAB中，可以使用多种方法来计算信号的功率谱。

下面我将从多个角度介绍几种常用的方法。

方法一，使用fft函数计算功率谱。

1. 首先，将信号进行零均值化，即减去信号的均值。

2. 然后，使用fft函数对零均值化后的信号进行傅里叶变换，得到频域表示。

3. 对频域表示进行平方运算，得到每个频率分量的幅度平方。

4. 最后，对幅度平方进行归一化处理，即除以信号长度和采样频率的乘积，得到功率谱密度。

示例代码如下：matlab.% 假设信号为x，采样频率为Fs.x = % 输入信号。

Fs = % 采样频率。

% 零均值化。

x = x mean(x);% 计算功率谱。

N = length(x); % 信号长度。

X = fft(x); % 傅里叶变换。

Pxx = (abs(X).^2)/(NFs); % 幅度平方归一化。

% 绘制功率谱图。

f = (0:N-1)(Fs/N); % 频率轴。

plot(f, 10log10(Pxx));xlabel('频率 (Hz)');ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)');方法二，使用pwelch函数计算功率谱。

MATLAB还提供了pwelch函数，可以更方便地计算信号的功率谱密度估计。

pwelch函数使用了Welch方法，可以自动进行分段加窗、重叠和平均处理，得到更准确的功率谱估计结果。

示例代码如下：matlab.% 假设信号为x，采样频率为Fs.x = % 输入信号。

Fs = % 采样频率。

% 计算功率谱。

[Pxx, f] = pwelch(x, [], [], [], Fs);% 绘制功率谱图。

plot(f, 10log10(Pxx));xlabel('频率 (Hz)');ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)');以上是两种常用的计算信号功率谱的方法，你可以根据实际需求选择适合的方法进行计算。

matlab功率谱计算

matlab功率谱计算在MATLAB中，可以使用函数`pwelch`来计算信号的功率谱。

具体步骤如下：1. 准备信号数据。

您可以将信号数据保存在一个向量或数组中。

2. 设置参数。

您需要设置窗口长度（窗长）和窗口重叠。

窗长（window length）指的是计算功率谱时使用的每个窗口的数据点数。

通常情况下，窗长应该是2的幂次方，这样计算效率更高。

窗口重叠（window overlap）指的是每个窗口之间数据点的重叠数。

通常情况下，窗口重叠为窗长的一半。

3. 使用`pwelch`函数计算功率谱。

根据您的需求，可以指定输出参数和输入参数。

常见的输入参数有信号数据、窗长和窗口重叠数；常见的输出参数有频率和功率谱密度。

示例代码如下：```matlab% 准备信号数据signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];% 设置参数windowLength = 4; % 窗长windowOverlap = windowLength / 2; % 窗口重叠% 计算功率谱[powerSpectrum, frequencies] = pwelch(signal, windowLength, windowOverlap);% 绘制功率谱图plot(frequencies, 10*log10(powerSpectrum));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Power Spectral Density (dB/Hz)');```这段代码会计算信号的功率谱，并绘制功率谱图。

其中，`powerSpectrum`为计算得到的功率谱密度，`frequencies`为对应的频率。

注意：`pwelch`函数还有许多其他的输入参数和输出参数，您可以根据自己的需求进行配置。

具体可参考MATLAB的帮助文档。

matlab求功率谱

matlab实现经典功率谱估计fft做出来是频谱，psd做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息；频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数matlab中自功率谱密度直接用psd函数就可以求，按照matlab的说法，psd能实现Welch法估计，即相当于用改进的平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计。

psd求出的结果应该更光滑吧。

1、直接法：直接法又称周期图法，它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。

Matlab代码示例：clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nfft=1024;[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法plot(f,10*log10(Pxx));2、间接法：间接法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n)，然后对R(n)进行傅立叶变换，便得到x(n)的功率谱估计。

Matlab代码示例：clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %计算序列的自相关函数CXk=fft(cxn,nfft);Pxx=abs(CXk);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));plot(k,plot_Pxx);3、改进的直接法：对于直接法的功率谱估计，当数据长度N太大时，谱曲线起伏加剧，若N太小，谱的分辨率又不好，因此需要改进。

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

频谱感知类算法开源代码

频谱感知类算法开源代码随着无线通信技术的不断发展，频谱感知类算法在无线通信领域的应用越来越广泛。

为了促进该领域的交流和合作，许多研究者开始将频谱感知类算法的代码开源，以便于更多的人了解和改进这些算法。

本文将介绍一些常见的频谱感知类算法开源代码，并简要说明其应用场景和优缺点。

一、开源代码介绍1.CognitiveRadio(认知无线电)认知无线电是一种能够感知周围环境并自动调整无线传输参数的技术，以提高无线通信的可靠性、可用性和效率。

开源的认知无线电代码通常包括信号处理算法、信道估计算法、干扰避免算法等。

这些代码可以用于研究和开发基于认知无线电的无线通信系统。

2.SpectrumSensing(频谱感知)频谱感知是指通过检测无线频谱的占用情况，以确定信道质量和可用性的一种技术。

开源的频谱感知代码通常包括基于信号特征的频谱检测算法、基于机器学习的频谱检测算法等。

这些代码可以用于研究和开发基于频谱感知的无线通信系统，提高系统的性能和效率。

3.SignalProcessing(信号处理)信号处理是无线通信领域中非常重要的一个方面，包括滤波、调制、解调等。

许多开源的信号处理代码库可以用于研究和开发基于不同通信协议的无线通信系统。

这些库通常提供各种常用的算法和工具，以便于快速开发和测试新的通信协议。

二、应用场景和优缺点1.应用场景：实时监测频谱资源、提升网络容量和性能、支持频谱共享等。

开源代码的优点：提供了免费和开放的源代码，便于学习和研究；可以与其他开源项目合作，促进技术交流和合作；可以根据实际需求进行定制化开发，提高系统的性能和效率。

开源代码的缺点：可能存在安全漏洞和bug，需要仔细测试和评估；需要具备一定的编程和调试技能；可能缺乏商业支持和技术支持。

三、总结开源代码是促进频谱感知类算法研究和应用的重要工具，可以提供免费的源代码和工具，促进技术交流和合作。

然而，在使用开源代码时需要仔细测试和评估，以确保系统的安全性和稳定性。

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。

[2017年整理]matlab求功率谱

matlab实现经典功率谱估计fft做出来是频谱，psd做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息；频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数matlab中自功率谱密度直接用psd函数就可以求，按照matlab的说法，psd能实现Welch法估计，即相当于用改进的平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计。

psd求出的结果应该更光滑吧。

1、直接法：直接法又称周期图法，它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。

Matlab代码示例：clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nfft=1024;[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法plot(f,10*log10(Pxx));2、间接法：间接法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n)，然后对R(n)进行傅立叶变换，便得到x(n)的功率谱估计。

Matlab代码示例：clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %计算序列的自相关函数CXk=fft(cxn,nfft);Pxx=abs(CXk);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));plot(k,plot_Pxx);3、改进的直接法：对于直接法的功率谱估计，当数据长度N太大时，谱曲线起伏加剧，若N太小，谱的分辨率又不好，因此需要改进。

matlab中计算功率谱的4种方法

在MATLAB中，计算功率谱是信号处理和频谱分析中的重要任务。

功率谱可以帮助我们了解信号中不同频率成分的能量分布情况，对于理解信号特性和进行频谱分析都是至关重要的。

在MATLAB中，有多种方法可以用来计算功率谱，在本文中，我将介绍并比较其中的四种常用方法。

第一种方法是使用MATLAB中的`periodogram`函数。

`periodogram`函数可以直接计算信号的功率谱密度（PSD），它采用傅里叶变换的方法，将信号从时域转换到频域，并计算功率谱密度。

这种方法简单直接，适用于对功率谱快速估计的情况。

在使用`periodogram`函数时，我们可以指定窗函数和重叠比例等参数，来对功率谱的估计进行优化。

第二种方法是使用`pwelch`函数。

`pwelch`函数也可以用来计算信号的功率谱密度，它采用Welch方法，通过对信号进行分段，然后对每个段进行傅里叶变换，并对结果进行平均来估计功率谱密度。

Welch 方法可以减小估计的方差，得到更平滑和可靠的功率谱估计结果。

在使用`pwelch`函数时，同样可以指定窗函数和重叠比例等参数来优化估计结果。

第三种方法是使用`fft`函数和自行计算功率谱。

通过对信号进行傅里叶变换得到频谱，然后对频谱的幅度进行平方运算，即可得到功率谱。

这种方法的好处是灵活性高，可以根据具体需求对傅里叶变换和求平方的结果进行后续处理，比如进行平滑或滤波操作。

但是需要注意的是，自行计算功率谱需要对信号处理和频谱分析有较深的理解。

第四种方法是使用`cpsd`函数。

`cpsd`函数可以用来计算信号之间的交叉功率谱密度，适用于多信号系统中不同信号之间的频谱分析。

交叉功率谱密度可以帮助我们理解不同信号之间频率成分的相关性和影响程度，对于系统建模和故障诊断都是非常有帮助的。

MATLAB提供了多种方法来计算功率谱，每种方法都有其适用的场景和优势。

在具体应用中，我们可以根据信号特性和分析需求来选择合适的方法。

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）

Matlab中求功率谱密度的代码

[code]clear;%随机产生长度大于1000的‘0’、‘1’信号序列，对其进行QPSK调制%定义待仿真序列的维数Nglobal NN=2000;%定义产生‘1’的概率为pglobal pp=0.5;%产生随机二进制序列s_qpsk=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);%画出生成的随机序列图figure(1);stem(s_qpsk);axis([0 50 -0.5 1.5]);xlabel('维数N')ylabel('信号强度')title('0/1等概分布的信号')%********QPSK信号的数字调制********[m_qpsk1,m_qpsk2]=qpsk_modulation(s_qpsk);figure(2);plot(m_qpsk1,m_qpsk2,'r*');axis([-2 2 -2 2]);title('QPSK的信号空间图');%********插值，相邻信号间插入7个零点********insert_qpsk1=upsample(m_qpsk1,8);insert_qpsk2=upsample(m_qpsk2,8);%画出插值后的序列figure(3);subplot(2,1,1);plot(insert_qpsk1(1:90),'ro');axis([0 100 -1.5 1.5]);hold on;plot(insert_qpsk1(1:90));xlabel('实部信号');axis([0 100 -1.5 1.5]);title('QPSK插值后序列');subplot(2,1,2);plot(insert_qpsk2(1:90),'yo');axis([0 100 -1.5 1.5]);hold on;plot(insert_qpsk2(1:90));xlabel('虚部信号');axis([0 100 -1.5 1.5]);%********升余弦滤波器滤波********out_qpsk1=rise_cos(insert_qpsk1,N,8*N);out_qpsk2=rise_cos(insert_qpsk2,N,8*N);%画出滤波后的信号figure(5);subplot(2,1,1);n=1:100;plot(n,out_qpsk1(1:100),'.-r');hold on;m=25:104;stem(m,insert_qpsk1(1:80),'o');legend('滤波输出信号','输入信号');title('通过平方根升余弦滤波器滤波得到QPSK实部输出信号（10个周期）');subplot(2,1,2);plot(n,out_qpsk2(1:100),'.-r');hold on;stem(m,insert_qpsk2(1:80),'y');legend('滤波输出信号','输入信号');title('通过平方根升余弦滤波器滤波得到QPSK虚部输出信号（10个周期）');%********输出信号眼图********%滤波后两路信号合并，表达成复数形式eyediagram(out_qpsk1,5*8);title('QPSK实部眼图');eyediagram(out_qpsk2,5*8);title('QPSK虚部眼图');%********输出信号功率谱密度********out_qpsk=out_qpsk1+i*out_qpsk2;R_I=xcorr(out_qpsk);power_qpsk=fft(R_I);figure(8);plot(10*log10(abs(power_qpsk(1:(length(power_qpsk)+1)/2)))-max(10*log10(abs(power_qpsk(1: (length(power_qpsk)+1)/2)))));grid on;xlabel('频率');ylabel('dB');title('QPSK功率谱密度');[/code]此程序来源于网络作者：蜗_牛。

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。

MATLAB处理信号得到频谱、相谱、功率谱

第一：频谱一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。

例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk =39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 - 5.0000i 4.7782 -7.7071i 5.0000 4.7782 + 7.7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.2929iXk与xn的维数相同，共有8个元素。

Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。

（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。

在IFFT时已经做了处理。

要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。

二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。

采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。

clf;fs=100;N=128; %采样频率和数据点数n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N; %频率序列subplot(2,2,1),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;%对信号采样数据为1024点的处理fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求取Fourier变换的振幅f=n*fs/N;subplot(2,2,3),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;subplot(2,2,4)plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;运行结果：fs=100Hz，Nyquist频率为fs/2=50Hz。

认知无线电的频谱感知技术研究

知无线电最显著的特征：能够感知并分析特定区域的频
段，找出适合通信的频谱空穴。
电、移劝通信承统千。孙洪剑。９年生，硕士研究生，！８０男、
主要研究方向为无践传感器网络、非线性大信号网络分析与特征建模等。
信息安全与通信保密・。７３２。．
６１
餐的翻违赛纫肺ｅｈｏｏｊｓ西匆力建奎玲污一ｃｎ飞ｇｅ
频带和特定地理位置上满足接收者需求的最差场合的无线
传输环境特征１。）５判定干扰温度的大小是由系统接受端完成的。干扰温
一维的功率谱密度函数
中重叠的信号特性，在循环谱中是不重叠的。图１能量检测法接收机
因此，具有相同的功率
谱密度函数的调制信号的循环谱呈现出完全不同的特性：平稳噪声和
是基于这一问题提出的。认知无线电是一种用于提高无线
有效地传送信息，以实现无论何时何地都能保证通信的高
可靠性和无线频谱利用的高效性图。认知无线电的一个基本的认知周期要经历三种基本过程：感知频谱环境；信道识别。功率控制和频谱管理。其
中，认知无线电的首要任务是感知频谱环境，即频谱空穴
求不同的灵敏度和感知速度，因此频谱环境的检测方法也
有所不同。目前研究较多的方法有：匹配滤波器法、能量
检测法、循环平稳特定检测法等等。
（干扰温度限较难设定。）１
（虽然可以根据得到的谱估计区分信号、）２噪声和干扰，但当信号极弱时，会出现三者混淆的情况。因此，不适合极弱信号，例如扩频信号的检测。
ＩｓｒｃｌＣｇｉｖｒｄｏ（ＲｉｖｅｅｓｎｖｌＰｒａｈｆｒｍＰｏｉｇｔｅｔｉｔｎｏａＰｅｉｕｎｔｒｌＡｂｔａｔｏｎｔｅａｉＣ）ｓｉｄａａｏｅａＰｏｃｏｉｒｖｎｈｕｉｚｉｆｒｃｓａａｉｗｌａｏｏｕ

认知无线电中一种基于循环谱的信号功率检测算法

Fra bibliotekｍｅｎｔ．
Ｋｅｙｗｏｄｒｓ：ｃｌｓａｉｎａｙ；ｃｌｃｓｅｔｕ；ｅｒｙｄｔｃｉｎｙｃｏｔｔｏｒｙｃｉｐｃｒｍｎｅｇｅｅｔｏ
能量检测器具有较低的计算与应用复杂度，并且
户，知用户可以接入该信道。认
第９第６卷期２０年ｌ０８２月
解放军理工大学学报（然科学版）自
ＪｕｎｌｏｏｒａｆＰＬＡｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙＵｉｅｓｔｏｃｅｃｎｃｎｌｇｙ
Ｖｏ．９Ｎｏ．６１Ｄｅ．０８ｃ２０
摘要：为了提高信号功率的检测精度，循环谱分析的基础上提出了一种基于循环谱的信号功率检测算在法，该算法利用循环谱技术的谱分离特性在噪声中精确提取接收信号功率，以ＭＰＫ信号为例给出了该并Ｓ
算法详细的理论分析。计算机模拟仿真结果表明，无论是在高信噪比还是在低信噪比条件下，于循环谱的基接收信号功率检测算法的检测精度相比传统的检测方法均有较大的性能增益。该算法具有很好的应用前景。
关键词：环平稳；环谱；量检测循循能
文章编号：１０ — ４３２０）６０３ — ５０９３４（０８０ — ６７０
认知无线电中一种基于循环谱的信号功率检测算法
张晓，王金龙，刘琼俐

认知无线电中基于SVD分解的频谱感知新算法

．
ｐｏｅｎｆｕｅｉｎｌｏｒｉａｌ，ｅｅｇ — ｅｅｔｎｉｅｌｙｄｔｈｏｍａｉｅｉｎｌｈｏｇｈｃｈｅｅｔｎｐｏａｉｔｒｖｍｅｔｓｒｓｇａｐｗｅ．Ｆｎｌｏｙｎｒｙｄｔｃｉｓｍｐｏｅｔｅｎｒｌｄｓｇａ，ｔｒｕｈｗｉｈｔｅｄｔｃｉｒｂｂｌｙｏｏｚｏｉ
第２７卷
第５期
信号处删
ＳＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＮＧＩＳＩ
Ｖｏ．１２７．
Ｎｏ５．
２１０１年５月
Ｍａ０ｌｖ２ｌ
认知无线电中基于ＳＤ分解的频谱感知新算法Ｖ
王彩云邱天爽李景春张科
（．大连理工大学电子信息与电气工程学部，大连１６２；．国家无线电监测中心，北京１０３）１０４２１００７
ＷＡａ—ｕＱＵＴａｈａｇＬｉｇｃｕＺＮＧＫＮＧＣｉｎｙＩｉｎｓｕｎＩＪ．ｈｎｎＨＡｅ
（．ＦｃｌｆｌｃｏｉＩｆｒｔｎａｄＥｅｔｃｌｎｉｅｎａａｎｖｒｉｆｅｈｏｇ，ａｉ，０４Ｃｉａ１ａｕｙｏＥｅｔｎｎｏｉｎｌｒａＥｇｅｒｇＤｉｎＵｉｓｙｏｃｎｌｙＤｌｎ１６２，ｈｎ；ｔｒｃｍａｏｃｉｎｉｌｅｔＴｏ＂ａ１
２ＴｅＳｔＲｄｏＭｏｉｒｇＣｎｒＢｉｎ，００７ｈｎ）．ｈｔｅａｉａｎｔｉｅｔ，ｅｉ１０３，Ｃｉａｏｎｅｊｇ

[信息与通信]认知无线电中频谱感知技术研究+Matlab仿真

[信息与通信]认知无线电中频谱感知技术研究+Matlab仿真毕业设计(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: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。

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 improvesthe utilizationratio 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 discussionof 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 thekey technology research status. Elaborated on spectrum the sensing techniques and conceptsResearch, 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 filterSensing;EnergySensing;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 ......................................................................112.4.3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。

matlab频谱的代码

matlab频谱的代码频谱是一种用于分析信号在不同频率上的能量分布的工具。

在MATLAB中，可以使用多种函数来计算和绘制频谱，其中最常用的是FFT （快速傅里叶变换）。

1.准备信号数据首先，我们需要准备待分析的信号数据。

假设我们有一个包含音频信号的音频文件，可以使用MATLAB的`audioread`函数将音频文件读取为一个向量。

```matlabfilename = 'audio.wav';[data, Fs] = audioread(filename);```这里，`data`是存储音频数据的向量，`Fs`是采样率（每秒采样点数）。

2.计算信号的频谱接下来，我们使用MATLAB的`fft`函数对信号进行傅里叶变换，然后计算信号的幅度谱。

```matlabN = length(data);Y = fft(data);P2 = abs(Y/N);P1=P2(1:N/2+1);P1(2:end-1) = 2某P1(2:end-1);freq = 0:Fs/N:Fs/2;```这里，`N`是信号数据的长度，`Y`是信号的傅里叶变换结果，`P2`是傅里叶变换结果的幅度谱，`P1`是幅度谱的前一半（对称性质），`freq`是频率向量。

3.绘制频谱图最后，我们使用MATLAB的`plot`函数将频谱绘制出来。

```matlabplot(freq, P1);title('频谱图');某label('频率（Hz）');ylabel('幅度');```这样就完成了频谱的计算和绘制。

可以通过调整信号数据的长度、窗口函数等参数来进一步优化频谱的分析效果。

除了上述方法，MATLAB还提供了其他函数和工具箱用于频谱分析，如`spectrogram`函数用于绘制时频谱图、`pwelch`函数用于估计功率谱密度等。