基于循環(huán)平穩(wěn)特征的自適應(yīng)頻譜感知算法研究PPT.ppt

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1、基于循環(huán)平穩(wěn)特征的自適應(yīng)頻譜感知算法研究研究背景研究?jī)?nèi)容預(yù)計(jì)成果研究背景循環(huán)平穩(wěn)匹配濾波能量檢測(cè)頻譜感知在深度多徑衰落和陰影衰落等低信噪比環(huán)境下有一定的優(yōu)越性其他方法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀把能量檢測(cè)方法與噪聲功率估計(jì)相結(jié)合，并引入?yún)f(xié)作檢測(cè)，減小噪聲不確定對(duì)能量檢測(cè)的影響，但是在低信噪比的情況下檢測(cè)性能不是很理想根據(jù)估計(jì)的噪聲功率設(shè)置門限，對(duì)信道脈沖響應(yīng)進(jìn)行比較分析，估算信噪比，從而改善檢測(cè)性能采用多天線技術(shù)，在檢測(cè)概率上比單天線要更好一些，但是設(shè)置多天線比較復(fù)雜研究?jī)?nèi)容特征檢測(cè)部分提取合適的循環(huán)特征檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量求出虛警率和漏檢率與門限關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式；通過加權(quán)算法得到檢測(cè)率與門限值的數(shù)學(xué)關(guān)系表

2、達(dá)式，根據(jù)最佳檢測(cè)率準(zhǔn)則計(jì)算出最佳門限值。根據(jù)中心極限定理，研究檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)特性算法部分主要內(nèi)容在信號(hào)循環(huán)譜循環(huán)頻率處建立合理的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量建立檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量求出信號(hào)的循環(huán)譜，在循環(huán)頻率處的循環(huán)譜的模作為第一個(gè)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，其實(shí)部的模作為第二個(gè)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量。研究統(tǒng)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)特性統(tǒng)計(jì)量分布規(guī)律高斯白噪聲的離散傅里葉變換仍是高斯隨機(jī)信號(hào)線性加權(quán)組合，故信號(hào)循環(huán)譜及實(shí)部是大量循環(huán)譜周期圖或周期圖實(shí)部的和，由中心極限定理，只要這些隨機(jī)變量相互獨(dú)立，不論它們服從什么分布，其和都近似服從高斯分布，而高斯分布僅由其均值和方差決定。設(shè)主用戶發(fā)射信號(hào)不存在為,主用戶發(fā)射信號(hào)存在為,得出感知用戶接收信號(hào)的循環(huán)

3、譜及其實(shí)部在和假設(shè)下,服從以下形式（數(shù)值不同）均值和方差的高斯分布根據(jù)虛警率和漏檢率與門限值的關(guān)系，求出其表達(dá)式求出虛警率檢測(cè)率為判決門限，其虛警率和漏檢率分別為求得最佳門限為根據(jù)檢測(cè)率關(guān)于門限值的加權(quán)算法表達(dá)式，再依照最大檢測(cè)率準(zhǔn)則求出最佳門限值求出最佳門限值信號(hào)噪聲功率的估計(jì)：首先把接收信號(hào)Y的頻譜平均分為兩部分，低頻段V和高頻段W其中，N為信號(hào)Y的頻譜抽樣點(diǎn)數(shù)。分別求出它們的平均能量如果V的能量比W的能量小，那么選定V為可能僅存在高斯白噪聲的頻段，否則選W。那么對(duì)于給定的和，可以求得概率其中對(duì)于給定的是由Q函數(shù)確定的。如果，那么V可以視為僅存在高斯白噪聲的頻段，從而估計(jì)出

4、噪聲功率為否則再次把頻段V平均分成一個(gè)低頻段V1和高頻段W1，返回到開始的運(yùn)算步驟，繼續(xù)進(jìn)行比較選取。上述內(nèi)容是估計(jì)噪聲能量，現(xiàn)在我們要來估計(jì)主信號(hào)能量。仍然把信號(hào)頻譜Y平均分成V和W，選取能量較高的那一部分，因?yàn)橹饔脩粜盘?hào)更可能存在于這段頻譜中。假設(shè)W為能量大的一部分，找到其中最大幅度點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的頻率，計(jì)算出該頻率3dB范圍的接收信號(hào)功率，然后可以求得主用戶信號(hào)的功率進(jìn)而估算出信噪比為預(yù)計(jì)成果最優(yōu)循環(huán)平穩(wěn)特征量的提取最佳自適應(yīng)判決門限的設(shè)置噪聲功率和信號(hào)功率的估計(jì)FPGA硬件仿真的實(shí)現(xiàn)謝謝！