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文档简介

1、a,1,基于循环平稳特征的自适应频谱感知算法研究,a,2,研究背景,研究内容,预计成果,a,3,研究背景,循环 平稳,匹配 滤波,能量 检测,频谱感知,在深度多径衰落和阴影衰落 等低信噪比环境下有一定的 优越性,其他 方法,a,4,国内外研究现状,把能量检测方法与噪声功率估计相结合，并引入协作检测，减小噪声不确定对能量检测的影响，但是在低信噪比的情况下检测性能不是很理想 根据估计的噪声功率设置门限，对信道脉冲响应进行比较分析，估算信噪比，从而改善检测性能 采用多天线技术，在检测概率上比单天线要更好一些 ，但是设置多天线比较复杂,a,5,研究内容,特征 检测 部分,提取合适的循环特征检测统计量,

2、求出虚警率和漏检率与门限关系的数学 表达式；,通过加权算法得到检测率与门限值的数 学关系表达式，根据最佳检测率准则计 算出最佳门限值。,根据中心极限定理，研究检测统计量的 统计特性,a,6,算法部分主要内容,求出信号的循环谱，在循环频率处的循环谱的模作为第一个检测统计量，其实部的模作为第二个检测统计量。,a,7,高斯白噪声的离散傅里叶变换仍是高斯随机信号线性加权组合，故信号循环谱及实部是大量循环谱周期图或周期图实部的和，由中心极限定理，只要这些随机变量相互独立，不论它们服从什么分布，其和都近似服从高斯分布，而高斯分布仅由其均值和方差决定。,a,8,设主用户发射信号不存在为 ,主用户发射信号存在

3、为 ,得出感知用户接收信号的循环谱及其实部在 和 假设下, 服从以下形式（数值不同）均值和方差的高斯分布,a,9,为判决门限，其虚警率 和漏检率 分别为,a,10,求得最佳门限为,a,11,信号噪声功率的估计： 首先把接收信号Y的频谱平均分为两部分，低频段V和高频段W,其中 ，N为信号Y的频谱抽样点数。 分别求出它们的平均能量,a,12,如果V的能量比W的能量小，那么选定V为可能仅存在高斯白噪声的频段，否则选W。 那么对于给定的 和 ，可以求得概率,其中 对于给定的 是由Q函数 确定的。,a,13,如果 ，那么V可以视为仅存在高斯白噪声的频段，从而估计出噪声功率为,否则再次把频段V平均分成一个低频段V1和高频段W1，返回到开始的运算步骤，继续进行比较选取。,a,14,上述内容是估计噪声能量，现在我们要来估计主信号能量。仍然把信号频谱Y平均分成V和W，选取能量较高的那一部分，因为主用户信号更可能存在于这段频谱中。假设W为能量大的一部分，找到其中最大幅度点所对应的频率 ，计算出该频率3dB范围的接收信号功率 ，然后可以求得主用户信号的功率,进而估算出信噪比为,a,15,预计成果,最优循环平

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