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1、2021/6/41基于循环平稳特征的自基于循环平稳特征的自适应频谱感知算法研究适应频谱感知算法研究2021/6/42研究背景研究内容预计成果2021/6/43 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在深度多径衰落和阴影衰落等等低信噪比低信噪比环境下有一定的环境下有一定的优越性优越性 其他方法2021/6/44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
2、要更好一些 ，但是设置多天线比较复杂2021/6/45研究内容特征检测部分 提取合适的循环特征检测统计量 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2021/6/46算法部分主要内容在信号循环谱循环频率处建立合理的检测统计量建立检测统计量求出信号的循环谱，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。2021/6/47研究统计量的统计特性统计量分布规律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
3、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。2021/6/48 设主用户发射信号不存在为 ,主用户发射信号存在为 ,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0H0H1H1H),(),(222nnsnsnNormNormz1H0H2021/6/49根据虚警率和漏检率与门限值的关系，求出其表达式求出虚警率检测率,21222)(2HnnTznFdzeP,)(211)(2)(22222HsnsnTzsnDdzeP 为判决门限，其虚警率
4、和漏检率 分别为FPDPHT2021/6/410求得最佳门限为根据检测率关于门限值的加权算法表达式，再依照最大检测率准则求出最佳门限值求出最佳门限值dzzdzzTPnnTnsnsnTsnHHH2)(exp2)(2)(exp)(2)(2222222222222222222222)ln()(2)(ssnnsnsnsnsnsnnsZ2021/6/411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)1() 1 ()0()1() 1 ()0(11NYYYNVVVV)1() 1()()1() 1 ()0(111NYNYNYNWWWW其中 ，N为信号Y的频谱抽样点数。 分别
5、求出它们的平均能量2/1NN ,| )(|110211NkvkVNE10211| )(|1NkwkWNE2021/6/412 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0,| )(|nkVP101Nk其中 对于给定的 是由Q函数 确定的。00)(Q2021/6/413 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0,| )(|1102121NknkVN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。2021/6/414 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0f2y222nys进而估算出信噪比为22222nnynsr2021/6/415预计成果 最优循环平稳特征量的提取 最佳自适应判决门限的设置 噪声功率和信号功率的估计 FPGA硬件仿真的实现2021/6/416谢谢谢谢！部分资料从网络收集整理而来，供大家参考，感谢您的关注！
基于循环平稳特征的自适应频谱感知算法研究PPT
