频谱感知
无线网络中的频谱感知技术
无线网络中的频谱感知技术无线通信技术的快速发展使人们可以随时随地享受无线网络的便利。
然而，无线频谱资源是有限的，频谱竞争问题也逐渐凸显。
频谱感知技术应运而生，通过感知和管理频谱资源，提高无线网络的效率和性能。
本文将介绍无线网络中的频谱感知技术的原理、应用和挑战。
频谱感知技术是一种基于软件定义无线电（Software Defined Radio，SDR）的解决方案。
其原理是通过频谱感知设备感知和探测当前无线环境中的频谱使用情况及信号特征，以实时更新频谱数据库。
感知设备通常由接收机和处理器组成，接收机用于接收信号，处理器用于分析和识别信号。
感知设备可以通过探测频谱分配、检测干扰信号等方式获取有关频谱使用情况的信息，并将这些信息反馈给网络管理者。
频谱感知技术在无线网络中有广泛的应用。
首先，频谱感知可以优化频谱分配。
感知设备可以监测当前频谱的使用情况，并将其反馈给频谱管理者。
频谱管理者根据这些信息进行频谱分配，避免频谱冲突和干扰，提高频谱的利用效率。
其次，频谱感知可以提高系统容量。
感知设备可以在频谱空闲时即时检测并报告，无线网络可以根据实时的频谱使用情况动态地调整系统容量，提高数据传输速率。
此外，频谱感知还可以进行无线电环境监测和嗅探干扰信号，帮助发现和解决网络中的干扰问题。
然而，频谱感知技术面临一些挑战。
首先，频谱感知设备需要具备较高的性能和精确度。
感知设备需要能够准确地感知到周围的频谱使用情况，并进行实时的信号分析。
同时，感知设备还需要具备较低的功耗和小尺寸，以便于集成到各种无线设备中。
其次，频谱感知需要有一个统一的频谱数据库。
这个数据库需要收集和管理来自不同感知设备的信息，并及时更新。
此外，频谱感知还面临频谱隐私和安全问题，需要保护用户的频谱信息和网络安全。
为了解决频谱感知技术所面临的挑战，研究者提出了许多改进和优化的方法。
一种常见的方法是使用多视图的频谱感知。
利用多个感知设备在不同的地点进行频谱感知，可以提高感知的精度和覆盖范围，减少感知的误报率。
通信电子中的频谱感知技术
通信电子中的频谱感知技术随着通信电子技术的不断发展，频谱感知技术逐渐成为了一个备受瞩目的研究领域。
频谱感知是通过合理利用无线电频谱，减少电磁波污染和有效提高无线电频谱利用率的一种新型技术。
本文从频谱感知技术的应用背景、原理、技术路线、应用前景等方面进行介绍。
一、应用背景频谱感知技术主要应用于无线电通信、雷达、电子战等方面。
无线电通信如今已经成为了日常生活中不可或缺的一部分，如手机、无线路由器等。
而这些设备对于频率资源的需求不断增加，因此频谱感知技术应运而生。
同时，雷达与电子战也是频谱感知技术应用的其他领域。
雷达系统通过接收回波信息，可以实现目标探测和跟踪等功能。
而电子战则是利用电磁波干扰敌方的通信、雷达、导航系统等。
频谱感知技术的应用可以有效提高雷达和电子战系统的性能，以更好地完成任务。
二、原理频谱感知的核心是对无线环境中的电磁波进行探测和识别。
传统无线电通信中，频谱资源是通过分配一定的频率范围给不同用户实现的。
而频谱感知技术则实现了对无线环境中的未利用频率资源进行探测，并进行利用。
具体而言，频谱感知技术分为两个方面：一是通过信号处理技术对电磁波信号进行分析，以确定信号频率、功率、带宽等参数；二是通过数据处理和运算，确定无线电频谱的利用情况和未利用部分，以便随时进行动态频谱分配。
三、技术路线频谱感知技术的应用在各个领域都有所不同，因此技术路线也有所不同。
以无线电通信领域为例，其技术路线主要包括以下阶段。
第一步是频谱探测：通过无线电接收器对频道中的电磁波进行探测，获取信号参数并提取其中的控制信号和语音数据等信息。
这个阶段的物理性质包括信号的影响范围、探测临界值的选择和加速快速探测等。
第二步是频谱分析：利用通信设备和计算机进行分析处理，获取信号的频谱特性和频谱特征等。
数据的处理包括对信道带宽和噪声等参数的分析。
运算分析的流程包括数字滤波器的参数处理、谱分裂分析的参数运算、锁相环和分频部分的设计等。
第三步是频谱控制：通过软件定义无线电等通信技术，控制频谱资源的动态分配和共享。
无线电频谱感知技术研究
无线电频谱感知技术研究无线电频谱感知技术（Radio spectrum sensing technology）是一种能够对当前环境中的无线电频谱进行实时监测和感知的技术。
在无线通信系统中，频谱是一种十分重要的资源，但是由于无线电频谱的有限性和复杂性，频谱的利用效率一直是无线通信系统的瓶颈之一。
因此，频谱感知技术的使用对于提高无线通信系统的频谱利用效率和性能至关重要。
频谱感知技术的主要目标是通过对无线电频谱进行实时监测和分析，以获得当前环境下的频谱使用情况。
通过感知到的频谱信息，无线通信系统可以根据实际情况进行频谱资源的分配和管理，避免频谱的冲突和争夺，提高系统的容量和可靠性。
频谱感知技术主要包括两个关键环节：频谱检测和频谱识别。
频谱检测是指通过对频谱信号进行实时采样和处理，来检测是否存在较强的信号传输。
一般采用能量检测和周期检测等方法来实现频谱检测。
频谱识别是指通过对检测到的信号进行分析和处理，来判断信号的类型和属性。
常用的频谱识别方法包括周期识别、功率谱密度估计和模式识别等。
频谱感知技术的研究主要集中在以下几个方面：首先，频谱感知技术需要解决的一个重要问题是如何精确地感知到当前环境中的频谱信息。
由于无线电频谱是一个动态变化的环境，有时信号非常微弱，有时信号强度很大，因此如何准确、快速地感知到频谱信号是一个挑战。
目前，有很多成熟的频谱感知算法和技术被提出来，包括基于能量检测的方法、基于周期性的方法和基于功率谱密度估计的方法等。
通过采用合适的感知算法和技术，可以使系统能够实时监测并反馈当前频谱使用情况，从而合理分配频谱资源。
其次，频谱感知技术需要解决的另一个重要问题是如何准确地识别感知到的频谱信号。
不同类型的无线电信号具有不同的特点和属性，因此准确地识别信号类型对于频谱感知至关重要。
传统的频谱识别方法主要依赖于专家经验和手动设置的规则，其性能受限。
近年来，随着机器学习和模式识别等技术的发展，基于机器学习的频谱识别方法逐渐成为研究的热点。
无线电频谱管理中的频谱感知技术研究
无线电频谱管理中的频谱感知技术研究在现代社会，无线电通信已经成为了人们日常生活中必不可少的一部分。
但是频谱资源是有限的，其利用效率也成为了无线电通信领域中的一个不断发展和完善的问题。
因此，在无线电频谱管理中，频谱感知技术的研究也受到了广泛的关注。
一、频谱感知技术的概念频谱感知技术是指通过一种具有智能特性的无线电系统，利用先进的信号处理技术和智能算法，对周围的无线电环境中的频率、功率、占用等参数进行实时感知，从而能够有效地预测、检测、识别和管理周围的无线信号。
这一技术可以显著提高频谱资源的使用效率和频谱管理的安全性，是目前业界普遍关注和推崇的技术。
二、频谱感知技术在无线电频谱管理中的应用1. 频谱监测和冲突检测频谱感知技术可以实现对无线电环境中的频率占用情况进行实时监测和感知，从而能够预测各种无线电信号的占用情况，检测到未经授权的频率和占用冲突情况。
这一技术可以有效地提高频谱管理的安全性和协调性，保护无线电通信的正常进行。
2. 频谱资源的共享利用频谱产权制度下，频谱资源的利用主要由频率使用者或者持有者进行管理。
但是对于部分频率资源来说，因为其占用较少或者存在部分闲置，其利用率也相对较低。
频谱感知技术可以将这些闲置的频率资源进行感知和捕捉，并为其他频率使用者提供共享利用的机会，从而有效提高频谱资源的利用效率。
3. 管理与调试频谱感知技术还可以有效地辅助于无线电频谱的管理和调试。
其可以获取无线电环境中较为详细的频率和占用情况，并且可以在无线电频谱中搜索到错误发射源，实现频率的占用与保护，提高频段利用率。
三、频谱感知技术的研究方向1. 感知技术的精度和性能优化由于无线电环境中存在多种干扰和复杂信道，频谱感知技术的精度和性能优化显得尤为重要和难点。
需要进一步对感知技术的信号处理算法和网络优化进行探索和应用，提高感知技术的精度和可靠性。
2. 共享经济模式下的频谱共享频谱感知技术在频谱共享、频谱交易等方面也有着广泛的应用前景。
频谱感知算法演示版
频谱感知算法演示版频谱感知算法是一种用于无线电通信系统的关键技术，通过对无线电频谱的实时监测与感知，可以有效地提高频谱利用率、减少干扰，为无线通信提供更好的服务。
本文将介绍频谱感知算法的原理和应用，并根据实际情况进行一次演示。
频谱感知算法的原理是基于无线电通信系统中的主动监听和动态频谱分配。
传统的频谱分配方式是静态分配，即将一定频谱范围内的频率资源按照特定规则分配给不同的用户或系统。
但这种分配方式存在很大的浪费和低效问题，因为不同时间和空间上的频率资源利用率会有很大差异。
1.频谱监测：频谱感知设备首先对指定频谱范围内的信号进行采集和分析，获取到该范围内的频率分布和信号强度等信息。
2.频谱解析：通过对采集到的信号进行解调和解码，频谱感知设备可以分析不同信号的频谱占用情况和使用模式，找出频谱资源分配的规律和差异。
3.频谱评估：根据频谱分析的结果，频谱感知设备可以评估当前频谱资源的利用率和可用性，以便进行下一步的频谱分配决策。
4.频谱分配：基于频谱评估的结果，频谱感知设备可以动态分配频谱资源给需要通信的用户或系统，以最大限度地提高频谱利用率和减少干扰。
频谱感知算法的应用非常广泛，可以用于各种无线通信系统中。
例如，在移动通信中，频谱感知算法可以用于智能天线系统，即根据当前的信道状态和负载情况，动态地选择最佳的接收和发送天线，以提高通信质量和容量。
在物联网中，频谱感知算法可以用于协调多种无线设备的频谱使用，避免干扰和冲突。
在无线传感器网络中，频谱感知算法可以用于动态调整节点的通信频率和功率，以实现能耗优化和网络自适应。
下面通过一个演示来说明频谱感知算法的具体应用。
假设有一个无线通信系统，其中包括若干个用户和一个频谱感知设备。
首先，频谱感知设备需要对所有可能的频率资源进行监测，并记录下当前的占用和信号强度信息。
然后，频谱感知设备可以根据这些信息对频谱资源进行评估，找出可用的频率资源。
接下来，频谱感知设备可以根据用户的通信需求和信号质量要求，动态地分配可用的频谱资源给不同的用户。
频谱感知技术在5G网络中的应用
频谱感知技术在5G网络中的应用5G技术是当前互联网发展最具前途的技术之一，它将为世界带来更快更稳定的网络连接。
而频谱感知技术则是在这个过程中不可或缺的一环。
本文将深入介绍频谱感知技术在5G网络中的应用。
一、什么是频谱感知技术频谱感知技术，又称频谱感知（Spectrum sensing），是指通过某种方式（如软件无线电等）对当前可用的无线电频谱进行实时检测和分析，以确定信号传输的空闲频段，从而最大程度地利用当前可用的频谱资源。
频谱感知技术的主要优势在于，能够为5G网络提供更为精准的频谱检测和分析，从而最大限度地提高无线网络的传输效率和可靠性。
同时，频谱感知技术还可以更好地适应不同类型的信号传输需求，为5G网络提供更为灵活和多样的信号传输方式。
二、频谱感知技术在5G网络中的应用1. 频谱分配5G网络中采用的毫米波技术需要更大的频谱带宽以提供更高的传输速度，并提高网络的稳定性和可靠性。
而频谱感知技术可以自动检测网络中可用的频谱资源，并根据网络的需求动态调整分配方式，从而保证网络传输的高效性和稳定性。
2. 去干扰在实际的网络中，有可能会受到其他电磁干扰信号的影响，导致网络传输存在各种问题。
而频谱感知技术可以通过实时进行干扰检测和跟踪，从而及时进行干扰消除，提高网络传输的稳定性和可靠性。
3. 跨网络协调在不同的网络之间进行通信时，由于网络制式和传输技术的差异，会导致数据传输和接收的效果不尽如人意。
而频谱感知技术可以通过检测不同网络的频谱分布情况，提供更为灵活和精确的信号转换方式，从而更好地适应不同网络之间的传输需求。
4. 多重连接5G网络要实现无缝连接和切换，需要更为精准和高效的信号检测和分析。
而频谱感知技术可以为5G网络提供多重连接的支持，同时可以精确地检测和分析所有连接的频谱，以确保数据传输的高效性和稳定性。
三、总结频谱感知技术是5G网络中不可或缺的精准信号检测和分析技术。
它通过实时检测和分析无线电频谱来确定信号的空闲频段，从而为5G网络提供更高效、更可靠和更灵活的信号传输方式。
无线通信中的频谱感知技术使用教程
无线通信中的频谱感知技术使用教程在快速发展的无线通信领域，频谱资源的有效管理和利用变得尤为重要。
频谱感知技术（Spectrum Sensing）被广泛应用于无线通信系统中，以实现对无线频谱的实时监测和利用。
频谱感知技术是指通过对无线信号进行分析和识别，获取频谱使用信息的过程。
它的基本原理是利用无线接收器对当前频谱环境进行扫描和监测，以确定频谱是否被其他用户占用。
一、频谱感知技术的作用和意义频谱感知技术可以实现无线频谱资源的智能管理和利用，具有以下重要作用和意义：1. 频谱利用效率提高: 频谱感知技术可以实时监测频谱使用情况，避免频谱浪费和冲突，提高频谱利用效率。
通过及时发现闲置频谱和利用瞬时间隙，其他用户可以共享这些闲置频谱，从而提高整体的频谱资源利用率。
2. 频谱共享机会增加: 频谱感知技术可以帮助无线通信系统实现频谱共享，减少频谱争用。
通过对频谱的实时检测和感知，可以确定频谱是否被其他用户占用，并在无干扰的条件下利用这些频谱。
这将为不同的无线通信网络提供更多的频谱共享机会，促进交叉网络的互操作性。
3. 频谱调整和优化: 频谱感知技术可以对频谱环境进行全面的分析和评估，找出频谱使用的瓶颈和问题。
通过对频谱利用情况的监测和感知，可以对频谱资源进行合理的调整和优化，以满足不同无线通信系统的需求。
二、频谱感知技术的分类根据感知信息的来源和处理方式，频谱感知技术可以分为以下几类：1. 盲感知技术（Blind Sensing）: 盲感知技术是指通过对接收信号的特征进行分析，获取频谱使用信息。
这种技术不需要预先了解周围频谱环境的信息，可以自适应地感知频谱。
常见的盲感知技术有能量检测、周期性特征检测和冲击响应检测等。
2. 协作感知技术（Cooperative Sensing）: 协作感知技术是指通过多个用户共同感知和分析频谱使用情况。
在协作感知中，不同用户之间可以进行频谱感知结果的交互和共享，以提高频谱感知的准确性和可靠性。
无线通信中的频谱感知技术
无线通信中的频谱感知技术在当今数字化、信息化的时代，无线通信已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
从手机通话、无线网络连接到智能设备的互联互通，无线通信技术的发展极大地改变了我们的生活方式和工作效率。
然而，随着无线通信需求的不断增长，频谱资源变得日益紧张。
为了更有效地利用有限的频谱资源，频谱感知技术应运而生。
频谱感知技术是一种能够智能地检测和识别频谱空洞（即未被使用的频谱频段）的关键技术。
它就像是一位精明的“频谱管理员”，时刻监视着频谱的使用情况，以便为无线通信系统找到可用的频谱资源。
想象一下，频谱就像是一条宽阔的高速公路，各种无线通信信号就像是行驶在这条公路上的车辆。
在某些时间段和路段，车流量可能很大，道路变得拥堵；而在另一些时间段和路段，车辆稀少，道路资源闲置。
频谱感知技术的作用就是及时发现那些闲置的路段，让新的通信信号能够“驶入”，从而提高频谱的利用率。
那么，频谱感知技术是如何工作的呢？它主要通过一系列的检测算法和手段来实现对频谱的监测和分析。
其中，能量检测是一种常见的方法。
这种方法就像是一个“能量探测器”，它通过检测接收信号的能量强度来判断该频段是否正在被使用。
如果检测到的能量较低，那么就有可能存在频谱空洞。
另一种常见的方法是匹配滤波检测。
这类似于给频谱感知设备配备了一把“精准钥匙”，只有当接收到的信号与预设的信号模式完全匹配时，才能确定该频段正在被使用。
这种方法的检测准确性较高，但需要对被检测信号有先验知识。
除了上述方法，还有基于循环平稳特征检测等技术。
循环平稳特征检测就像是一个“特征识别专家”，它通过分析信号的周期性和循环平稳特性来判断频谱的使用情况。
在实际应用中，频谱感知技术面临着诸多挑战。
首先是噪声和干扰的影响。
现实中的无线环境充满了各种各样的噪声和干扰，这就像是在嘈杂的市场中要听清特定的声音一样困难。
噪声可能会导致频谱感知设备误判频谱的使用情况，从而影响频谱资源的有效利用。
其次，多径衰落也是一个棘手的问题。
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频谱感知技术 - 隐马尔可夫模型
有N个桶，M个不同颜色的球，按某一概率分布a选出 桶1，然后再桶1中按某一概率分布b选球i，报告球i的颜色。
噪声在周期频率a上不呈现谱相关特性； 当a=0时 当a 0时
a a a Sx ( f ) Sn ( f ) Ss ( f ) ，存在主用户 a a Sx ( f ) Sn (f)
，不存在主用户 ，存在主用户 ，不存在主用户
a a Sx ( f ) Ss (f)
a Sx (f)0
频谱感知技术 - 主用户接受端检测
H*表示次用户检测出主用户信号存在事件；
H * 表示次用户未检测出主用户信号存在事件；
则：检测概率：Pd =P(H*|H1）
虚警概率：Pf=P(H*|H0)
单点感知 - 能量检测
• 原理：通过检测一定频带范围内作能量积累，看能量 是否高于一定门限，作为信号是否存在的判断标准。
在AWGN(加性高斯白噪声)信道下，次用户对接受信号进行N次采样， 在第n次采样中接受信号的检测模型表示为：
频谱感知
—— 杨劲松
主要内容
频谱感知简介
单点感知
协作感知 隐马尔可夫模型
控制信道设计 感知系统设计上的权衡
频谱感知简介
• 背景：研究发现，在无线电通信中，一些频段资源在很多时候 并没有被充分利用，一些频段只是被部分利用，而另一些频段 在同一时刻或同一地方却严重紧张。 • 频谱共存方式：在不改变频谱分配总体结构的前提下，允许无 线电用户以“伺机介入”的方式介入授权用户的空闲频段，以 提高频谱利用率。 主用户：共享频谱资源的授权用户。 次用户：择机使用主用户频谱资源的非授权用户。 频谱空穴：没有被主用户使用的频段。 • 频谱感知的本质：次用户通过对接受信号进行检测来判断某信道 是否存在主用户。（频谱感知的目的就是发现频谱空穴）
ps
2 | s ( n ) | n 1
N
N
单点感知 - 匹配滤波器检测
虚警概率：
Pf P(T ( x) | H 0 ) Q(
检测概率：
2
Nps
)
Nps Pd P(T ( x) | H1 ) Q( ) Nps
需要的采样次数：
N 2[Q1 (Pf ) Q1 (Pd )]2 r 1 O(1/ r)
P1 ( f c , B ) T1 ( f c , B) kB
频谱感知技术 - 单点感知技术前沿
问题：
对主用户干扰程度 感知时间 感知准确度 频谱空洞利用率
• 引入奖励和惩罚机制 • 根据自身数据速率要求和频谱可用性进行非周期感知 • 提出感知时间长度最优化算法
频谱感知技术 - 协作感知
频谱感知中的不利因素：
H0:x(n) = v(n) H1:x(n) = s(n) + v(n), n=1,2,...,N
的加性白噪声，s(n)表示主用户发射的信号， v(n)为均值为0，方差为 x(n)表示次用户接受到的信号
2
单点感知 - 能量检测
次用户判断是否存在主用户信号依据：
H 0 : T ( x ) | x ( n ) |2
N
在N不变的情况下，k增大，虚警概率和检测概率均减 少；k减少，虚警概率和检测概率均增大；
协作感知 - 融合判决算法
软判决算法（次用户把自身的原始感知数据发送到融合中心)
• 方法一：
判决式：
p( y |H 1) * p( y | H 0 ) p( y |H 1) H1 : L( y ) * p( y | H 0 ) H 0 : L( y )
w为单次用户对融合决 策的贡献的权重矢量
检测概率： P( H 0 | H 0 ) 1 Q(
0T w
w 0 w
T
)
漏检概率： P ( H 0 | H1 ) 1 Q(
1T w
w 1 w
T
)
在漏检概率在可接受范围内的情况下， 最大化检测概率
max P( H 0 | H 0 )
判决式：
H 0 : T ( x ) x ( n) s * ( n)
N
H 1 : T ( x ) x ( n) s * ( n)
n 1
n 1 N
当n足够大时：
H0 : T ( x) ~ N (0, Nps 2 )
H1 : T ( x) ~ N ( Nps , N 2 ps )
• 主用户系统的信噪比很低 • 信号衰落和阴影效应导致了信号感知更加困难 • 频谱感知必须在规定的时间内完成 协作感知的架构：
• 集中式协作感知
• 分布式协作感知 • 使用外部专门设备的协作感知
协作感知 - 融合判决算法
硬判决算法
• “或”判决算法：任意此用户感知结果H1，最终感知结 果为H1。
N
k S ( f ) 为循环谱密度函数； a 为循环频率 T
a x
S ( f ) Rx ( )e
d
单点感知 - 循环平稳特性检测
a 设主用户发射信号循环谱密度函数：S s ( f ) ；噪声循
a Sn ( f ) ；则次用户接受到的循环密度函数： 环谱密度函数：
a a a Sx ( f ) Sn ( f ) Ss (f)
单点感知 - 循环平稳特性检测
背景：
经调制后的主用户信号的均值和自相关函数都呈现出周期性， 而噪声没有循环平稳特性而后相关性。
判决方法：
H0：仅在零循环频率处呈现频谱相关性 H1：在非零循环频率处呈现频谱相关性
单点感知 - 循环平稳特性检测
n(t)为均值为0，方差为 的加性白噪声，x(t)表示次用户接受到的信号 x(t)的时变自相关函数： 即为： x(t)的循环自相关函数：
i i N i 虚警概率：根据黎曼 -皮尔逊准则，考虑满 F N f f i N k i i N i 足 minN CN ( Pf ) (1 Pf ) a k i k i i N i 检测概率： 的最小 k值 N d D d i k
P C ( P ) (1 P )
P C ( P ) (1 P )
,w
s.t.P( H 0 | H1 )
频谱感知技术 - 协作感知技术前沿
协作感知中，影响因素：
• • • • 次用户数量M 次用户感知时间T 融合判决法则k 参与协作的次用户选择
• 使用黎曼-皮尔逊准则和贝叶斯准则，M固定条件下，得 出最优k值。 • 提出选择与主用户距离较近的次用户选择算法
虚警概率：
PF 1 (1 Pf ,i )
PD 1 (1 Pd ,i )
i 1
i 1 N
检测概率：
虚警概率和检测概率比单个情况下增大； 对主用户干扰减少，频谱利用率下降；
协作感知 - 融合判决算法
硬判决算法
• “与”判决算法：所有次用户感知结果为H1是，最终结 果才为H1。 虚警概率：
1 2 2
ps
N 2[Q ( Pf ) Q ( Pd ) 1 2r ] r
O(1 / r )
2
单点感知 - 自相关函数
信号的自相关函数
为了定量地确定信号x(t) 与时移副本x(t-) 的差别或相似程度，通常 用自相关函数：
自相关函数的特点：
Rx ( ) x(t ) x(t )dt
虚警概率：
N 2 Pf P(T ( x) | H 0 ) Q( 2 ) 2N
检测概率：
Pd P(T ( x) | H1 ) Q(
需要的采样次数：(用 r
1
N 2 Nps 2 N 4 Nps
2
)
2 表示次用户接受主用户信号信噪比）
频谱感知技术 - 隐马尔可夫模型
• 马尔可夫链：系统有N个状态S1,S2,...,SN，记qt为时间t的状态， 系统在时间t处于状态Sj的概率取决于时间1,2，...，t-1的状态。 如果系统在t时间的状态只有在时间t-1的状态有关，则该系统构成 一个离散的一阶马尔可夫链。
• 隐马尔可夫模型：在马尔可夫模型中，每一个状态代表一个可观 察的事件，而在隐马尔可夫模型中观察到的事件是状态的随机函 数。 • 因此该模型是一双重随机过程，其中状态转移过程是不可观察（隐 蔽）的(马尔可夫链) ，而可观察的事件的随机过程是隐蔽的状态转 换过程的随机函数( 与隐状态相关的观测序列) 。
• 本地振荡器的能量泄露检测
频率转换过程中，接收机存在能量泄露问题，将微小、低功耗 的传感器节点放置在主用户接收机附近，以便检测本地振荡器的 能量检测。
• 基于干扰温度的检测
在接收机出设置干扰温度极限，次用户的信号传输能保证主用 户就收机的干扰温度在这范围之内，次用户就能使用这个频段。
干扰温度：单位频带内接收机无线处射频功率的等效温度。
L(y）可化简为： 1 1 T 1 T 1 Lq ( y) yT (0 1 ) y 2(1 1 0 0 )y
M
协作感知 - 融合判决算法
软判决算法 判决式： 方法二
H0 : Lq ( y) wT y * H1 : Lq ( y) wT y *
N
PF Pf ,i
Pd ,i
i 1
i 1 N
检测概率： PD
虚警概率和检测概率比单个情况下减少； 对主用户干扰变大，频谱利用率提高；
协作感知 - 融合判决算法
硬判决算法
• “k-out-of-N”判决算法：有N个协作感知次用户的系 统，当有k个或以上的次用户感知结果为H1时，最终结 果才为H1。
当n足够大时 χ2分布在一象限，随着参数 n 的增大，χ2分布趋近于正态分布