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基于指數熵的認知無線電頻譜感知算法

發(fā)布時間:2018-03-07 00:17

  本文選題:通信技術 切入點:頻譜感知 出處:《吉林大學學報(工學版)》2014年05期  論文類型:期刊論文


【摘要】:針對目前認知無線電中頻譜感知技術在低信噪比下檢測性能差、對噪聲功率不確定性魯棒性差等問題,提出了一種基于指數熵的頻譜感知算法。該方法根據H0、H1下接收信號熵特性的不同,估計接收信號的指數熵,然后通過與預設的門限進行比較,進而判斷主用戶信號是否存在。該方法的主要優(yōu)點為:具有對噪聲功率不確定性具有魯棒性、不需要信號的先驗知識以及在低信噪比下可以得到較高的檢測概率。Monte Carlo仿真結果表明:在噪聲功率不確定性為3dB,采樣點數為1024的情況下,當信噪比大于-8dB時,可以達到100%的檢測概率。
[Abstract]:The current spectrum sensing techniques in cognitive radio have poor detection performance under low SNR and poor robustness to noise power uncertainty. A spectrum sensing algorithm based on exponential entropy is proposed, which estimates the exponential entropy of the received signal according to the different entropy characteristics of the received signal under H0 / H1, and then compares it with the preset threshold. The main advantage of this method is that it is robust to the uncertainty of noise power. The simulation results show that when the noise power uncertainty is 3 dB and the sampling number is 1024, the signal to noise ratio is greater than -8 dB, and the signal to noise ratio is higher than -8 dB when the signal to noise ratio is more than -8 dB. The detection probability can reach 100%.
【作者單位】: 哈爾濱工程大學信息與通信工程學院;
【基金】:黑龍江省青年科學基金項目(QC2012C070)
【分類號】:TN925

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本文編號:1577127

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