本文選題：頻譜檢測 + 能量感知　； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術》2015年12期

【摘要】：在認知無線電中,能量檢測法是次用戶實現(xiàn)頻譜檢測的重要方法之一。其中,檢測參數(shù)的設置尤為重要。然而,當無線網(wǎng)絡環(huán)境改變時,一些重要檢測參數(shù)(如檢測器門限)將會隨之改變,因而及時準確地獲取檢測參數(shù)就顯得十分必要。本文首先在理想高斯白噪聲信道條件下推導了能量檢測的最佳門限表達式。為了在變化的網(wǎng)絡環(huán)境中快速自適應地獲得最佳門限并降低檢錯率,提出了一種基于模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)的自適應門限選擇機制。該機制只需根據(jù)接收到的能量樣本的相似性和差異性進行聚類,選取隸屬度值差異最小的能量樣本作為最佳門限值,而無需信噪比、初始門限等先驗信息,因此在能量檢測中具有更強的自適應性。Matlab仿真結果證明,新機制下獲取的最佳門限與本文中推導的高斯白噪聲信道下的最佳檢測器門限相比,具有很好的擬合度。
[Abstract]:In cognitive radio, energy detection is one of the important methods of spectrum detection for secondary users. Among them, the setting of detection parameters is particularly important. However, when the wireless network environment changes, some important detection parameters (such as detector threshold) will change, so it is necessary to obtain the detection parameters accurately and timely. In this paper, the optimal threshold expression for energy detection is first derived under the condition of ideal Gao Si white noise channel. In order to obtain the best threshold and reduce the error detection rate quickly and adaptively in the changing network environment, an adaptive threshold selection mechanism based on fuzzy C-means fuzzy C-means (FCM) is proposed. The mechanism only needs to cluster according to the similarity and difference of the received energy samples and select the energy samples with the smallest difference of membership value as the best threshold value without prior information such as signal-to-noise ratio and initial threshold. The simulation results of Matlab show that the optimal threshold obtained under the new mechanism is better than the optimal detector threshold under Gao Si white noise channel derived in this paper.
【作者單位】： 南京郵電大學通信與信息工程學院;南京郵電大學教育部寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61471200) 國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2009AA01Z241) 江蘇省自然科學基金青年基金項目(BK20140885) 江蘇省博士后科研資助計劃(1401045C) 南京郵電大學科研基金項目(NY214034)資助課題
【分類號】：TN925

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本文編號：1848392