本文選題：信息處理技術(shù) + 頻譜感知��； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2014年03期

【摘要】：根據(jù)信號和噪聲頻域Sevcik分形維數(shù)特征的不同,計算接收信號的頻域Sevcik分形維數(shù),通過與預(yù)先設(shè)定的門限值進行比較,判斷主用戶的存在與否。該方法具有對噪聲不確定性不敏感、不需要主用戶信號先驗知識以及在低信噪比時能夠達到較高的檢測概率的優(yōu)點,且運算時間短,可用于噪聲具有不確定性、低信噪比情況下的快速盲頻譜感知。Monte Carlo仿真結(jié)果表明:在噪聲不確定度為±5dB的情況下,當(dāng)信噪比大于-12dB時,該方法對于7種不同調(diào)制類型的信號的平均檢測概率能夠達到100%。
[Abstract]:According to the characteristics of Sevcik fractal dimension in signal and noise frequency domain, the Sevcik fractal dimension in frequency domain of received signal is calculated and compared with the pre-set threshold value to judge the existence or not of the primary user. This method is insensitive to noise uncertainty, does not require prior knowledge of primary user signal, and can achieve high detection probability at low SNR, and has short computation time, so it can be used for noise uncertainty. The fast blind spectrum sensing with low SNR. Monte Carlo simulation results show that when the noise uncertainty is 鹵5dB, when the SNR is greater than -12dB, the average detection probability of seven different modulation types can reach 100.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院;哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目(61101141) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金項目(HEUCF130807)
【分類號】：TN925

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2084128