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吉首大学学报（自然科学版） 2020年第1期41卷 35-41页

作者：黄小玉田堃王向明杨喜吉首大学物理与机电工程学院湖南吉首416000 上交所技术有限责任公司上海200120 吉首大学信息科学与工程学院湖南吉首416000

在多天线主用户信号检测过程中,在信道空闲和信道被占用2种情况下接收信号取样协方差矩阵的最大和最小特征值存在明显差异.根据这一观察,提出了一种新的基于取样协方差矩阵最大和最小特征值的盲检测算法.该算法以取样协方差矩阵最大与... 详细信息

在多天线主用户信号检测过程中,在信道空闲和信道被占用2种情况下接收信号取样协方差矩阵的最大和最小特征值存在明显差异.根据这一观察,提出了一种新的基于取样协方差矩阵最大和最小特征值的盲检测算法.该算法以取样协方差矩阵最大与最小特征值的差与和的比值作为感知判决量,再通过引入大维随机矩阵中关于取样协方差矩阵最大和最小特征值分布的最新成果,设计出一种有效的判决门限计算方法.相对于经典的特征值检测算法,蒙特卡罗仿真实验比对结果表明,新算法具有感知判决门限计算准确的优点,能有效地提高检测性能和判决结果的可靠性.

关键词：认知无线电主用户信号信号检测取样协方差矩阵特征值

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认知无线网络主用户信号检测方法

认知无线网络主用户信号检测方法

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作者：郑紫微胡峰 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

本发明涉及一种认知无线网络主用户信号检测方法，次用户分别将自身信噪比、检测置信度、业务需求和频谱检测结果发送给频谱感知融合中心计算、筛选初选协作次用户，分配频段数量给初选协作次用户；计算所有初选次用户信噪比均方根值与... 详细信息

标准号: CN105141383B

本发明涉及一种认知无线网络主用户信号检测方法，次用户分别将自身信噪比、检测置信度、业务需求和频谱检测结果发送给频谱感知融合中心计算、筛选初选协作次用户，分配频段数量给初选协作次用户；计算所有初选次用户信噪比均方根值与各初选次用户的信噪比间的商值，根据商值与信噪比预设阈值间的关系，选定复选协作次用户，调整复选协作次用户平均检测概率；结合各复选协作次用户信噪比和调整后平均检测概率，重新选择终选次用户，将所得终选次用户以加权AND准则准确地协作检测出空闲频谱，并由终选次用户分别提取主用户信号的瞬时特征参数，以准确地协作完成对主用户信号调制方式的识别。

关键词：次用户协作次用户信噪比初选主用户信号复选检测频谱检测结果认知无线网络调制方式空闲频谱频谱感知融合中心特征参数协作检测业务需求重新选择均方根置信度概率频段预设加权筛选分配协作

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认知无线网络主用户信号检测方法

认知无线网络主用户信号检测方法

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作者：郑紫微胡峰 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

标准号: CN105141383A

关键词：次用户协作次用户信噪比初选主用户信号复选平均检测概率商值频谱检测结果认知无线网络调制方式分别提取检测方法均方根值空闲频谱频段数量频谱感知融合中心瞬时特征协作检测业务需求预设阈值重新选择置信度计算一种加权准确选定筛选识别调整送给检测分配协作准则涉及自身结合完成

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主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法

主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法

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作者：黄凤英王俊陈喆黄宴委黄继伟 363105 福建省漳州市招商局经济技术开发区厦门大学漳州校区

本发明涉及一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数进行分段；对于每个分段，构建一个由多个循环自相关函数组成的横向量，也即循环自相关函数向量；计算所有分段的... 详细信息

标准号: CN106998235A

本发明涉及一种主用户信号随机出现时基于循环平稳的频谱感知方法，将认知用户的频谱感知时间按主用户信号循环频率的倒数进行分段；对于每个分段，构建一个由多个循环自相关函数组成的横向量，也即循环自相关函数向量；计算所有分段的循环自相关函数向量协方差矩阵的估计，并计算对应的判决统计量；根据一预设虚警概率，计算对应的判决门限；将通过判决统计量与判决门限进行比较；当判决统计量大于所述判决门限时，则判定当前频段是存在主用户信号的，且主用户信号是在感知过程中随机出现的；否则，判断当前频段不存在主用户信号。

关键词：主用户信号循环自相关函数判决统计量分段判决门限频谱感知随机出现频段向量协方差矩阵认知用户虚警概率循环频率循环平稳判决门构建限时预设感知倒数判定主用户信号判决统计量判决门限随机出现频段判决规则判决结果频谱感知循环平稳感知判定

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一种考虑主用户信号随机到达和离开的频谱感知方法

一种考虑主用户信号随机到达和离开的频谱感知方法

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作者：金明从战 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

本发明公开了一种考虑主用户信号随机到达和离开的频谱感知方法，其在各个场景，对连续的多个感知周期内的次级用户接收信号进行采样，根据采样值得到每个感知周期对应的样本矩阵；将所有样本矩阵分成训练集和测试集；构建卷积神经网络... 详细信息

标准号: CN114337880A

本发明公开了一种考虑主用户信号随机到达和离开的频谱感知方法，其在各个场景，对连续的多个感知周期内的次级用户接收信号进行采样，根据采样值得到每个感知周期对应的样本矩阵；将所有样本矩阵分成训练集和测试集；构建卷积神经网络，将训练集中的每个样本矩阵及对应状态标签输入到构建的卷积神经网络中对其进行训练，根据输出的授权信道空闲和忙碌的概率确定判决门限；将测试集中每个样本矩阵输入到训练好的卷积神经网络模型中进行测试，根据输出的授权信道空闲和忙碌的概率确定检验统计量；比较检验统计量和判决门限，判定授权信道状态；优点是其能够准确估计出主用户信号的到达和离开，检测结果更为精确，且对噪声不确定性具有较高的鲁棒性。

关键词：样本矩阵卷积神经网络检验统计量主用户信号概率确定判决门限授权信道采样构建感知空闲授权信道状态测试不确定性次级用户检测结果频谱感知状态标签输出测试集鲁棒性训练集噪声判定场景

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一种考虑主用户信号随机到达和离开的频谱感知方法

一种考虑主用户信号随机到达和离开的频谱感知方法

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作者：金明从战 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新四路1号中原电子高新电子园一期111(质检中心及计量站)栋1-3层

标准号: CN114337880B

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基于ResNet-CBAM的主用户信号随机到达和离开的能量频谱感知方法

基于ResNet-CBAM的主用户信号随机到达和离开的能量频谱感知方法

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作者：张朋举金明 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

本发明公开了一种基于ResNet‑CBAM的主用户信号随机到达和离开的能量频谱感知方法，其在训练阶段，构建ResNet‑CBAM网络，然后通过计算次级用户在每个感知时段的每个采样时刻采样的信号的能量获取训练数据，接着将训练数据与对应的标签... 详细信息

标准号: CN115276854B

本发明公开了一种基于ResNet‑CBAM的主用户信号随机到达和离开的能量频谱感知方法，其在训练阶段，构建ResNet‑CBAM网络，然后通过计算次级用户在每个感知时段的每个采样时刻采样的信号的能量获取训练数据，接着将训练数据与对应的标签输入到ResNet‑CBAM网络中进行训练，通过优化参数训练得到ResNet‑CBAM网络训练模型；在测试阶段，同样通过计算次级用户在每个感知时段的每个采样时刻采样的信号的能量获取测试数据，将测试数据中的每行能量作为一个测试向量输入到ResNet‑CBAM网络训练模型中，输出代表在该测试向量对应的感知时段主用户信号是否占用授权频谱的数值；优点是其计算复杂度低，鲁棒性好，且感知准确率高。

关键词：感知主用户信号采样时刻测试数据测试向量次级用户能量获取网络训练训练数据采样计算复杂度测试阶段能量频谱训练阶段优化参数鲁棒性准确率构建频谱标签网络占用授权输出

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基于ResNet-CBAM的主用户信号随机到达和离开的能量频谱感知方法

基于ResNet-CBAM的主用户信号随机到达和离开的能量频谱感知方法

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作者：张朋举金明 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

标准号: CN115276854A

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协同认知无线网络主用户信号归一化能量检测方法

协同认知无线网络主用户信号归一化能量检测方法

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作者：郑紫微李攀 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

本发明涉及协同认知无线网络主用户信号归一化能量检测方法，用于主用户、频谱感知融合中心以及M个次用户所形成的协同认知无线网络中，通过比较次用户的信噪比与预设阈值，将不同信噪比的次用户分配到对应的主协同次用户集合及辅助协... 详细信息

标准号: CN106358234A

本发明涉及协同认知无线网络主用户信号归一化能量检测方法，用于主用户、频谱感知融合中心以及M个次用户所形成的协同认知无线网络中，通过比较次用户的信噪比与预设阈值，将不同信噪比的次用户分配到对应的主协同次用户集合及辅助协同次用户集合中；对主协同次用户集合中的所有次用户分簇，并得到主协同次用户集合对应的主协同贡献系数及辅助协同次用户集合的辅助协同贡献系数；获取得到主协同次用户集合以及辅助协同次用户集合所对应的所有次用户的归一化能量检测统计量，并通过设定关于决策门限的能量检测优化函数方程，得到能量检测的最佳门限值，根据所得能量检测的最佳门限值准确得到所有次用户的最终的协同检测概率。

关键词：次用户协同集合能量检测认知无线网络归一化能量贡献系数信噪比门限检测主用户信号决策门限频谱感知融合中心优化函数统计量主用户分簇预设分配概率

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一种基于快速傅里叶变换的正交频分复用填充式认知系统主用户信号盲估计方法

一种基于快速傅里叶变换的正交频分复用填充式认知系统主用户信号...

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作者：丛波余清华杨建东王天云段庆光刘洋沈小青陈思杨维维 214431 江苏省无锡市江阴市103信箱508号

本发明涉及一种基于快速傅里叶变换的正交频分复用填充式认知系统主用户信号盲估计方法，所述方法首先对基于OFDM填充式认知系统进行建模分析，基于自相关函数特性，估算出OFDM子载波间的频率间隔、单个符号的时间长度和循环前缀的时间... 详细信息

标准号: CN110213189A

本发明涉及一种基于快速傅里叶变换的正交频分复用填充式认知系统主用户信号盲估计方法，所述方法首先对基于OFDM填充式认知系统进行建模分析，基于自相关函数特性，估算出OFDM子载波间的频率间隔、单个符号的时间长度和循环前缀的时间长度；其次根据快速傅里叶变换的特性，计算出快速傅里叶变换的阶数和采样频率；应用最大似然方法和动态规划的方法，估计得出子带数量；最终得出OFDM主信号主要参数：信息数据的时长、循环前缀的长度、OFDM符号的长度、载波频率、子载波个数。本发明的算法简单，资源需求小，适于在功耗要求较低的用户设备上使用。

关键词：快速傅里叶变换认知系统循环前缀填充式正交频分复用主用户信号自相关函数采样频率动态规划建模分析频率间隔信息数据用户设备载波频率资源需求最大似然盲估计子载波功耗阶数时长算法子带估算应用

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