使用python代码实现这个仿真实验:假设该无线电网络中存在1个主用户,其发射的信号为s(k)=1,采样点数N=20,感知用户总数K=100个,攻击用户数M=10个,噪声设置为高斯白噪声。为了保证算法在多场景下都可应用,感知用户的信噪比是由公式随机产生的,其大小为1dB6dB的随机整数。主用户出现的频率及时间是不可知的,是随机出现的,且本算法模型无需知道攻击用户的数量,系统独立的进行1000次仿真实验。
时间: 2023-06-27 20:04:31 浏览: 106
以下是使用Python实现该仿真实验的示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成K个感知用户的信噪比
K = 100
SNR = np.random.randint(1, 7, K)
# 定义主用户发射信号
s = np.ones(20)
# 定义系统参数
N = 20 # 采样点数
M = 10 # 攻击用户数
sigma = 0.5 # 高斯白噪声标准差
# 定义仿真实验参数
num_trials = 1000 # 仿真实验次数
# 定义检测算法(这里使用能量检测算法)
def energy_detector(x):
return sum(abs(x)**2) / N
# 进行1000次仿真实验
Pfa = np.zeros(num_trials)
Pd = np.zeros(num_trials)
for i in range(num_trials):
# 生成M个攻击用户的信号
a = np.random.randn(M, N)
# 计算加性高斯白噪声
n = sigma * np.random.randn(N)
# 生成随机出现主用户的时间和频率
t = np.random.randint(0, 100)
f = np.random.randint(0, 100)
# 生成接收信号
y = np.zeros(N)
y[t:t+20] = s
for j in range(K):
# 计算感知用户接收到的信号
h = np.random.randn(N) + 1j * np.random.randn(N) # 生成随机信道
x = np.sqrt(SNR[j]) * h * s + sigma * np.random.randn(N) # 计算接收信号
# 将感知用户的信号叠加到接收信号中
y += x
# 将攻击用户的信号叠加到接收信号中
for j in range(M):
y += a[j]
# 进行能量检测
threshold = sigma**2 * (2 * np.log(N) + np.log(0.1)) # 计算检测阈值
test_statistic = energy_detector(y)
if test_statistic >= threshold:
Pfa[i] = 1
# 计算检测概率
if t < N and test_statistic >= threshold:
Pd[i] = 1
# 输出仿真结果
print('Pfa =', np.mean(Pfa))
print('Pd =', np.mean(Pd))
```
该代码会进行1000次仿真实验,并输出仿真结果:平均虚警概率(Pfa)和平均检测概率(Pd)。
注意,这里使用的是能量检测算法,算法的检测性能可能会受到信号和噪声的统计特性影响。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的检测算法。
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