分数低阶协方差谱频谱感知算法及FPGA实现

"这篇论文探讨了在非高斯噪声环境下基于分数低阶协方差谱的频谱感知算法的研究及FPGA实现。作者们提出了利用a稳定分布模型来描述认知无线电系统的非高斯噪声，并通过分数低阶协方差谱进行谱估计，以解决传统功率谱估计在非高斯噪声中的局限性。论文详细介绍了如何优化算法以适应FPGA硬件，并在FPGA上设计了一个系统，该系统能产生QPSK信号和a稳定分布噪声，用于模拟主用户信号，并验证了基于分数低阶协方差的感知方法的有效性。该系统具有稳定性高、可移植性强的特点，适合于不同频谱检测方案的实现与验证。" 本文重点探讨了频谱感知这一关键的无线通信领域问题，特别是在非高斯噪声环境下的解决方案。在认知无线电网络中，频谱感知是允许认知用户（secondary users, SUs）检测和避免占用主用户（primary users, PUs）频谱的关键技术。传统的基于功率谱密度的感知方法在高斯噪声中表现良好，但在面对非高斯噪声时，其性能显著下降。 为了克服这一挑战，论文提出了使用分数低阶协方差谱的感知算法。这种新方法利用a稳定分布来建模非高斯噪声，a稳定分布是一种能够广泛描述各种非高斯特性的概率分布。通过对a稳定分布噪声下的主用户信号进行分数低阶协方差谱估计，可以更准确地检测主用户的信号存在，即使在复杂噪声环境中也能保持良好的性能。 此外，论文还关注了算法的硬件实现，特别是FPGA（Field-Programmable Gate Array）平台的应用。FPGA因其灵活性和高效性，常被用于实时信号处理和通信系统。作者们针对FPGA的特性，对感知算法进行了优化，设计了一个包含数字信号处理模块的系统，能够在FPGA上生成QPSK信号和模拟主用户信号的a稳定分布噪声。通过实验验证，该系统能够有效地检测出主信号，证明了基于分数低阶协方差的感知方法在实际硬件上的可行性。 这项工作不仅提供了在非高斯噪声条件下改善频谱感知性能的新算法，还展示了其实现于FPGA硬件上的具体步骤，为未来认知无线电系统的设计提供了有价值的参考。此外，该系统设计的可移植性和稳定性使得它成为测试和验证其他频谱感知方案的理想平台。