集中式协作频谱感知：数据融合优化与MATLAB仿真

该研究聚焦于"基于集中式协作频谱感知的数据融合技术"这一主题，针对传统单节点频谱感知中的挑战，如隐蔽终端问题和多径衰落，提出了一种有效的解决方案。协作频谱感知通过多个节点的联合工作，能够提高系统的感知能力和鲁棒性，特别是在低信噪比环境下。研究主要集中在集中式协作频谱感知中，这种架构下，每个认知用户独立进行频谱感知，然后将结果发送至数据融合中心进行整合。 仿真分析采用MATLAB工具进行，结果显示在集中式协作感知模型下，软判决方法相对于硬判决表现更优。其中，C-V准则在高信噪比条件下展现出最佳的检测性能，而在低信噪比情况下，EGC准则表现出最好的效果。硬判决方式则涉及到AND准则、OR准则和K-N准则等融合规则，它们分别对应不同的决策逻辑，如AND准则要求所有用户同时感知到信号存在才作出肯定判断，OR准则只要有单个用户感知到就可确认，而K-N准则则考虑了多个用户意见的一致性。 这项研究不仅深入剖析了集中式协作频谱感知的原理，还详细探讨了数据融合技术的关键策略，包括软判决和硬判决的对比，以及不同准则在不同环境条件下的性能优化。这对于设计和优化无线通信网络，提升频谱利用效率具有重要的理论和实践价值。