脉冲噪声下Myriad滤波与分形盒维数在频谱感知中的应用

"脉冲噪声下基于Myriad滤波及分形盒维数的频谱感知" 在现代无线通信系统中，频谱感知是一项至关重要的技术，它允许认知无线电设备检测和利用空闲的频谱资源，同时避免干扰已授权的通信系统。然而，在实际环境中，尤其是在脉冲噪声背景下，频谱感知面临着巨大挑战。脉冲噪声通常是短暂且强度剧烈的，会对信号检测造成严重影响。因此，如何在这样的噪声环境中有效进行频谱感知是亟待解决的问题。 本文针对这一问题，提出了一种结合Myriad滤波和分形盒维数的新型频谱感知方法。Myriad滤波器是一种非线性滤波技术，特别适用于处理非高斯噪声，如脉冲噪声。Alpha稳定分布是一种广泛用于描述各种非高斯随机过程的理论模型，包括脉冲噪声。这种分布能够描述具有不同尾部厚度的随机变量，因此在处理脉冲噪声时特别有效。 在该方法中，首先假设接收到的信号受到Alpha稳定分布噪声的影响，这将导致信号的分形特性发生变化。分形盒维数是一种衡量数据复杂性和自相似性的方法，它能反映出信号在不同尺度上的结构信息。当信号受到噪声干扰时，其分形盒维数会有所改变。因此，通过计算并分析经过Myriad滤波处理后的信号的分形盒维数，可以提取出噪声影响下的信号特征。 Myriad滤波器可以有效地抑制Alpha稳定分布噪声，改善信号质量，使得后续的分形盒维数计算更为准确。将分形盒维数作为检验统计量，可以提高在脉冲噪声环境下的频谱感知性能。通过仿真结果验证，这种方法在Alpha稳定分布噪声下表现出良好的频谱感知能力，能更准确地检测到信号的存在，从而提高整个系统的可靠性和效率。 该研究为脉冲噪声环境中的频谱感知提供了一种新的思路，结合了Myriad滤波器的噪声抑制能力和分形理论的信号特征分析，对于提升认知无线电在复杂环境下的性能有着重要的理论与实践意义。此外，这种方法也对进一步优化频谱感知算法，提升其在不同噪声条件下的适应性和鲁棒性提供了借鉴。