基于MWC的多子带采样与小波变换宽带频谱感知
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更新于2024-09-07
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"论文研究-基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知.pdf"
这篇论文探讨了一种创新的宽带频谱感知方法,该方法应用于认知无线电(CR)领域。在认知无线电网络中,次要用户(SU)需要在不干扰主要用户(PU)的前提下高效利用空闲频谱资源。为了实现这一目标,论文提出了一种结合多子带信号采样和小波变换的频谱感知策略。
首先,论文介绍了调制宽带转换系统(MWC),这是一种能将宽带信号转化为多个窄带子带信号的系统。通过MWC,可以以较低的采样率对宽带信号进行采样,这有助于降低硬件复杂度和能耗,同时保持信号的信息完整性。在获取子带信号后,论文提出了一种新的噪声功率估计方法,这对于后续的频谱感知至关重要。准确的噪声功率估计可以帮助设置合适的检测门限,避免误判和漏检。
接下来,论文采用了能量检测法来识别非噪声子带。能量检测是一种简单且广泛使用的检测方法,它基于信号子带的能量与背景噪声能量的比较来判断是否存在信号。通过检测每个子带的能量,可以初步确定哪些频段可能被主用户占用。
最后,论文利用小波变换对信号子带进行进一步分析,以精确地检测频谱边缘。小波变换具有良好的时频局部化特性,能有效地捕捉信号的突变,因此对于识别频谱占用的边界非常有效。通过小波变换,可以更准确地确定主用户信号占用频段的位置,从而帮助次要用户避开这些区域,实现更精细的频谱共享。
该方法的仿真结果显示,所提出的宽带频谱感知方法具有较高的检测性能和较低的假阳性率,证明了其在实际应用中的可行性和有效性。论文的作者们来自杭州电子科技大学通信工程学院和中国电子科技集团第三十六研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室,他们在认知无线电、通信信号处理和自适应信号处理等领域有着深入的研究。
这篇论文为认知无线电的宽带频谱感知提供了一种新的、高效的解决方案,有望促进未来无线通信系统的频谱效率和鲁棒性。通过结合多子带信号采样、小波变换以及能量检测,这种方法为实现智能、动态的频谱管理提供了理论和技术支持。
2019-07-22 上传
2019-09-11 上传
2019-07-22 上传
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