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基于改进型能量检测的加权协作频谱感知算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2013
  • 页码:61-64+129
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]解放军理工大学通信工程学院,南京210007, [2]南京电讯技术研究所,南京210007
  • 相关基金:国家自然科学基金青年基金项目(No.61102092).
  • 相关项目:认知无线电中基于向光性的频谱感知技术研究
中文摘要:

针对单节点能量检测法存在的“隐藏终端”和检测准确性低以及协作频谱感知算法大多采用等权重进行数据融合,未考虑不同节点所处的通信环境对检测性能的影响等问题,提出一种基于改进型能量检测的自适应加权协作频谱感知算法。该算法通过对单节点能量检测方法的改进,在单节点检测错误概率最小的条件下,导出了信噪比与判决门限的关系式,利用二分法求得不同信噪比下的动态门限值,得到相应的虚警概率和检测概率,以虚警概率和检测概率的函数作为加权因子进行数据融合。仿真结果表明,所提算法使协作感知系统在低信噪比条件下也能获得可靠的检测性能。

英文摘要:

The singlenode energy detection has the drawbacks of low detection accuracy and "hidden terminal" while coopera tive sensing algorithms usually use equivalent weights for data fusion instead of considering the influence to the detection perfor mance resulting from communication environment of different nodes. In order to solve the above problems, this paper proposes an adaptive weighted cooperative spectrum sensing algorithm based on improved energy detection which improves single node energy detection and derives the relationship between SignaltoNoise Ratio (SNR) and decision threshold under the condition of minimal error probability. This paper adopts dichotomy to get dynamic threshold values and corresponding false probability and detection probability at different SNR. It regards the function of false probability and detection probability as the weighted factor to do data fusion. The simulation results show that the proposed algorithm can achieve reliable detection performance of cooperative sensing system with low SNR.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887