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  • 能量检测法
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    2022-01-27 15:46:25

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    2022.1.27日的记录

    今天开始用faster-rcnn(resnet50)来训练数据集。同时也在学习能量检测法。(仅仅是知道该怎么训练)
    faster-rcnn代码:https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch
    注释非常详细。
    能量检测法分为三个部分: 宽带频谱估计、自适应噪底估计、噪底抵消和信号检测。
    按照matlab的“帮助”功能。很有用。写了个welch周期图法来画信号频谱。

    % welch参数
    fs = 1000;
    t = 0:1/fs:5-1/fs;
    x = cos(2*pi*100*t) + randn(size(t));
    Nx = length(x); % 信号点数
    ns = 8; % 信号x[n]分成ns段
    ov = 0.5; % 段之间重叠50%
    lsc = floor(Nx/(ns-(ns-1)*ov)); % 每段的点数
    noverlap = floor(ov*lsc); % 重叠点数
    nfft = max(256,2^nextpow2(lsc)); % nfft点数
    [pxx,f] = pwelch(x, hamming(lsc), noverlap, nfft, fs);
    plot(f,10*log10(pxx));
    xlabel('Frequency (Hz)');
    ylabel('PSD (dB/Hz)');
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c7e0ec6629334f39b498c94d474a6eb5.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6IqD6IqD44Gn44GZ,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center)
    
    

    晚上搞了半天虚拟机,结果虚拟机不能用物理机的显卡,醉了。等过几天训练结束试试装双系统吧。

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    认知无线电 随着无线通信的快速发展,用户对通信质量的要求越来越高,同时无线设备的大幅度增长,使得频谱资源显得更加重要。...这里简单介绍频谱感知的比较经典的一种方法——能量检测方法Energy Det

    认知无线电

    随着无线通信的快速发展,用户对通信质量的要求越来越高,同时无线设备的大幅度增长,使得频谱资源显得更加重要。认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术被当作解决频谱资源紧张、提高频谱利用率的强有力的技术,是下一代通信技术的重要组成成分。频谱感知是认知无线电技术实现的关键技术,通过频谱感知技术来感知信道中的频谱空洞,使得认知用户可以利用频谱空洞进行信息的传输,从而缓解了频谱资源紧张与通信业务需求之间的矛盾。
    这里简单介绍频谱感知的比较经典的一种方法——能量检测方法(Energy Detection,ED)。

    能量检测方法原理介绍

    信号的检测问题可以看作是二元假设问题
    x ( t ) = { n ( t )           ,       H 0 s ( t ) + n ( t ) ,      H 1 x\left( t \right)=\left\{ \begin{aligned} & n\left( t \right)\ \ \ \ \ \ \ \ \ ,\ \ \ \ \ {{H}_{0}} \\ & s\left( t \right)+n\left( t \right),\ \ \ \ {{H}_{1}} \\ \end{aligned} \right. x(t)={n(t)         ,     H0s(t)+n(t),    H1
    其中, s ( t ) s\left( t \right) s(t)表示信号, n ( t ) n\left( t \right) n(t)表示噪声,其方差可以设为 σ 2 {{\sigma }^{2}} σ2 H i {{H}_{i}} Hi i = 0 , 1 i=0,1 i=0,1表示不同假设。
    在观测时间 T T T中,计算接收信号的能量与门限 t h th th进行比较,如果大于门限 t h th th的话,则判为 H 1 {{H}_{1}} H1,即有信号;否则判为 H 0 {{H}_{0}} H0,即无信号。
    在实际中一般采用的数字信号,那么接收信号可以表示为
    x ( i ) = { n ( i )           ,       H 0 s ( i ) + n ( i ) ,       H 1 ,       i = 1 , 2 , ⋯   , N x\left( i \right)=\left\{ \begin{aligned} & n\left( i \right)\ \ \ \ \ \ \ \ \ ,\ \ \ \ \ {{H}_{0}} \\ & s\left( i \right)+n\left( i \right),\ \ \ \ \ {{H}_{1}} \\ \end{aligned} \right.,\ \ \ \ \ i=1,2,\cdots ,N x(i)={n(i)         ,     H0s(i)+n(i),     H1,     i=1,2,,N
    其中, N N N表示的是样本点数。那么检验统计量 D D D可以表示为
    D = ∑ i x 2 ( i ) D=\sum\limits_{i}^{{}}{{{x}^{2}}\left( i \right)} D=ix2(i)
    可以证明,该检验统计量近似服从高斯分布,具体为
    H 0 : D   ~ N o r m a l ( N σ 2 , 2 N σ 4 ) H 1 : D   ~ N o r m a l ( N ( σ 2 + σ s 2 ) , 2 N ( σ 2 + σ s 2 ) 2 ) \begin{aligned} & {{H}_{0}}:D\tilde{\ }Normal\left( N{{\sigma }^{2}},2N{{\sigma }^{4}} \right) \\ & {{H}_{1}}:D\tilde{\ }Normal\left( N\left( {{\sigma }^{2}}+\sigma _{s}^{2} \right),2N{{\left( {{\sigma }^{2}}+\sigma _{s}^{2} \right)}^{2}} \right) \\ \end{aligned} H0:D ~Normal(Nσ2,2Nσ4)H1:D ~Normal(N(σ2+σs2),2N(σ2+σs2)2)
    其中, σ s 2 \sigma _{s}^{2} σs2表示信号的平均功率。
    对于恒虚警检测来说,当信号不存在的时候可以通过虚警概率 P f {{P}_{f}} Pf来确定检测门限 t h th th,这是由于在 H 0 {{H}_{0}} H0的假设条件下,检验统计量 D D D服从高斯分布,虚警概率
    P f = P ( D > t h ∣ H 0 ) {{P}_{f}}=P\left( D>th|{{H}_{0}} \right) Pf=P(D>thH0)
    那么可以得到
    P f = Q ( t h − N σ 2 2 N σ 4 ) {{P}_{f}}=Q\left( \frac{th-N{{\sigma }^{2}}}{\sqrt{2N{{\sigma }^{4}}}} \right) Pf=Q(2Nσ4 thNσ2)
    其中, Q ( x ) = 1 2 π ∫ x + ∞ e − t 2 / 2 d t Q\left( x \right)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }}\int_{x}^{+\infty }{{{e}^{-{{t}^{2}}/2}}dt} Q(x)=2π 1x+et2/2dt
    那么检测门限 t h th th可以通过上式进行计算
    t h = σ 2 ( N + 2 N Q − 1 ( P f ) ) th={{\sigma }^{2}}\left( N+\sqrt{2N}{{Q}^{-1}}\left( {{P}_{f}} \right) \right) th=σ2(N+2N Q1(Pf))
    同样,在 H 1 {{H}_{1}} H1的假设条件下,可以利用归一化的方法得到,检验统计量 D D D也服从高斯分布,那么检测概率可以表示为
    P d = P ( D > t h ∣ H 1 ) = Q ( t h − N ( σ 2 + σ s 2 ) 2 N ( σ 2 + σ s 2 ) 2 ) {{P}_{d}}=P\left( D>th|{{H}_{1}} \right)=Q\left( \frac{th-N\left( {{\sigma }^{2}}+\sigma _{s}^{2} \right)}{\sqrt{2N{{\left( {{\sigma }^{2}}+\sigma _{s}^{2} \right)}^{2}}}} \right) Pd=P(D>thH1)=Q2N(σ2+σs2)2 thN(σ2+σs2)
    将门限 t h th th带入,可以求的系统的检测概率。
    当然能量也可以使用归一化的能量进行判决。此外,还有采用多个门限进行判决,提高检测概率,这里就不再叙述。
    下面根据恒虚警检测的原理,通过仿真虚警概率 P f {{P}_{f}} Pf和检测概率 P d {{P}_{d}} Pd之间的关系.
    在这里插入图片描述
    从图中可以看出,随着信噪比的增加,相同虚警概率的条件下,检测概率越大,这也是和实际相符合的,即信道条件越好越容易检测出信号。
    代码如下:

    clear;
    close all;
    clc;
    T = 50;
    Fs = 100;
    N =Fs*T; %采样点数
    Mc = 1000; %蒙特卡洛实验次数
    Pf =(0.01:0.02:1).^2; %虚警概率
    SNR_db(1) = -25;
    SNR_db(2) = -20;
    SNR_db(3) = -15;
    for i = 1:3
        SNR(i) = power(10,SNR_db(i)/10);
    end
    
    for i=1:length(Pf)
        for m=1:3
            s_awgn = 0;
            for kk = 1:Mc
                t = ((kk-1)*N+1:kk*N)/Fs;              %时间轴
                x = randi([0 1],1,100)*2-1;
                xx = rectpulse(x,N/100);
                x = xx.*sin(2*pi*10*t);
                ps = sum(abs(x).^2)/length(x);
                noise = randn(1,N);
                noise = noise-mean(noise);
                noise_awgn = sqrt(ps/SNR(m))*noise/std(noise);
                
                %高斯信道
                re_sig = x + noise_awgn; %接收信号
                
                th(i) = ps/SNR(m)*(N+sqrt(2*N)*sqrt(2)*erfcinv(2*Pf(i))); %门限值
                power(i) = sum(re_sig.^2); %接收信号能量
                
                if power(i) > th(i)
                    s_awgn = s_awgn + 1; %进行判决
                end
            end
            Pd_sim_awgn(m,i) = s_awgn/Mc;   %仿真高斯检测概率
        end
    end
    figure
    hold on;
    plot(Pf,Pd_sim_awgn(1,:),'*-b',Pf,Pd_sim_awgn(2,:),'*-r',Pf,Pd_sim_awgn(3,:),'*-g');
    grid on
    legend('SNR=-20dB','SNR=-15dB', 'SNR=-10dB');
    title ('不同信噪比的检测对比')
    xlabel('Pf');
    ylabel('Pd');
    

    参考文献
    [1]H. Urkowitz, “Energy detection of unknown deterministic signals,” in Proceedings of the IEEE, vol. 55, no. 4, pp. 523-531, April 1967, doi: 10.1109/PROC.1967.5573.
    [2]潘建国,翟旭平.基于能量检测的频谱感知方法[J].上海大学学报(自然科学版),2009,15(01):54-59.

    展开全文
  • 首先简述认知无线电的背景和概念, 针对认知无线电的频谱感知功能,介绍了基于能量检测的频谱检测方法,并在Matlab环境下进行了仿真实验, 比较在相同的虚警概率情况下的检测概率与信噪比的关系。仿真实验结果表明,...
  • 该代码绘制了在虚警概率一定时,检测概率和信噪比之间的关系曲线即检测器的检测性能曲线。代码参考了文献《Sensing-Throughput Tradeoff for Cognitive Radio Networks》。
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  • 能量检测法是一种较为简易的信号检测算法,又称为功率检测算法,信号的功率检测属于信号的非相关检测, 信号的循环平稳特征是指数字基带信号的调制信号所表现出的循环平稳特征,这种循环平稳特征其主要表现为调制...

    1.软件版本

    matlab2015b

    2.基于能量检测的方案

            能量检测法是一种较为简易的信号检测算法,又称为功率检测算法,信号的功率检测属于信号的非相关检测,其主要结构图如下图所示:

    clc;
    clear all;
    close all;
    warning off;
    addpath 'func\'
    
    %全局变量
    parameters;
    N0     = 10000;
    %设置不同的SNR
    SNR1   =-12;
    SNR2   =-16;
    SNR3   =-20;
    
    %实际信噪比
    snr1   = 10.^(SNR1/10);
    snr2   = 10.^(SNR2/10);
    snr3   = 10.^(SNR3/10);
    
    T          = 0.00001;
    %信号带宽W
    Bw         = fs;
    %采样频率
    Fs         = 2*Bw;
    NL         = 2*T*Bw;
    %重复次数
    NUM        = 5000;
    %能量检测判决门限
    Thresholds = [-200:10:400];
     
    for ij=1:length(Thresholds);
        ij
        Value_pf0 = 0;
        Value_pf1 = 0;
     
    展开全文
  • 不同信噪比下,能量检测虚警概率与检测成功率的关系
  • 能量检测算法.doc

    2018-03-14 22:42:31
    通信系统中能量检测算法是一种能对干扰进行判断的经典算法,此文档包含源代码及运行结果。
  • 本程序是基于能量检测的CR频谱感知算法,程序简单易懂,有利于进一步认识能量检测算法! 本程序是基于能量检测的CR频谱感知算法,程序简单易懂,有利于进一步认识能量检测算法!
  • 能量检测 检测概率

    2013-09-29 10:37:29
    基于能量检测的频谱感知中,检测概率随信噪比的不同而变化的规律和现象体现在程序中。
  • 这里简单介绍频谱感知的比较经典的一种方法——能量检测方法Energy Detection,ED)。 3.部分核心代码 clc; clear; close all; %选择信道模型 sel = 1;%1:高斯信道;0:莱斯信道 SNR = 10;%信噪比 %生成bpsk调制...

    1.软件版本

    matlab2021a

    2.本算法理论知识

          随着无线通信的快速发展,用户对通信质量的要求越来越高,同时无线设备的大幅度增长,使得频谱资源显得更加重要。认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术被当作解决频谱资源紧张、提高频谱利用率的强有力的技术,是下一代通信技术的重要组成成分。频谱感知是认知无线电技术实现的关键技术,通过频谱感知技术来感知信道中的频谱空洞,使得认知用户可以利用频谱空洞进行信息的传输,从而缓解了频谱资源紧张与通信业务需求之间的矛盾。这里简单介绍频谱感知的比较经典的一种方法——能量检测方法(Energy Detection,ED)。

    3.部分核心代码

    clc;
    clear;
    close all;
    
    %选择信道模型
    sel = 1;%1:高斯信道;0:莱斯信道
    SNR = 10;%信噪比
    %生成bpsk调制信号
    fs=100;
    %采样频率
    fc=30;
    %载频
    fo=fs/20;
    %码率
    L=4000;
    %信号样本
    t = (0:L-1)*1/fs;
    xn=cos(8*pi*fc*t);%产生最为简单的BPSK信号      
    if sel == 1
    y = AWGN(xn,SNR);%高斯信道
    else
    c = rayleighchan(1/fs,0.001);%rayleigh信道
    y = filter(c,xn);  
    end
    % chan = rayleighchan(Ts,fd,tau,pdb)
    % Ts  :采样时间,如果考虑基带信号,这个和接收机要处理的数据速率是一样的,要考虑过采样的影响
    % fd  :就是Doppler频偏,以Hz为单位,与速率的换算关系为v×fc/c,fc是载频
    figure(1)
    subplot(121);plot(t,y);title('产生的BPSK信号');
    %进行能量检测
    NFFT = 2^nextpow2(L);
    Y = fft(y,NFFT)/L;%第一步,进行FFT变换
    f = fs/2*linspace(0,1,NFFT/2);
    subplot(122);plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2)),'r-*');title('能量检测效果');
    %计算能量
    Po = sum(abs(Y).^2);
    %进行判决,分为data fusion 和 decision fusion两种方法
    %本部分是检测算法的
    
    
    
    

    4.仿真结论

    5.参考文献

    A01-35

    6.完整源码获得方式

    方式1:微信或者QQ联系博主
    方式2:订阅,免费获得教程案例代码以及本博任意2份完整源码

     

    展开全文
  • 针对无线传感器网络节点低成本、低运算能力的特点,该文为基于超宽带(UWB)的无线...通过仿真结果进行了性能比较和误差分析,结果表明,该算法在保持能量检测方法低采样率特点的同时,在性能上相对传统算法有了较大提升。
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  • 信号检测中基于能量检测的matlab代码,M文件,可供参考
  • 认知无线电频谱感知能量检测的蒙特卡洛方法仿真,比较简单,适合初学者参考
  • 能量检测(ED)方法是最常用的信号检测方法之一,其具有实现复杂度低和不需要信号先验信息的优点。当噪声方差已知时,能量检测算法可以获得较好的检测性能。在大多数情况下,噪声的方差是需要预估的,因此噪声方差...
  • 基于matlab的信号能量检测算法仿真

    千次阅读 2020-09-06 16:34:59
    能量检测方法,即将接收到的模拟信号变为数字信号后,通过FFT变换,然后再进行,在现有的通信系统中,通常为ASK、PSK、FSK、QAM等,它们都由数字...当低信噪比的情况下,能量检测法已不能准确探测授权用户信号是否存
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  • matlab开发-能量检测模拟瑞利信道。该程序模拟了瑞利信道能量检测的ROC曲线。

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