The invention relates to a two-step cooperative stochastic resonance energy detection algorithm, which solves the technical problem that the performance is susceptible to noise uncertainties. By using energy detection based on generalized stochastic resonance as a model, combining double threshold and two-step cooperation, the system overhead and detection time are reduced. The simulation results show that the proposed algorithm can overcome the influence of noise uncertainty, and achieve better detection performance on the premise of ensuring detection time and false alarm probability. It can solve the problem better and can be used in energy detection.
【技术实现步骤摘要】
一种两步协作随机共振能量检测算法
本专利技术涉及能量检测领域，具体涉及一种两步协作随机共振能量检测算法。
技术介绍
干扰检测是干扰抑制处理的基础与前提，能量检测算法是一种不依赖于先验信息的盲检测算法，复杂度低、易实现等优点使其在实际系统中应用广泛。但能量检测算法在低信噪比、高强度背景噪声下检测性能急剧恶化，干扰检测精度无法得到保证。近年来研究者们发现在特定的非线性系统中依靠噪声的谐振作用能够增强信号，这一现象被称为随机共振(StochasticResonance,SR)。研究者们将随机共振应用到能量检测算法中以改善强背景噪声环境下的检测性能。基于广义随机共振的能量检测算法在保证算法复杂度、检测时长的前提下能够获得更好的检测性能。然而，传统能量检测和基于广义随机共振的能量检测都难以抵抗噪声不确定度的影响，噪声不确定度的影响使得检测性能急剧下降；当噪声不确定度较大时，即使以牺牲虚警概率和检测时长为代价也无法提高检测概率。因此，现在的能量检测(EnergyDetection,ED)算法存在性能易受噪声不确定度(NoiseUncertainty,NU)影响的技术问题。因此...
【技术保护点】
1.一种两步协作随机共振能量检测算法，适用于理想高斯白噪声信道，其特征在于：所述能量检测算法包括：步骤一，定义原始检测模型，在原始检测模型的接收信号r(t)中加入强度为ρ的直流噪声γ(t)，建立以广义随机共振的能量检测为基础的检测模型进行能量检测；原始检测模型
【技术特征摘要】
1.一种两步协作随机共振能量检测算法，适用于理想高斯白噪声信道，其特征在于：所述能量检测算法包括：步骤一，定义原始检测模型，在原始检测模型的接收信号r(t)中加入强度为ρ的直流噪声γ(t)，建立以广义随机共振的能量检测为基础的检测模型进行能量检测；原始检测模型步骤二，建立基于双门限的筛选策略模型，确定第一门限值λl和第二门限值λh，定义融合机制与协作策略；所述融合机制包括或准则、与准则以及软判决；步骤三，根据步骤一的能量检测结果Ti和步骤二的融合机制与协作策略进行能量检测修正；其中，H0表示干扰存在，H1表示干扰不存在；r(t)为接收信号，n(t)是均值为β、方差为的高斯白噪声；s(t)是均值为ω、方差为的有用信号，j(t)是均值为μ、方差为的干扰信号，n(t)、s(t)与j(t)相互独立。2.根据权利要求1所述的两步协作随机共振能量检测算法，其特征在于：所述根据融合机制与协作策略还包括：(1)当时，各节点进行一次协作，一次协作使用与准则进行判决，得出判决结果：若判决结果为H0，则不进行二次协作直接得出最终判决结果；若判决结果不是H0，则进行二次协作，得出最终判决结果；(2)当时，各节点不...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴玉成，杨婷婷，李亮，刘统，翟莎莎，朱鹏程，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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