关键字 |
| 认知无线电;响应通信干扰;噪声功率波动 |
介绍 |
| 认知无线电网络(CR)是未来通信和网络的支持技术[1]。CR网络已经发展为改善和优化无线电电磁频谱,通过结合两个主要特点:认知能力和重构性。前者是通过结合radio-scene分析和预测信道状态估计,而后者提供了一个平台称为软件定义无线电的认知无线电是建立在[2]。 |
| 设备用于路边简易爆炸已成为最重要的一个在今天的不对称战争和恐怖活动的威胁。这些设备便宜,易于构建或收购,很难跟踪,可以从任何爆炸或触发接触针对性的军事力量。在很多情况下,这些设备包含爆炸材料,结合手持无线电台或装置,将触发在收到一个信号从一个无线手持设备[3]。 |
| 车载阻塞干扰器在操作一段时间[4]。这些干扰系统不断干扰相关频段防范这些带无线支持炸弹不管实际信号活动[5]。 |
相关工作 |
| 响应通信干扰的概念提出了处理路边简易爆炸装置。响应干扰与认知无线电的行为。响应干扰机试图炸弹控制信号和干扰反应的[6]。是非常重要的认知无线电和响应通信干扰是快速和可靠的频谱感知。响应通信干扰系统的响应对于生命我们要错过了检测的概率尽可能小。 |
| 在本文中,我们将调查所需的样本数量达到一个给定的漏检和假警报的概率的概率不同的噪声功率。探测器被认为是能量检测器,匹配滤波器。 |
| 大多数检测尤其是能量探测器是基于常数噪声功率[7 - 9],也同样非常数的噪声功率(10 - 15)论文研究的样本数量计算[16]91 338能量检测和匹配滤波器。 |
算法 |
| 加性高斯噪声中的信号检测问题可以作为二元假设检验问题制定以下假设: |
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| Y (n), X (n)和W (n) CR节点接收到的信号,传输信号在主节点和白噪声样本,分别;H1和H0代表决定,授权用户存在与否,分别。噪声样本W (n)是加性高斯白噪声过程与功率谱密度σ2,即W (n)��n(0,σ2)[9]。 |
能量检测器 |
| 匹配滤波器的性能将[17]可能性的极限。 |
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| 根据这两个假设检验统计量是正态分布。假警报的概率是 |
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| 问(·)是标准的高斯互补累积分布函数(CDF)和P =Σ| X (n) | 2 / n是信号的平均功率,σ2噪声方差。 |
| 和检测的概率 |
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| 为了简化问题,能量检测算法基于噪声平均功率没有讨论不确定性。(3)和(4)消除决定的变量阈值γ,我们可以得到: |
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| 问−1是标准逆高斯互补累积分布函数(CDF),信噪比= P /σ2信噪比。 |
| 图1是方程(5)的数值结果,仿真参数:信噪比= 0分贝,pf(0, 0.5),和N∈{5、10、20、50、100}。 |
| 图1和前面的方程只考虑这个案子没有噪声的不确定性。现在,考虑噪声的不确定性模型的情况。噪声的方差与不确定性可以包含在一个信号间隔σ2n∈(σ2n /β,βσ2n)。在β≥1是噪声波动的因素。 |
| 方程(3)和(4) |
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| 方程(6)和(7)表明,如果β= 1,那么方程将倾向于方程(3)和(4),如果β增加较低信噪比所需数量的样本来得到相同的Pd和Pf必须增加。前面的方程表明,如果我们假设10 - 6错误检测和10 - 6漏检概率的概率(pmd = 1−pd)。,0.999999 detection probability, then we need N=338 without considering noise fluctuation and this value increased to 344 with noise uncertainty of 1.05, and 415 for noise uncertainty of 1.1. |
| 图2显示了接收机工作特性与噪声能量检测不确定性β= 1.05。和图3比较中华民国的能量与噪声检测没有和不确定性为N = 5, 20到50 N =。图显示,噪声功率的不确定性有消极影响中华民国N尤其是小数量的样品。 |
| 图4和图5的数值结果是方程(5),(6)和(7),仿真参数:信噪比∈(0 dB - 30 dB), Pf∈(0, 0.5), N = 20,β= 1.05。图4显示了信噪比的影响在Pd和Pf能量探测系统,图5显示了不同信噪比噪声功率波动的影响及其影响的Pd和Pf。图5表明,信噪比下降或增加噪声波动因素的概率会减少检测专门为通信干扰检测器需要少量的样本能快速检测。 |
匹配滤波器 |
| 匹配滤波器是最优检测器的信号在高斯白噪声。探测器的缺点是需要大量的信息它试图检测信号。很可能我们没有所有这些信息;然而,匹配滤波器的性能将可能性的极限。 |
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| 根据这两个假设检验统计量是正态分布。假警报的概率是 |
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| 和检测的概率 |
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| 为了简化问题,匹配滤波器检测算法基于噪声平均功率不讨论不确定性。曼联(9)和(10)消除γ决定阈值的变量,我们可以得到: |
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| 中华民国对匹配滤波器如图3所示,下列数值:信噪比= 0分贝,假警报概率Pf∈(0, 0.5)。 |
| 图6和方程(9)、(10)和(11)只考虑这个案子没有噪声不确定性匹配滤波器。现在,考虑噪声的不确定性模型,方程(9)和(10) |
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| 消除γ我们可以得到 |
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| 方程(14)表明,如果β= 1的方程将倾向于方程(11)如果β增加略有效果所需数量的样本。此外方程(14)表明,如果错误检测的概率是10 - 6和10 - 6错过了检测概率,然后我们需要N = 91不考虑噪声波动和噪声不确定性这个值增加到95 1.5。 |
| 图8是方程(14)的数值结果,仿真参数:Pf∈(0, 0.5),β= 1.05和N∈{5、10、20、50、100}。图显示,噪声不确定性小影响所需数量的检测样本。比较图1、2、6和7显示,噪声的影响的不确定性更影响能量检测和可以减少探测概率相同数量的检测样品。 |
| 图9和图10的数值结果是方程(11)和(14),仿真参数:信噪比∈(0 dB - 30 dB), Pf∈(0, 0.5), N = 20,β= 1.05。图9显示了信噪比的影响在Pd和Pf匹配滤波器,图10显示了不同信噪比噪声功率波动的影响及其影响的Pd和Pf。 |
结论和未来的工作 |
| 结果说明,能量探测器噪声波动非常敏感和最小数量的样品需要一定错过了小波动概率增加噪音。同时匹配滤波器需要切断噪声涨落影响所需数量的样本。 |
| 以前的工作表明,能量检测器得到的理想数量的样本10 - 6错过概率是338年和415年工作建议样品以避免10%噪声波动效应。这个值是91样本进行匹配滤波器增加到95 1.5噪声波动因素。 |
| 本文证实噪声不确定性环境下的性能下降。这表明,选择一个固定的样本数量是噪声不确定性下不再有效,这应该根据需要灵活选择。这项工作可以扩展特征检测器和特征值检测器。 |
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数据乍一看 |
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| 图1 |
图2 |
图3 |
图4 |
图5 |
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| 图6 |
图7 |
图8 |
图9 |
图10 |
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引用 |
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