认知无线电网络中虚拟授权用户入侵者测定探讨.docx

此代码用于绘制用于简单能量检测的接收器操作特性曲线，当主要信号为实高斯信号且噪声为加性白实高斯信号时。 在此，阈值可以通过分析获得。

大家好，我需要你的帮助。我想为基于 CMME 的认知无线电频谱感知实现 matlab 代码。我运行我的附加代码，但它给出了不想要的结果。有人能帮我找到我做错的地方吗？谢谢

matlab无线通信的代码认知无线电和频谱感知 认知无线电（CR）是一种可编程的无线电和网络技术（智能收发器），具有自适应性，可以自动检测无线通信信道中的网络流量，并相应地调整其传输和接收，以有效地利用可用带宽。 基于各种输入，CR能够允许用户利用未使用/空闲的通信信道，从而避免无线通信信道中的拥塞。 在本项目中，我们考虑诸如用户数量，信噪比（SNR），总错误率和功率电平阈值（用于频谱感知以近似无线通信信道中的网络流量）之类的参数。 该存储库保存了通用的MATLAB / GNU Octave兼容代码，该代码将上述参数考虑在内，并通过将参数微调为不同的值并执行计算来近似CR的性能。 代码中用于计算的两个主要数学函数是： Marcum Q函数 （上部不完整）伽玛功能 Marcum Q函数 该函数用于通过设置功率阈值来计算用于检测可用频谱的使用的检测概率P d 。 即，Q函数计算概率密度函数P(X ≥ x) 。 因此，我们为参数x配置了一个阈值，并应用Marcum-Q函数来检测大于所应用阈值的信号功率水平X以近似使用信道频谱。 数学方程式如下： （上部不完整）伽玛功能 此函数用于计算错误检测

为了更好地提高认知无线电网络中授权频谱的利用率，并为系统用户提供更高质量的服务，采用排队博弈理论研究了混合overlay/underlay频谱共享方式的优化策略。面向认知用户建立了传输时间服从二相阶超指数分布的排队模型，并给出排队模型稳态分布的求解方法。基于收益—支出结构，研究了可视情形下认知用户的个体最优策略及不可视情形下认知用户的纳什均衡策略。以社会收益最优及授权频谱收入最大为目标，给出了认知用户使用授权频谱的接入费用。进行数值实验，揭示了不同策略之间的内在关系，并验证了收费方案的合理性。通过将混合 overlay/underlay 频谱共享方式下的社会最优收益与 overlay 频谱共享方式和 underlay 频谱共享方式下的社会最优收益进行对比，进一步表明了混合 overlay/underlay 频谱共享方式下的社会最优策略能更加稳定且高效地利用频谱资源。

针对OFDM系统的特点，提出了一种新的频谱检测算法。该算法通过对OFDM收发双方的信号建模，以能量检测的方法为基础，充分利用了正交频分复用符号中的未受多径效应污染的循环前缀(CP)和空闲时间来提高检测的精度。计算机仿真结果表明，与传统的只利用空闲时间的能量检测方法和利用所有CP符号信息的方法相比，该算法更有效地提高了频谱检测的概率。

利用MATLAB实现了基于OFDM信号的能量频谱感知算法，对OFDM的过程以及频谱感知有一定的帮助，认知无线电

协作频谱感知

将认知无线电技术应用于非正交多址接入（NOMA）协作多播系统，研究了将用户作为中继的可行性，提出了一种带参数的多播候选集的二级协作传输方案。该方案先由基数q选出候选集，再根据主用户和候选次用户之间的信道增益选出最佳的转发节点。仿真结果表明，通过合理选择构造参数 q，所提方案在减少次用户分集增益损失的同时，能够大幅提高主用户的分集增益。在N个多播用户组成的NOMA协作多播场景中，将主用户的分集增益从2提升到min(N-q+2,q+1)，满足主用户可靠性的要求。

认知无线电的功率分配、采用注水算法，代码可以运行