认知无线电的相关资料-认知无线电网络中频谱感知算法研究.pdf 这里有一些认知无线的相关资料，需要的同学可以下载。另外，还有i写代码，是有关频谱感知方面的，有需要的同学可以下载查看。

利用MATLAB实现了基于信任的协作频谱感知算法的性能，在蒙特卡洛的实验下，给出了有信任和无信任时的结果对比，结果表明该算法具有一定的效果

认知无线电中基于循环谱的双门限自适应频谱感知算法研究

通过对传统频谱感知算法能量检测，匹配滤波检测，循环平稳特征检测分析，在不同SNR下的Matlab仿真性能对比，比较各类算法优缺点。本代码仅供学习研究，转载请注明出处。

由于频谱感知中信道稀疏度动态变化，导致分布式频谱感知网络中节点间信息传输频繁，消耗感知网络通信带宽。为了缓解网络通信带宽压力，提出分布式的1 bit压缩频谱感知算法。各节点对感知数据进行压缩采样并1 bit量化，然后融合节点采用JSM-2模型对数据进行融合，最后通过BIHT算法重构信号频谱，实现频谱感知。仿真结果表明，在低信噪比和较少的采样数目下，分布式的1 bit压缩频谱感知算法能具有较好的频谱检测性能，是一种可实用的频谱感知方法。

这里面有好多个文件，所以下载分就高了点，但是平均下来一个不到一分，如果想要参考或者仿照，都是可以的。

围绕频率感知展开研究，介绍了几种基本的数字调制方式和无线信道及其特性，阐明频率认知较为困难，通过对几种经典的频率感知算法进行分析比较，并结合实际应用环境，基于易实现的角度，指出能量感知器的可行性，基于性能的角度，采用合作感知算法，并提出基于均衡权重的频谱感知方案，在信噪比较低的情况下，可以提高认知性能。采用MATLAB平台，通过仿真的形式，重点对基于能力检测算法和均衡权重合作感知算法的性能进行分析，结果证明，能量检测在-5dB时可以取得不错的感知效果，基于均衡权重合作感知算法就算是在-8dB的恶劣条件下也可以取得较好结果，同时，仿真表明，本文所提出的均衡权重感知算法可以有效提高合作感知的感知效果。。