近年来随着盲检测算法的提出，越来越多的基于采样协方差矩阵的盲检测算法应用于频谱感知。针对其检测门限是近似值，检测性能会受到影响等问题，提出了基于采样协方差矩阵的混合核函数的支持向量机（support vector machine,SVM）高效频谱感知，通过感知信号采样协方差矩阵的最大最小特征值（maximum minimum eigenvalue,MME）和协方差绝对值（covariance absolute value,CAV）提取的统计量作为SVM的特征向量并训练其生成频谱感知的分类器，无需计算检测门限并且特征提取减少了样本集的大小。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化混合核函数的SVM的参数。实验结果表明，该方法比MME算法和CAV算法的检测概率有所提高，并且比SVM减少了感知时间，具有良好的实用性。

利用MATLAB实现了基于能量的频谱感知，基于BPSK调制信号，给出了在不同信噪比的情况下，检测性能的结果

利用MATLAB完成了基于M2M4的频谱感知算法仿真，包括多种调制信号，BPSK、QPSK、8PSK、MSK、QAM等

无线电频谱感知的方法，认知无线电，频谱感知，空穴检测法。

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

频谱感知检测除了经典算法之外的一些可用算法。

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

行业分类-设备装置-认知无线网络中带能量收集的频谱感知和信息传输方法.zip