针对传统频谱感知检测概率较低的不足，提出了一种基于随机矩阵特征值比的机会协作频谱感知算法。该算法在随机检测理论基础上，利用双门限，加入机会协作机制，对传统最大最小特征值（MME）算法进行改进，并保留了传统能量检测算法的低复杂度优势。在已知虚警概率前提下，推导了判决门限，并在接收中依靠奇偶时隙划分，有效实现了机会协作。仿真结果表明，在低信噪比和低虚警概率的情况下，所提频谱感知算法，相对MME算法有更高的检测概率，适合在恶劣传输信道的无线通信中应用。

前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法，虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好， 但需要存储大量历史信息， 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然比检测(likelihood ratio test， LRT) 的软判决与采用“与” 准则的硬判决的性能， 结果表明采用软判决的协作感知性能更优

协作频谱感知和适应环境，认知无线电能够填补频谱空洞并在不对授权用户造成有害干扰的情况下提供服务。 我们考虑使用能量检测优化协作频谱感知以最小化总错误率。

文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型。该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率,解决频谱资源受限的问题,并在此基础上提出了基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知方案,同时定量的分析了虚警代价与漏验代价对系统的影响。仿真结果表明,相比传统的或融合、与融合协作频谱感知方案而言,该方案较好的提高了无线传感器网络频谱感知的可靠性和准确性,同时更明确地指出虚警代价相比于漏验代价大时,

频谱资源匮乏是目前通信领域遇到的一个难题，缓解频谱资源短缺的一个有效方法是频谱感知技术，它可以实现频谱的动态利用，提高频谱的利用率。首先介绍了能量检测法、匹配滤波检测法以及循环平稳特性检测法3种单用户谱感知技术，然后研究了协作频谱感知技术的系统结构和感知模型，最后基于能量检测法的协作频谱感知中的“K-N”融合准则进行仿真，结果表明，当K=[N+1/2]时，协作频谱感知的性能达到最优。

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安全技术-网络信息-认知无线网络中基于多节点的协作频谱感知技术的研究.pdf

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在认知无线电网络中,协作频谱感知技术可有效地缓解本地感知场景中存在的隐藏终端等问题。为了获得更大的协作增益,该文采用基于数据融合的协作频谱感知策略,融合中心依次收集各次用户上报的本地能量检测数据,然后进行线性加权融合,并做出最终判决。重点研究了线性加权融合方案的优化,推导了各次用户分别在Neyman-Pearson(N-P)和Bayesian两种不同准则下的最优融合权重,并在Suzuki感知信道下进行了蒙特卡洛仿真和数值验证。结果表明,N-P准则下给出的两种优化加权融合方案MDC和NDC性能相近,且均比E

电信设备-基于信誉机制和动态博弈的安全协作频谱感知方法.zip