基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
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摘：认知线电作种革命性智频谱享技术显著提高频谱率年受广泛关注组建实际认知线电网络需解决核心问题：准确识频谱空穴检测授权户出现作解决问题频谱感知技术决定认知线电否实现关键技术
文重点研究基周期循环稳检测频谱感知技术简单阐述频谱感知技术发展应现状系统介绍实现频谱感知种算法加较详细述周期循环稳检测算法原理实现程然该算法结合理仿真图进行性分析通仿真说明周期循环稳检测低信噪情况具良性区分类型调制信号
关键词：认知线电频谱感知周期循环稳检测算法
Abstract As a revolutionary smart spectrum sharing technology CR can significantly improve the spectrum utilization and draw more and more attention within these years The core problem of constructing the actual cognitive radio networks is how to find the spectrum hole and identify the license users So spectrum sensing as a solution to this problem plays a vital role in CR realization
This paper presents the cyclostationary spectrum density detection method for estimation and spectral autocorrelation function technique to analyze the spectrum and shows the development applications and state of spectrum sensing roundly introduces current several methods for spectrum sensing and the relation of them and particularly analyzes basic principle and implementation of cyclostationarity spectrum detection and analyzes the dominant cyclic features Moreover a simulational analysis suggests that cyclostationary spectrum detection is optimal for signal detection having low signaltonoise (SNR) values In addition we can distinguish modulation signals in different types using the method
Key words cognitive radio spectrum sensing cyclostationarity spectrum detection
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目录
1 绪 3
11研究背景意义 3
12 研究现状 6
121认知线电国外研究现状 6
122认知线电中频谱感知技术国外研究现状 8
13 文工作容组织 12
2 基信号周期稳特性频谱感知算法基理 13
21 引言 13
22 周期稳相关概念定义 13
221 周期稳信号 13
222 循环谱密度函数 15
223 循环谱密度函数特点 16
23周期稳特性噪声抑制性 16
24 循环谱估计 17
241谱相关函数计算 17
242 离散信号循环谱估计 18
25 周期循环检测法 20
251 理分析 20
252算法描述 20
26 章结 21
3 周期循环稳检测算法性分析优势 22
31 性分析 22
311 窗函数性影响 22
312 检测数序列长度性影响 24
313 滑动步长性影响 25
314 信道性影响 27
32 周期循环稳检测算法优势 29
1系统抗噪声力强 29
2区类型调制信号 33
33 章结 38
4 全文总结未工作展 39
致谢 40
参考文献 41
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1 绪
11研究背景意义
年线技术领域正进入高速发展繁荣时期种创新线技术断涌现快速步入商线应市场异常活跃线技术身快速演进中断革新线户数目激增户业务需求量断增加加语音户数户转变线技术频谱需求急速增长现频谱越越难满足线技术业务发展未呈现三世界：网络层面IP世界传输层面光世界技术层面线世界[1]全球线移动通信技术发展走势：宽带移动化移动宽带化传输IP化接入样化网络适应化系统互补综合化应性体泛化线线三网融合体化根市场需求研究[2]未会1300MHz～1700MHz频谱需求根2007年世界线电会频谱划分IMT（International Mobile Telecommunication）新划分频段400MHz加原先600MHz频段未面300MHz700MHz频谱缺口然WiFi（Wireless Fidelity）蜂巢网络已获巨成功线新技术FDD（Frequency Division Dual）WiMax（Worldwide Interoperability for Microwave Access）等正路频谱资源匮乏频谱资源愈加难获甚阻碍新技术发展
方频谱利合理整体频谱利效率低述问题时存事实前绝数频谱资源采固定分配模式专门频率理部门分配特定授权频段(Licensed Frequency Bands LFB)供通信业务外工作非授权频段(Unlicensed Frequency Bands UFB)通信业务线局域网(Wireless Local Area Network WLAN)技术线局域网(Wireless Personal Area Network WPAN)技术等年发展迅速导致网络工作非授权频段逐渐趋饱出现样事实：某网络频谱资源相较少承载业务量相已授权频谱没充分美国联邦通信委员会（FCC Federal Communications Commission）公布数表明目前分配出频段利率15％～85％等[3]某频段移
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动通信网络频带处超负荷工作中业余线电电视频段等诸频段未充分外时间空间段频谱利率相差异伯克利学线研究中心实际测量表明3GHz频带70频段意时刻意点[4]然授权户（Licensed User）少分配频段政府法规限制潜需频段权未授权户接入然现频谱分配政策长期保持效性着线业务增长加剧限频谱需求剧增种新情况传统线频谱分配政策产生巨挑战
国际新观念认频谱利效率高低取决采技术解决频谱资源紧缺局面根途径开发高效频谱利技术频谱效率较低技术淘汰取代带宽利效率更高技术提高利率学者专注空中接口传输技术研究指定频带采高进制调制OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）MIMO（Multipleinput and Multipleoutput）等高频谱效率传输技术增加赫兹传输特然种方式付出代价功率复杂度断提高成实现性限制种技术开发目前已逼极限通提高空口技术整体提高线传输效率已渐渐走终点国线电理机构面问题频谱资源稀缺需科学合理频谱利政策
目前国线电理机构频谱理政策方面作益尝试处理越越突出频谱供需问题越越国家认识线电频谱政策必须作相应调整适应新技术发展市场业务需求充分发掘高效频谱利技术潜力
效解决日益增长线通信频谱需求限线频谱资源间矛盾种智频谱享技术——认知线电（Cognitive Radio CR）应运生提出引起业界极关注认知线电根解决频谱匮乏问题[57]成未线通信产业发展方研究热点逐渐通标准化进入产业领域CR户通感知频域时域空域等维空间频谱环境目标频段连续监测检测出未户频段非授权户伺机接入空闲频谱旦户重新该频段CR户必须规定时间退出该频段避免授权户产生干扰认知线电实现
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生频谱资源二次利效提高频谱利率限频谱资源条件提高频谱率线通信难题开辟条新途径认知线电研究未通信业长远发展具深远意义
认知线电技术够智感知空闲频谱资源原授权系统造成干扰情况实现授权系统频谱享效提高频谱资源利率真正走应尚许关键问题未效解决中实时频谱检测力限制快速发展障碍
频谱感知实现认知线电网络应首关键技术年受广泛关注成前研究热点
前认知线电关键技术研究集中频谱感知动态频谱理两方面[8]根FCC定义认知线电特征够线电环境进行感知认知线电部分包括频谱理模块正常工作频谱感知成功前提频谱感知力强弱直接决定认知线电系统否效工作基点文针认知线电中频谱感知技术做相关研究
般讲通信系统ISO／OSI七层模型划分中物理层具体功信号传输处理整通信系统工作基石通信系统具良工作性首先拥强物理层支撑时方面讲物理层力直接影响局限通信系统层工作认知线电种新型通信系统脱离该分层模型框架[9]认知线电中频谱感知目直接线电环境中提取信息提取程中线电环境直接接触系统物理层完成频谱感知技术种物理层信号处理技术说频谱感知认知线电系统中物理层实现核心功
具体讲认知线电频谱感知实现两功[10]：
1)检测频谱空洞否存寻找特定时间理位置没授权户(户)信号占频谱果检测样空闲频谱该频谱作认知线电系统传输信号频谱
2)某认知线电接收机讲已确认某频段形成频谱空洞该接收机需检测该频谱空洞否已认知线电户(次户)信号占果认知线电接收机需寻找频谱空洞传输信号避免次户时该频谱空洞产生突
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认知线电系统讲频谱感知保证次户效利授权频谱传输非授权信号会户信号造成干扰影响授权业务进行外频谱感知整认知线电网络中次户够序空闲频谱会造成突相互间干扰满足求认知线电中频谱感知必须保证高效具体体现够低信噪强干扰检测户信号次户信号存否甚次户进行识更掌握频谱占情况
见频谱感知仅认知线电实现基础认知线电技术挑战频谱感知技术研究认知线电发展具重意义
12 研究现状
121认知线电国外研究现状
Joseph Mitola1999年首先提出认知线电概念[11]应层角度提出工智方法通信系统线资源业务力适应户需求变化2003年美国联邦通信委员会（FCC）提出利认知线电技术实现动态频谱享[12]认知线电提高频谱利率联系起认知线电技术找具市场推动力实现性方认知线电逐渐成线通信领域研究热点国外许学研究机构企业展开广泛研究面国外较典型认知线研究进行介绍
2003年事高端军事设备开发美国雷声公司开始研究代（XG）线通信技术目标美国军通信设备检测环境变化根处环境频谱理政策选择频谱该XG计划研究容包括两方面：开发提供择机频谱接入技术二开发通灵活政策应理线行长期理框架
2004年10月IEEE成立IEEE80222工作组IEEE80222称Wireless Regional Area Network（WRAN线区域网络）该工作组目标电视广播产生干扰前提通认知线电技术利未电视广播信道
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农村边远区低口密度区提供线宽带接入该工作组第世界范围基认知线电技术空中接口标准化组织目前已形成IEEE80222 WRAN技术标准草案涉物理层MAC层
2004年Fiedrich Jondral教授领导研究组提出频谱池概念[13]开发出基OFDM技术中心控制频谱池系统该系统架构包括基站移动户研究应场景集中OFDM线局域网GSM网络频谱资源动态享该组研究工作集中方面：物理层频谱接入检测干扰抑制媒体接入控制层调度切换等
美国联邦通信委员会已开通5GHz频段频谱资源享频谱分配规做出修改具备认知线电功未获许线终端该线频带美国国防高级研究计划局（Defence Advanced Research Projects Agency）已启动名代（Next Generation）线通信计划[14]开发提供择机频谱接入技术通灵活政策应理线行（Radio Behavior）关键方面长期理框架美国加州学伯克利分校Brodersen教授领导研究组提出种基认知线电非授权频谱CORVUS体系结构[15]出该系统基应场景描述评估系统性参数建立粗略系统协议功体系提出户分组思想通组控制信道协调组户动态频谱通通控制信道协调组间动态频谱分配提出动态频谱接入链路维护协议提出实现相关具体问题包括跨层设计问题RF前端基体系结构设计等乔治理工学贝尔实验室提出通协调接入频段（CAB：Coordinated Access Band）实现频谱统计复接入（SMA：Statistically Multiplexed Access）网络体系结构着手联合开发认知线电实验台[16]德国卡尔斯鲁尔学（Uni．Karlsruhe）研究组德国联邦研究技术部移动通信项目资助开发出基OFDM技术中心控制频谱池体系等[17]进行物理层频谱接入检测干扰抑制（Interference Mitigation）介质访问控制层调度（Scheduling）切换（Handoff）等技术研究美国WINLAB实验室Georgia理工Lucent Bell实验室联合研发认知线电实验台[18]该台涵盖物理层网络层功该实验室进行基认知线电技术进行开放频谱接入算法协议方面研究研究议题包括享频谱链接调
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度算法频谱仲裁干扰避免机制等
欧盟第七工作组型重点合作项目E3(Endtoend Efficiency) [19]第六工作组E2R(Endtoend Reconfiguration) [20]项目基础研究通端端重配置网络认知线电技术未类型线网络融合起户服务提供商理者提供更选服务系统目设计开发基系统重配置设备时研究蜂窝线局域网数字视频广播等种线接入系统存
外线设备厂商英特尔TI等公司已开始着手研究认知线电技术已基理频谱感知数传输网络架构协议等领域取成果目前IEEE 80222工作组已制订利空闲电视频段进行宽带线接入技术标准第引入认知线电概念IEEE技术标准化活动[21]
国方面中国认知线电技术研究纳入863课题计划国学（西安电子科技学电子科技学等）科研机构认知线电技术研究高度重视取成果电子科技学通信抗干扰实验室成立专门认知线电项目组认知线电技术行性认知线电应场景认知线电核心技术等角度进行深入研究目前国研究课题集中认知线电系统中跨层技术空间信号检测分析QoS保证机制等
122认知线电中频谱感知技术国外研究现状
认知线电技术够充分利频谱资源该技术应必须保证已通信系统产生干扰需短时间感知分析特定区域频段找出适合通信频谱空洞时刻检测否授权户接入便够时出该频段频谱检测技术认知线电技术需解决关键问题目前频谱感知实现方法分基发射机检测合作检测基接收机检测
目前研究者针检测授权户发射机进行研究匹配滤波器检测量检测周期循环稳特征检测基协方差矩阵检测
匹配滤波检测准输出信噪认知线电接收机掌握
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户信号先验信息情况种效检测方法匹配滤波器户信号检测基信号解调需认知线电接收机信号进行精确时间载频步甚信道步获户信号相关性果信息准确匹配滤波器性变差[22]外匹配滤波器干扰信号抵抗力较差干扰信号叠加接收机接收信号波形相原户信号波形会发生畸变匹配滤波器失配导致误判决匹配滤波法应授权户信息较解频谱环境中预先知晓信号信息时法采该检测方法
接收机掌握信号先验信息情况采量检测方案量检测器通测量接收信号量频谱空洞进行检测基原理：带宽W带通滤波器输出信号进行方运算观测时间T进行积分接收信号量检测输出量Y设定门限值λ进行较判断授权户否出现[23]然量检测处需信号先验信息实现简单量检测器检测门限容易受信噪变化影响够适应性设定门限值匹配滤波器样带干扰会扰乱量检测器工作量检测器检测调制信号区信号类型[2224]量检测容易明信号误导产生误判决量检测没区分信号类型力法辨干扰
循环稳特性检测针调制信号具类似周期性性质设计信号检测方法调制信号均值相关函数具周期性循环稳性通分析频谱相关函数探测出特征基信号特征离散分布循环谱循环频率中噪声干扰非零循环频率处会呈现谱相关特性具较高信号辨识力够噪声量已调信号量区分开具强抵抗噪声功率确定性力提高检测率分离出信号噪声周期特性检测分辨出类型信号[25]样认知户分辨出户信号干扰信号避免恶意户干扰循环稳特性检测相传统稳信号模型检测方法更适实际通信系统更反应信号质[26]种方法局限算法进行两次傅里叶变换信号进行处理循环谱频率维面扩展二维面计算复杂度远远量检测
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求观测时间较长周期特性检测应限制文重点研究循环稳特性检测
新加坡电信研究院提出基信号协方差矩阵特性三种频谱感知算法算法量检测样具复杂度低需先验信息优点时克服噪声确定性影响文献[2729]提出基信号协方差矩阵特征值分解频谱感知算法中文献[27]根接收信号噪声相关函数特点通计算接收信号样协方差矩阵中分离出两分表征信号噪声统计量通较两统计量进行频谱检测文献[28]提出协方差绝值频谱感知算法思想：根授权户信号存时协方差矩阵非角线元素均零授权户信号存时协方差矩阵非角线元素存非零值特性构造两统计量根判断授权户否存文献[29]提出特征值频谱感知算法思想：协方差矩阵特征值特征值包含信号噪声信息值反应信号噪声强度利特性信号协方差矩阵特征值特征值值作检测统计量种算法缺点区分信号类型辨干扰检测时间较长
信道径衰落阴影效应隐藏终端等问题存增加单认知线电节点检测某频段否存授权户结果确定性解决单节点检测性高避免隐藏终端问题节点协频谱感知算法提出协频谱感知利认知线电网络中理位置感知节点构成空间分集提高全局检测性解决隐藏终端问题效降低阴影效应影响达更检测效果协作频谱检测认线频谱环境范围合感知线电节点频谱检测结果协作频谱检测早Cabric DMishraBrodersen R文献[30]中提出目前认知线电中协作频谱检测研究基集中式控制方式分布位置检测节点独立运行检测算法检测结果传送中心节点处中心节点根收节点判决结果综合出信号存否终判决K秩三种合方式[3133]
户接收端检测通判断户接收端否处工作状态判断频谱
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情况 目前算法振泄露功率检测基干扰温度检测[34]
现代线电接收机结构中利超外差接收机接收信号时需信号高频变换中频振荡器（Local OscillatorLO）射频信号进行变频频率转换程中接收机避免存量泄漏问题振荡器量会通天线泄露[35]微低功耗传感器节点放置授权户接收机附节点检测振荡器量泄露决定接收机正信道状况振荡器量泄漏检测该算法检测范围较 保证性需检测时间会较长
干扰温度美国联邦通信委员会（FCC）提出新概念通常线电环境发送端中心考虑常存预测干扰源噪声基准增引起信号传输性降避免种情况FCC提出干扰估测程发送端中心转换发送端接收端适应实时交互中心确定控制线电环境中干扰源提出新度量标准—干扰温度[36]干扰温度模型接收机处设置干扰温度极限表示接收机承受干扰范围认知线电户信号传输保证授权户接收机干扰温度范围认知线电户该频带种接收机端干扰温度检测模型实现困难效测量干扰温度该方法保证户系统力保护 特处边缘接收户接收机容易受感知户干扰
采窗谱方法估计干扰温度功率谱该算法利离散扁球体序列(Slepian序列)作正交窗函数Slepian序列限采样点时傅氏变换具极佳量集中特性种特性允许折中谱分辨率改善谱特性降低谱估计方差时会影响估计偏差Slepian序列应整记录数采快速傅立叶变换计算周期图周期图均相应谱估计谱估计程解释似然功率谱估计器似宽带信号言窗谱估计程性接优方法[37]功率谱估计中带宽偏差方差角度衡量窗谱估计方法优非参数估计方法计算简单
波变换时域频域较局部化性质着信号频率变化时间(空间)域取样疏密会动调节够分析信号意细节效提取信号特征种识性较高方法波变换非常适合分析非稳信号瞬变信
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号检测力利波变换分析感知局部频谱结构确定线宽带系统中信号功率谱密度变化奇异点信号边缘特征[38]
综述目前频谱感知算法匹配滤波器检测量检测周期循环稳特征检测基协方差矩阵检测合作检测振泄露功率检测窗谱估计波分析感知等算法讨述算法优缺点文重点研究周期循环稳特征检测算法
13 文工作容组织
鉴频谱感知技术认知线电重意义前然业界重研究课题文频谱感知技术展开研究文讨干频谱感知方法重点研究频谱感知技术周期循环稳检测算法模拟线环境资源进行频谱感知
文章节安排：
第章：首先介绍认知线电研究背景意义发展现状然重点介绍认知线电中频谱感知技术研究意义简介绍种频谱感知算法优缺点
第二章：章全文理基础出周期循环稳检测算法理分析算法描述
第三章：章实验章节通模拟线环境进行频谱感知周期循环稳检测算法进行仿真实现结合理仿真该算法性进行分析总结出周期循环检测优势
第四章：总结文工作课题进步研究方未发展进行展
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2 基信号周期稳特性频谱感知算法基理
21 引言
机程统计特性划分均分稳机程非稳机程机程均值相关函数时间起点关称该机程广义稳机程稳机程外均称非稳机程非稳机程中类特殊程周期稳程周期稳信号种统计参数时间呈现周期性变化机信号根特征参数进步分阶(均值)二阶(相关函数)高阶(高阶累积量)周期稳[39]
实际线通信系统中调制脉成型采样等操作部分信号周期稳信号外般通信系统中发送端符号进行采样脉成型会引入信号周期稳性线性时变系统改变信号周期稳性接收信号具周期稳性般AM(Amplitude Modulation振幅调制)FM(Frequency Modulation频率调制)阶稳二阶稳QAM(Quadrature Amplitude Modulation正交振幅调制)BPSK(Binary Phase Shift Keying双相移相键控)QPSK(Quadrature Phase Shift Keying正交相移键控)二阶稳周期频率基频般2倍载频波特率等[4043]
通常调制信号处理假设接收调制信号稳机程实际调制信号统计特性属非稳程范畴[44]调制信号中载频符号率等信息数调制信号统计特性表现出某种周期性传统稳模型精确反映调制信号统计特性周期稳程更合适统计模型种模型通信雷达声纳遥测技术等领域着广泛应特低信噪条件采周期稳特性模型优越性更加显著
22 周期稳相关概念定义
221 周期稳信号
周期稳信号种统计参数时间呈现周期性变化机信号根特征
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参数进步分阶(均值)二阶(相关函数)高阶(高阶累积量)周期稳果信号阶二阶统计特性时间变化呈现定周期性称广义周期稳信号
（21）
（22）
式中信号均值 信号相关函数T循环周期n整数通常式(2－2)定义相关函数称时变相关函数时变性法通次观察样统计量进行估计具周期特性周期信号展开成Fourier级数形式
（23）
式中称周期频率集（Cyclic Frequencies set）Fourier级数系数定义：
（24）
称周期稳程循环相关函数（Cyclic Autocorrelation）周期相关函数称循环频率（Cyclic Frequency）k意整数
周期稳信号定义：存意非零循环频率该信号周期稳信号周期稳信号频率循环频率0时循环相关函数退化信号相关函数零循环频率刻画信号稳部分非零循环频率刻画信号周期稳性周期稳信号时条重性质[45]稳噪声中周期稳信号检测重意义循环相关函数体现周期稳信号频移相关性令
（25）
（26）
相应频域表示：
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（27）
信号具循环遍历性时
（28）
信号频移信号循环相关函数表示相关函数循环相关函数离散形式计算公式：
(29)
222 循环谱密度函数
稳信号相关函数功率谱密度函数Fourier变换样周期稳信号循环相关函数循环谱密度函数Fourier变换[4647]
（210）
循环谱密度函数(SCD：Spectrum Correlation Density)相应循环谱密度函数离散形式
(211)
式（211）退化通常功率谱密度函数见循环相关函数循环谱密度函数传统相关函数功率谱密度函数推广时传统函数参量判断循环频率方面提供更关线电信号信息量
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根公式(29)知循环谱相关函数实际成两复数称频移(频移量)互相关公式(29)取Fourier变换关系式：
（212）
中公式（212）物理概念非常明确表明循环谱密度函数实际表示频率谱分量间相关密度循环谱密度函数称谱相关密度函数（简称谱相关）
223 循环谱密度函数特点
循环谱密度函数具特点：
1具相功率谱密度调制类型信号具循环谱密度性质进行信号调制方式识干扰条件感兴趣信号提取测量
2稳噪声没谱相关特性说循环谱密度函数值恒等0利性质信噪较低情况实现微弱信号提取参数测量
3循环谱密度函数包含调制信号时间参数相关相位频率信息利性质进行信号参数估计波形估计等
4信号中谱相关分量相互关联利信号中某谱元素分量估计分量实现存干扰时信号恢复
23周期稳特性噪声抑制性
稳噪声信号统计均值常量相关函数仅时间间隔关非时变具时间周期性循环相关函数非零循环频率处0稳噪声具周期稳性[4849]实际稳机程周期稳利周期稳信号稳程点两者区分开考虑周期稳噪声污染周期稳信号假设信号周期独立：
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（213）
（214）
时时样利循环相关函数信号进行检测
外时噪声者干扰信号具周期统计特性信号噪声干扰周期独立周期频率相等样利种方法信号噪声干扰分离出条件通常容易满足根周期频率进行信号检测循环相关循环谱具强抗干扰性
24 循环谱估计
241谱相关函数计算
工程实际中接收数长度Δt限长面讨限长度进行循环谱估计问题信号x(t)作时间t中心时间长度短时傅里叶变换
（215）
频移宽度时时变谱
（216）
（217）
式（212）（215）（216）（217）循环谱：
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（218）
式中积分中部分称循环周期图（cyclic period gram）
表示式中频率分辨率
（219）
分析循环谱密度函数估计两种方法——时域滑方法频域滑方法[50]
1时域滑周期图
式（218）中令
（220）
（221）
x (t)短时傅立叶变换结果中心频率v带宽似Δf频谱分辨力Δf趋穷时式(220)表示频率处两谱分量间时间相关极限极限等循环谱估计值
2频域滑周期图
理式（218）中令
（222）
中式（221）定义仅代
时域滑周期图谱滑周期图言Δt→∞Δf→0时式(220)(222)出理想谱相关函数估计式Δt足够时(>>)式(220)(222)似相等
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242 离散信号循环谱估计
利时域滑周期图(220)频域滑周期图(222)式循环谱进行估算实际计算循环谱时利限时间长离散时间数FFT变换实现(219)式计算滑动时间序列傅立叶变换应(220)(222)式离散信号基周期相关图循环谱表达式：时域滑频域滑
1基频域滑离散表达式：
（223）
式中滑动窗口离散傅立叶变换(DFT)：
（224）
中 数衰减窗频域滑窗宽度频域取样宽度时域取样宽度NΔt接收期间总采样数等N Δt T+1
该N点数作DFT该方法时频分辨率积
Δt Δf M (N 1)N ≈M
2．基时域滑离散表达式：
（225）
（224）式相长度变整数长度谱分辨率N时间
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进行DFT样点段长度K样点数段间重叠系数该算法时频分辨率积时域滑说通适选取重叠系数K减少运算量提高循环谱估计计算效率K太果K12容易发生循环频率泄漏现象导致估计误差增般情况K佳值4[51]
25 周期循环检测法
251 理分析
设接收信号信号循环谱密度函数噪声循环谱密度函数
（226）
通常噪声高斯白噪声作稳机信号周期稳信号完全均值相关值常数周期性循环频率呈现谱相关特性
（227）
时
（228）
时
（229）
显然传统检测方法()信号信号时差幅度差周期特征检测处进行检测样信号两种情况差变成谱线差
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252算法描述
面理分析知道零循环频率代表信号稳部分非零循环频率代表信号周期稳特性检测处存谱线判定信号存认知线电系统中种方法推广频谱感知中判断授权户否存问题描述二元假设检验：
（230）
中x(t)认知户接收限长观测信号s(t)授权户信号n(t)高斯白噪声授权户信号s(t)周期稳信号果授权户存相应周期频率处必出现谱线果授权户存相应周期频率处存谱线
周期循环检测算法步骤描述：
（1） 输入信号x(t)进行模数变换转换x(n)
（2） 计算x(n)时间长度N点频谱
（231）
（3） 计算谱相关循环谱：
（232）
循环谱频率相差谱线进行相关
（4） 循环谱滑检测统计量：
（233）
（5） 判决授权户否存
26 章结
章研究周期循环稳检测算法理仿真实验奠定基础章首先介绍周期稳特性相关概念定义研究循环谱密度函数估计算法出周期循环稳检测算法相关步骤
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3 周期循环稳检测算法性分析优势
31 性分析
311 窗函数性影响
周期特征检测中窗函数类型选择检测性重影响中常窗函数表达式[52]：
（1） 矩形窗（Rectangular Window）
（31）
（2） 汉宁窗（Hanning Window）
（32）
（3） 哈明窗（Hamming Window）
（33）
（4） 布莱克曼窗（Blackman Window）
（34）
（5） 凯塞窗（Kaiser Window）
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（35）
式中零阶第类修正贝塞尔函数赖N参数选择N产生种渡带带宽接优阻带衰减相N窗选择提供渡带带宽窗做
假设授权户信号采AM调制方式调制信号采样频率fs 100Hz载频fc30Hz噪声理想高斯白噪声SNR10MATLAB79仿真试验台该信号进行周期循环特征检测窗函数分采矩形窗汉宁窗哈明窗布莱克曼窗凯塞窗循环谱f0剖面图3132333435示横轴表示循环频率轴表示循环谱幅度
图31：信号加矩形窗循环谱
图32：信号加汉宁窗循环谱
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图33：信号加哈明窗循环谱
图34：信号加布莱克曼窗循环谱
图35：信号加凯塞窗循环谱
仿真图较知窗函数循环谱估计质量样通
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较容易出检测波峰值波形清晰度凯塞窗检测性
312 检测数序列长度性影响
周期循环稳检测中检测数序列长度越长越容易检测出否存授权信号时会导致巨运算量计算复杂度高求观测时间较长
图36示AM信号FFT运算点数128滑动步长400情况凯塞窗估计循环谱估计图剖面（SNR10）
图36：N128
接着做出该信号FFT运算点数512情况凯塞窗循环谱估计图图37示出信号循环谱谱峰更尖锐误差减频率分辨率提高检测性更运算量相较
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图37：N512
313 滑动步长性影响
周期循环稳检测算法中滑动步长参数确定系统性定影响样AM信号取FFT运算点数512SNR10分取滑动步长L10L20L100L400列循环谱估计图剖面
图38：L10
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图39：L20
图310：L100
图311：L400
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仿真图较知滑动窗口长度变时滑动步长越滑动次数越滑滤波效果越
314 信道性影响
实际通信中信号传输信道定简单AWGN信道情况径时变信道存然循环稳特征检测高斯白噪声干扰信号存具抗拒力径时变衰落信道敏感
面样AM信号AWGN信道换时变径瑞利衰落信道普勒频移Fd1Hz路径数2路径时延量Tau00001s取FFT点数512L400SNR10仿真出凯塞窗估计循环谱估计图剖面图312
图312 Fd1Hz Tau00001sN512L400
图311相较出受时变径瑞利衰落影响信号循环谱谱峰明显误差增检测性程度降低
然果增接收数检测性定程度改善取N1024L400做出仿真图见图313
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图313：Fd1Hz Tau0 0001s N1024 L400
时原信号情况增加普勒频移令Fd2Hz做出仿真图314增加路径数路径时延量Tau00001s0002s做出仿真图315图314315出着普勒频移增加路径时延增衰落信道检测性影响越设计出保持噪声干扰抗拒力径时变衰落敏感检测方法文未研究工作方
图314：Fd2Hz Tau00001sN1024 L400
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图315 Fd1Hz Tau00001s0002sN1024 L400
32 周期循环稳检测算法优势
周期循环稳检测算法原理基信号特征离散分布循环谱循环频率中噪声干扰非零循环频率处会呈现谱相关特性具较高信号辨识力够噪声量已调信号量区分开具强抵抗噪声功率确定性力提高检测率分离出信号噪声周期特性检测分辨出类型信号样认知户分辨出户信号干扰信号避免恶意户干扰文通仿真进步较说明周期循环检测算法优势
1系统抗噪声力强
般调制信号具循环稳性谱相关函数循环频率零处较非零值稳噪声似稳噪声循环谱量集中零循环处非零循环频率没非零值值周期稳特性稳噪声较强免疫力户信号量较低时零循环频率处特征（信号功率谱）噪声完全淹没时果采量检测难检测信号存噪声功率机变化噪声未知时种情况会更严重时分析循环谱非零频率信号特征抑制噪声影响提高检测率
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首先理分析假定观测数x[n](n01…MN1)总MN数现分M数段段数N数分段数表示 (m12…M n01…N1)循环谱密度估计量：
(36)
中表示第m数段N点FFT功率谱估计
现循环谱特征检测问题转换成类似匹配滤波检测离散时间二元假设检验问题假设户信号类型理想循环谱密度认知户完全已知优检验统计量V(x)接收信号x(n)循环谱密度估计量户信号s(n)理想循环谱密度投影理解二者互相关量：
（37）
中表示采样频率信号噪声相关理想AWGN信道x(n)循环谱密度写知（32）式出特征检测性信噪SNR关考虑实际衰落信道h(t)影响接收信号频谱循环谱密度相应变 （38）
式知衰落信道导致衰落增加确定性优检测性严重降需采类似量检测次优方法实现频域特定值循环谱进行积分
（39）
种检测方法属检测周期定求非相干检测性量检测
相检测循环谱密度进行充分利噪声非相干特性
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特征检测噪声确定性稳健克服问题点检测器偏移系数d加证明偏移系数定义[53]
(310)
质讲偏移系数d应检测器输出端SNR证明检测性偏移系数单调变化噪声确定性xdB输入SNR量检测器特征检测器偏移系数采样点数N成例关系：
(311)
(312)
中表示信号量循环谱特征量式出x0时两偏移系数均成例非相干检测性致x>0时着N增增加N足够时数值发生改变说明量检测噪声确定存着问题着N增单调增加证明循环谱特征检测克服噪声确定性导致问题
面通仿真较说明假设授权户信号采AM调制方式调制信号采样频率fs 100Hz载频fc30Hz噪声理想高斯白噪声MATLAB79仿真试验台该信号进行周期循环特征检测SNR分1015循环谱图315316示图出处出现谱峰图316见SNR15低信噪情况周期循环特征检测具错性
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图316 ：SNR10周期循环检测
图317：SNR15周期循环检测
样信号采量检测方法时频谱图：
图318：量检测（横轴频率轴幅度）
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图317知量检测着噪声确定程度加检测性恶化量检测性降低尤低信噪（）时检测概率低换句话说量检测已丧失检测功
相较言信噪低情况（159时）周期循环稳检测法拥良检测性特点更适认知线电认知线电求授权户造成干扰
周期特征检测法具识性信号周期频率处显现出明显周期谱线噪声非零周期频率处周期功率谱零没周期谱特性周期特征法恶劣噪声环境准确提取信号实现户检测
2区类型调制信号
调制信号循环谱特点通检测信号循环谱区类型信号功率谱否连续信号特征周期谱周期频率离散分布样功率谱重叠特征信号周期谱没重叠特征调制信号周期频率a般载波波特率码元速率跳频速率脉率等整数倍差值信号时存时利信号频率予分离鉴提高信号选择性分辨力文通仿真图说明数字调制信号BPSKQPSKOQPSK区
BPSKQPSKOQPSK信号功率谱相时谱相关函数明显区
（1） BPSK：
（313）
中码元序列码元包络码元宽度包络相位循环谱密度函数：
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（314）
式中K整数G(f)傅式变换式（314）包含BPSK信号参数信息包括载频码片宽度（K整数）处出现谱峰中处谱峰值处谱峰值次严重干扰噪声背景利fO处循环谱密度函数提取BPSK信号特征参数
(2)QPSK信号
循环谱密度表达式：
（315）
式（315）出QPSK循环谱表达式包含QPSK信号参数信息包括载频2倍码片宽度（K整数）处出现谱峰中处谱峰值域部分存明显谱峰
（2） OQPSK信号
循环谱密度表达式：
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（316）
式（316）出OQPSK循环谱表达式包含OQPSK信号参数信息包括载频2倍码片宽度（K奇数）（K偶数）处出现谱峰中处谱峰值处谱峰值次
文理前提MATLAB79仿真试验台分纯净BPSKQPSKOQPSK信号进行循环谱变换仿真实验数信号参数信号码源数4096信息码源速率载波频率抽样频率 仿真程序中采集均次数40仿真图见318319320
出循环谱f0剖面：
（1）BPSK信号位置存明显谱峰分布该谱峰幅度值处谱峰幅度值(该处该信号频谱幅度值)相等计算出图中谱线间隔1
（2）QPSK信号位置存明显谱峰分布仅处存谱峰幅度值计算出图中谱线间隔12
（3）OQPSK信号位置存明显谱峰分布该谱峰幅度值次处谱峰幅度值计算出图中谱线间隔12
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图319BPSK信号循环谱
图320：QPSK信号循环谱
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图320：QPSK信号循环谱
图321：OQPSK信号循环谱
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通分析仿真出频谱域BPSKQPSKOQPSK功率谱特性相循环谱域OQPSK信号BPSKQPSK信号循环谱f0剖面谱线分布存明显差异利循环谱处理方法三种相位调制信号进行分类识出需信号
调制信号循环特性利周期循环检测法通观察相应频率处循环谱线够识出信号存调制信号进行模式识
33 章结
章研究窗函数类型检测数长度滑动步长三参数周期循环检测法性影响径时变衰落信道检测性影响通仿真较说明该方法优势周期循环稳检测方法低信噪情况具更检测性具识性调制信号进行模式识更适认知线电中频谱空穴检测
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4 全文总结未工作展
文研究基周期循环稳检测算法频谱感知技术首先引入循环稳循环相关循环谱等基概念出循环相关函数循环谱密度函数理表达式基性质然出周期循环稳检测算法理分析算法描述
文成果纳两点：
1 通MATLAB仿真周期循环稳检测算法系统性进行分析研究窗函数类型检测数序列长度滑动步长三参数时变径衰落信道系统性影响验证理分析结果
2 结合理分析仿真图形总结周期循环稳检测算法两优势抗噪声性够区分类型调制信号
现着认知线电等新思想新技术出现频谱感知技术研究越越受重视寻找快速准确复杂度低检测算法然频谱感知难题文重点研究周期循环稳检测达检测高效性复杂度检测算法相复杂度然偏高改善该检测算法保证高效性前提时降低复杂度文未研究工作方次实际通信中信号传输信道定简单AWGN信道情况径时变信道存然循环稳特征检测高斯白噪声干扰信号存具抗拒力径时变衰落信道敏感设计出保持噪声干扰抗拒力径时变衰落敏感检测方法文未研究工作方
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致谢
文指导教师穆晓敏教授悉心关怀精心指导完成文课题选定具体方案确立思想产生具体实现文章详细审定倾注穆老师量心血辛劳月毕业设计程中正穆老师耐心指导帮助掌握正确研究方法创造良学环境周例会穆老师耐心解答遇问题帮理研究思路提供量宝贵参考资料时穆老师通组讨方式营造知识享台通探讨家收获仅课题更深理解更通交流沟通家局限单课题学领域解程度拓展知识面外穆老师严谨治学态度深深影响着会继续深造应该持态度特穆老师表达衷心感谢崇高敬意时非常感谢教诲予帮助老师感谢4年辛苦培育
里特感谢研究生学长赵海峰耐心解答遇问题时提醒纠正错研究思路建议表示感谢
毕业设计组学感谢支持帮助
时衷心感谢百忙中抽出时间评阅文位老师感谢炎热夏日付出辛勤劳动
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基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
摘：认知线电作种革命性智频谱享技术显著提高频谱率年受广泛关注组建实际认知线电网络需解决核心问题：准确识频谱空穴检测授权户出现作解决问题频谱感知技术决定认知线电否实现关键技术
文重点研究基周期循环稳检测频谱感知技术简单阐述频谱感知技术发展应现状系统介绍实现频谱感知种算法加较详细述周期循环稳检测算法原理实现程然该算法结合理仿真图进行性分析通仿真说明周期循环稳检测低信噪情况具良性区分类型调制信号
关键词：认知线电频谱感知周期循环稳检测算法
Abstract As a revolutionary smart spectrum sharing technology CR can significantly improve the spectrum utilization and draw more and more attention within these years The core problem of constructing the actual cognitive radio networks is how to find the spectrum hole and identify the license users So spectrum sensing as a solution to this problem plays a vital role in CR realization
This paper presents the cyclostationary spectrum density detection method for estimation and spectral autocorrelation function technique to analyze the spectrum and shows the development applications and state of spectrum sensing roundly introduces current several methods for spectrum sensing and the relation of them and particularly analyzes basic principle and implementation of cyclostationarity spectrum detection and analyzes the dominant cyclic features Moreover a simulational analysis suggests that cyclostationary spectrum detection is optimal for signal detection having low signaltonoise (SNR) values In addition we can distinguish modulation signals in different types using the method
Key words cognitive radio spectrum sensing cyclostationarity spectrum detection
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基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
目录
1 绪 3
11研究背景意义 3
12 研究现状 6
121认知线电国外研究现状 6
122认知线电中频谱感知技术国外研究现状 8
13 文工作容组织 12
2 基信号周期稳特性频谱感知算法基理 13
21 引言 13
22 周期稳相关概念定义 13
221 周期稳信号 13
222 循环谱密度函数 15
223 循环谱密度函数特点 16
23周期稳特性噪声抑制性 16
24 循环谱估计 17
241谱相关函数计算 17
242 离散信号循环谱估计 18
25 周期循环检测法 20
251 理分析 20
252算法描述 20
26 章结 21
3 周期循环稳检测算法性分析优势 22
31 性分析 22
311 窗函数性影响 22
312 检测数序列长度性影响 24
313 滑动步长性影响 25
314 信道性影响 27
32 周期循环稳检测算法优势 29
1系统抗噪声力强 29
2区类型调制信号 33
33 章结 38
4 全文总结未工作展 39
致谢 40
参考文献 41
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1 绪
11研究背景意义
年线技术领域正进入高速发展繁荣时期种创新线技术断涌现快速步入商线应市场异常活跃线技术身快速演进中断革新线户数目激增户业务需求量断增加加语音户数户转变线技术频谱需求急速增长现频谱越越难满足线技术业务发展未呈现三世界：网络层面IP世界传输层面光世界技术层面线世界[1]全球线移动通信技术发展走势：宽带移动化移动宽带化传输IP化接入样化网络适应化系统互补综合化应性体泛化线线三网融合体化根市场需求研究[2]未会1300MHz～1700MHz频谱需求根2007年世界线电会频谱划分IMT（International Mobile Telecommunication）新划分频段400MHz加原先600MHz频段未面300MHz700MHz频谱缺口然WiFi（Wireless Fidelity）蜂巢网络已获巨成功线新技术FDD（Frequency Division Dual）WiMax（Worldwide Interoperability for Microwave Access）等正路频谱资源匮乏频谱资源愈加难获甚阻碍新技术发展
方频谱利合理整体频谱利效率低述问题时存事实前绝数频谱资源采固定分配模式专门频率理部门分配特定授权频段(Licensed Frequency Bands LFB)供通信业务外工作非授权频段(Unlicensed Frequency Bands UFB)通信业务线局域网(Wireless Local Area Network WLAN)技术线局域网(Wireless Personal Area Network WPAN)技术等年发展迅速导致网络工作非授权频段逐渐趋饱出现样事实：某网络频谱资源相较少承载业务量相已授权频谱没充分美国联邦通信委员会（FCC Federal Communications Commission）公布数表明目前分配出频段利率15％～85％等[3]某频段移
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动通信网络频带处超负荷工作中业余线电电视频段等诸频段未充分外时间空间段频谱利率相差异伯克利学线研究中心实际测量表明3GHz频带70频段意时刻意点[4]然授权户（Licensed User）少分配频段政府法规限制潜需频段权未授权户接入然现频谱分配政策长期保持效性着线业务增长加剧限频谱需求剧增种新情况传统线频谱分配政策产生巨挑战
国际新观念认频谱利效率高低取决采技术解决频谱资源紧缺局面根途径开发高效频谱利技术频谱效率较低技术淘汰取代带宽利效率更高技术提高利率学者专注空中接口传输技术研究指定频带采高进制调制OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）MIMO（Multipleinput and Multipleoutput）等高频谱效率传输技术增加赫兹传输特然种方式付出代价功率复杂度断提高成实现性限制种技术开发目前已逼极限通提高空口技术整体提高线传输效率已渐渐走终点国线电理机构面问题频谱资源稀缺需科学合理频谱利政策
目前国线电理机构频谱理政策方面作益尝试处理越越突出频谱供需问题越越国家认识线电频谱政策必须作相应调整适应新技术发展市场业务需求充分发掘高效频谱利技术潜力
效解决日益增长线通信频谱需求限线频谱资源间矛盾种智频谱享技术——认知线电（Cognitive Radio CR）应运生提出引起业界极关注认知线电根解决频谱匮乏问题[57]成未线通信产业发展方研究热点逐渐通标准化进入产业领域CR户通感知频域时域空域等维空间频谱环境目标频段连续监测检测出未户频段非授权户伺机接入空闲频谱旦户重新该频段CR户必须规定时间退出该频段避免授权户产生干扰认知线电实现
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生频谱资源二次利效提高频谱利率限频谱资源条件提高频谱率线通信难题开辟条新途径认知线电研究未通信业长远发展具深远意义
认知线电技术够智感知空闲频谱资源原授权系统造成干扰情况实现授权系统频谱享效提高频谱资源利率真正走应尚许关键问题未效解决中实时频谱检测力限制快速发展障碍
频谱感知实现认知线电网络应首关键技术年受广泛关注成前研究热点
前认知线电关键技术研究集中频谱感知动态频谱理两方面[8]根FCC定义认知线电特征够线电环境进行感知认知线电部分包括频谱理模块正常工作频谱感知成功前提频谱感知力强弱直接决定认知线电系统否效工作基点文针认知线电中频谱感知技术做相关研究
般讲通信系统ISO／OSI七层模型划分中物理层具体功信号传输处理整通信系统工作基石通信系统具良工作性首先拥强物理层支撑时方面讲物理层力直接影响局限通信系统层工作认知线电种新型通信系统脱离该分层模型框架[9]认知线电中频谱感知目直接线电环境中提取信息提取程中线电环境直接接触系统物理层完成频谱感知技术种物理层信号处理技术说频谱感知认知线电系统中物理层实现核心功
具体讲认知线电频谱感知实现两功[10]：
1)检测频谱空洞否存寻找特定时间理位置没授权户(户)信号占频谱果检测样空闲频谱该频谱作认知线电系统传输信号频谱
2)某认知线电接收机讲已确认某频段形成频谱空洞该接收机需检测该频谱空洞否已认知线电户(次户)信号占果认知线电接收机需寻找频谱空洞传输信号避免次户时该频谱空洞产生突
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认知线电系统讲频谱感知保证次户效利授权频谱传输非授权信号会户信号造成干扰影响授权业务进行外频谱感知整认知线电网络中次户够序空闲频谱会造成突相互间干扰满足求认知线电中频谱感知必须保证高效具体体现够低信噪强干扰检测户信号次户信号存否甚次户进行识更掌握频谱占情况
见频谱感知仅认知线电实现基础认知线电技术挑战频谱感知技术研究认知线电发展具重意义
12 研究现状
121认知线电国外研究现状
Joseph Mitola1999年首先提出认知线电概念[11]应层角度提出工智方法通信系统线资源业务力适应户需求变化2003年美国联邦通信委员会（FCC）提出利认知线电技术实现动态频谱享[12]认知线电提高频谱利率联系起认知线电技术找具市场推动力实现性方认知线电逐渐成线通信领域研究热点国外许学研究机构企业展开广泛研究面国外较典型认知线研究进行介绍
2003年事高端军事设备开发美国雷声公司开始研究代（XG）线通信技术目标美国军通信设备检测环境变化根处环境频谱理政策选择频谱该XG计划研究容包括两方面：开发提供择机频谱接入技术二开发通灵活政策应理线行长期理框架
2004年10月IEEE成立IEEE80222工作组IEEE80222称Wireless Regional Area Network（WRAN线区域网络）该工作组目标电视广播产生干扰前提通认知线电技术利未电视广播信道
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
农村边远区低口密度区提供线宽带接入该工作组第世界范围基认知线电技术空中接口标准化组织目前已形成IEEE80222 WRAN技术标准草案涉物理层MAC层
2004年Fiedrich Jondral教授领导研究组提出频谱池概念[13]开发出基OFDM技术中心控制频谱池系统该系统架构包括基站移动户研究应场景集中OFDM线局域网GSM网络频谱资源动态享该组研究工作集中方面：物理层频谱接入检测干扰抑制媒体接入控制层调度切换等
美国联邦通信委员会已开通5GHz频段频谱资源享频谱分配规做出修改具备认知线电功未获许线终端该线频带美国国防高级研究计划局（Defence Advanced Research Projects Agency）已启动名代（Next Generation）线通信计划[14]开发提供择机频谱接入技术通灵活政策应理线行（Radio Behavior）关键方面长期理框架美国加州学伯克利分校Brodersen教授领导研究组提出种基认知线电非授权频谱CORVUS体系结构[15]出该系统基应场景描述评估系统性参数建立粗略系统协议功体系提出户分组思想通组控制信道协调组户动态频谱通通控制信道协调组间动态频谱分配提出动态频谱接入链路维护协议提出实现相关具体问题包括跨层设计问题RF前端基体系结构设计等乔治理工学贝尔实验室提出通协调接入频段（CAB：Coordinated Access Band）实现频谱统计复接入（SMA：Statistically Multiplexed Access）网络体系结构着手联合开发认知线电实验台[16]德国卡尔斯鲁尔学（Uni．Karlsruhe）研究组德国联邦研究技术部移动通信项目资助开发出基OFDM技术中心控制频谱池体系等[17]进行物理层频谱接入检测干扰抑制（Interference Mitigation）介质访问控制层调度（Scheduling）切换（Handoff）等技术研究美国WINLAB实验室Georgia理工Lucent Bell实验室联合研发认知线电实验台[18]该台涵盖物理层网络层功该实验室进行基认知线电技术进行开放频谱接入算法协议方面研究研究议题包括享频谱链接调
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
度算法频谱仲裁干扰避免机制等
欧盟第七工作组型重点合作项目E3(Endtoend Efficiency) [19]第六工作组E2R(Endtoend Reconfiguration) [20]项目基础研究通端端重配置网络认知线电技术未类型线网络融合起户服务提供商理者提供更选服务系统目设计开发基系统重配置设备时研究蜂窝线局域网数字视频广播等种线接入系统存
外线设备厂商英特尔TI等公司已开始着手研究认知线电技术已基理频谱感知数传输网络架构协议等领域取成果目前IEEE 80222工作组已制订利空闲电视频段进行宽带线接入技术标准第引入认知线电概念IEEE技术标准化活动[21]
国方面中国认知线电技术研究纳入863课题计划国学（西安电子科技学电子科技学等）科研机构认知线电技术研究高度重视取成果电子科技学通信抗干扰实验室成立专门认知线电项目组认知线电技术行性认知线电应场景认知线电核心技术等角度进行深入研究目前国研究课题集中认知线电系统中跨层技术空间信号检测分析QoS保证机制等
122认知线电中频谱感知技术国外研究现状
认知线电技术够充分利频谱资源该技术应必须保证已通信系统产生干扰需短时间感知分析特定区域频段找出适合通信频谱空洞时刻检测否授权户接入便够时出该频段频谱检测技术认知线电技术需解决关键问题目前频谱感知实现方法分基发射机检测合作检测基接收机检测
目前研究者针检测授权户发射机进行研究匹配滤波器检测量检测周期循环稳特征检测基协方差矩阵检测
匹配滤波检测准输出信噪认知线电接收机掌握
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
户信号先验信息情况种效检测方法匹配滤波器户信号检测基信号解调需认知线电接收机信号进行精确时间载频步甚信道步获户信号相关性果信息准确匹配滤波器性变差[22]外匹配滤波器干扰信号抵抗力较差干扰信号叠加接收机接收信号波形相原户信号波形会发生畸变匹配滤波器失配导致误判决匹配滤波法应授权户信息较解频谱环境中预先知晓信号信息时法采该检测方法
接收机掌握信号先验信息情况采量检测方案量检测器通测量接收信号量频谱空洞进行检测基原理：带宽W带通滤波器输出信号进行方运算观测时间T进行积分接收信号量检测输出量Y设定门限值λ进行较判断授权户否出现[23]然量检测处需信号先验信息实现简单量检测器检测门限容易受信噪变化影响够适应性设定门限值匹配滤波器样带干扰会扰乱量检测器工作量检测器检测调制信号区信号类型[2224]量检测容易明信号误导产生误判决量检测没区分信号类型力法辨干扰
循环稳特性检测针调制信号具类似周期性性质设计信号检测方法调制信号均值相关函数具周期性循环稳性通分析频谱相关函数探测出特征基信号特征离散分布循环谱循环频率中噪声干扰非零循环频率处会呈现谱相关特性具较高信号辨识力够噪声量已调信号量区分开具强抵抗噪声功率确定性力提高检测率分离出信号噪声周期特性检测分辨出类型信号[25]样认知户分辨出户信号干扰信号避免恶意户干扰循环稳特性检测相传统稳信号模型检测方法更适实际通信系统更反应信号质[26]种方法局限算法进行两次傅里叶变换信号进行处理循环谱频率维面扩展二维面计算复杂度远远量检测
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
求观测时间较长周期特性检测应限制文重点研究循环稳特性检测
新加坡电信研究院提出基信号协方差矩阵特性三种频谱感知算法算法量检测样具复杂度低需先验信息优点时克服噪声确定性影响文献[2729]提出基信号协方差矩阵特征值分解频谱感知算法中文献[27]根接收信号噪声相关函数特点通计算接收信号样协方差矩阵中分离出两分表征信号噪声统计量通较两统计量进行频谱检测文献[28]提出协方差绝值频谱感知算法思想：根授权户信号存时协方差矩阵非角线元素均零授权户信号存时协方差矩阵非角线元素存非零值特性构造两统计量根判断授权户否存文献[29]提出特征值频谱感知算法思想：协方差矩阵特征值特征值包含信号噪声信息值反应信号噪声强度利特性信号协方差矩阵特征值特征值值作检测统计量种算法缺点区分信号类型辨干扰检测时间较长
信道径衰落阴影效应隐藏终端等问题存增加单认知线电节点检测某频段否存授权户结果确定性解决单节点检测性高避免隐藏终端问题节点协频谱感知算法提出协频谱感知利认知线电网络中理位置感知节点构成空间分集提高全局检测性解决隐藏终端问题效降低阴影效应影响达更检测效果协作频谱检测认线频谱环境范围合感知线电节点频谱检测结果协作频谱检测早Cabric DMishraBrodersen R文献[30]中提出目前认知线电中协作频谱检测研究基集中式控制方式分布位置检测节点独立运行检测算法检测结果传送中心节点处中心节点根收节点判决结果综合出信号存否终判决K秩三种合方式[3133]
户接收端检测通判断户接收端否处工作状态判断频谱
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
情况 目前算法振泄露功率检测基干扰温度检测[34]
现代线电接收机结构中利超外差接收机接收信号时需信号高频变换中频振荡器（Local OscillatorLO）射频信号进行变频频率转换程中接收机避免存量泄漏问题振荡器量会通天线泄露[35]微低功耗传感器节点放置授权户接收机附节点检测振荡器量泄露决定接收机正信道状况振荡器量泄漏检测该算法检测范围较 保证性需检测时间会较长
干扰温度美国联邦通信委员会（FCC）提出新概念通常线电环境发送端中心考虑常存预测干扰源噪声基准增引起信号传输性降避免种情况FCC提出干扰估测程发送端中心转换发送端接收端适应实时交互中心确定控制线电环境中干扰源提出新度量标准—干扰温度[36]干扰温度模型接收机处设置干扰温度极限表示接收机承受干扰范围认知线电户信号传输保证授权户接收机干扰温度范围认知线电户该频带种接收机端干扰温度检测模型实现困难效测量干扰温度该方法保证户系统力保护 特处边缘接收户接收机容易受感知户干扰
采窗谱方法估计干扰温度功率谱该算法利离散扁球体序列(Slepian序列)作正交窗函数Slepian序列限采样点时傅氏变换具极佳量集中特性种特性允许折中谱分辨率改善谱特性降低谱估计方差时会影响估计偏差Slepian序列应整记录数采快速傅立叶变换计算周期图周期图均相应谱估计谱估计程解释似然功率谱估计器似宽带信号言窗谱估计程性接优方法[37]功率谱估计中带宽偏差方差角度衡量窗谱估计方法优非参数估计方法计算简单
波变换时域频域较局部化性质着信号频率变化时间(空间)域取样疏密会动调节够分析信号意细节效提取信号特征种识性较高方法波变换非常适合分析非稳信号瞬变信
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
号检测力利波变换分析感知局部频谱结构确定线宽带系统中信号功率谱密度变化奇异点信号边缘特征[38]
综述目前频谱感知算法匹配滤波器检测量检测周期循环稳特征检测基协方差矩阵检测合作检测振泄露功率检测窗谱估计波分析感知等算法讨述算法优缺点文重点研究周期循环稳特征检测算法
13 文工作容组织
鉴频谱感知技术认知线电重意义前然业界重研究课题文频谱感知技术展开研究文讨干频谱感知方法重点研究频谱感知技术周期循环稳检测算法模拟线环境资源进行频谱感知
文章节安排：
第章：首先介绍认知线电研究背景意义发展现状然重点介绍认知线电中频谱感知技术研究意义简介绍种频谱感知算法优缺点
第二章：章全文理基础出周期循环稳检测算法理分析算法描述
第三章：章实验章节通模拟线环境进行频谱感知周期循环稳检测算法进行仿真实现结合理仿真该算法性进行分析总结出周期循环检测优势
第四章：总结文工作课题进步研究方未发展进行展
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
2 基信号周期稳特性频谱感知算法基理
21 引言
机程统计特性划分均分稳机程非稳机程机程均值相关函数时间起点关称该机程广义稳机程稳机程外均称非稳机程非稳机程中类特殊程周期稳程周期稳信号种统计参数时间呈现周期性变化机信号根特征参数进步分阶(均值)二阶(相关函数)高阶(高阶累积量)周期稳[39]
实际线通信系统中调制脉成型采样等操作部分信号周期稳信号外般通信系统中发送端符号进行采样脉成型会引入信号周期稳性线性时变系统改变信号周期稳性接收信号具周期稳性般AM(Amplitude Modulation振幅调制)FM(Frequency Modulation频率调制)阶稳二阶稳QAM(Quadrature Amplitude Modulation正交振幅调制)BPSK(Binary Phase Shift Keying双相移相键控)QPSK(Quadrature Phase Shift Keying正交相移键控)二阶稳周期频率基频般2倍载频波特率等[4043]
通常调制信号处理假设接收调制信号稳机程实际调制信号统计特性属非稳程范畴[44]调制信号中载频符号率等信息数调制信号统计特性表现出某种周期性传统稳模型精确反映调制信号统计特性周期稳程更合适统计模型种模型通信雷达声纳遥测技术等领域着广泛应特低信噪条件采周期稳特性模型优越性更加显著
22 周期稳相关概念定义
221 周期稳信号
周期稳信号种统计参数时间呈现周期性变化机信号根特征
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
参数进步分阶(均值)二阶(相关函数)高阶(高阶累积量)周期稳果信号阶二阶统计特性时间变化呈现定周期性称广义周期稳信号
（21）
（22）
式中信号均值 信号相关函数T循环周期n整数通常式(2－2)定义相关函数称时变相关函数时变性法通次观察样统计量进行估计具周期特性周期信号展开成Fourier级数形式
（23）
式中称周期频率集（Cyclic Frequencies set）Fourier级数系数定义：
（24）
称周期稳程循环相关函数（Cyclic Autocorrelation）周期相关函数称循环频率（Cyclic Frequency）k意整数
周期稳信号定义：存意非零循环频率该信号周期稳信号周期稳信号频率循环频率0时循环相关函数退化信号相关函数零循环频率刻画信号稳部分非零循环频率刻画信号周期稳性周期稳信号时条重性质[45]稳噪声中周期稳信号检测重意义循环相关函数体现周期稳信号频移相关性令
（25）
（26）
相应频域表示：
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（27）
信号具循环遍历性时
（28）
信号频移信号循环相关函数表示相关函数循环相关函数离散形式计算公式：
(29)
222 循环谱密度函数
稳信号相关函数功率谱密度函数Fourier变换样周期稳信号循环相关函数循环谱密度函数Fourier变换[4647]
（210）
循环谱密度函数(SCD：Spectrum Correlation Density)相应循环谱密度函数离散形式
(211)
式（211）退化通常功率谱密度函数见循环相关函数循环谱密度函数传统相关函数功率谱密度函数推广时传统函数参量判断循环频率方面提供更关线电信号信息量
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
根公式(29)知循环谱相关函数实际成两复数称频移(频移量)互相关公式(29)取Fourier变换关系式：
（212）
中公式（212）物理概念非常明确表明循环谱密度函数实际表示频率谱分量间相关密度循环谱密度函数称谱相关密度函数（简称谱相关）
223 循环谱密度函数特点
循环谱密度函数具特点：
1具相功率谱密度调制类型信号具循环谱密度性质进行信号调制方式识干扰条件感兴趣信号提取测量
2稳噪声没谱相关特性说循环谱密度函数值恒等0利性质信噪较低情况实现微弱信号提取参数测量
3循环谱密度函数包含调制信号时间参数相关相位频率信息利性质进行信号参数估计波形估计等
4信号中谱相关分量相互关联利信号中某谱元素分量估计分量实现存干扰时信号恢复
23周期稳特性噪声抑制性
稳噪声信号统计均值常量相关函数仅时间间隔关非时变具时间周期性循环相关函数非零循环频率处0稳噪声具周期稳性[4849]实际稳机程周期稳利周期稳信号稳程点两者区分开考虑周期稳噪声污染周期稳信号假设信号周期独立：
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
（213）
（214）
时时样利循环相关函数信号进行检测
外时噪声者干扰信号具周期统计特性信号噪声干扰周期独立周期频率相等样利种方法信号噪声干扰分离出条件通常容易满足根周期频率进行信号检测循环相关循环谱具强抗干扰性
24 循环谱估计
241谱相关函数计算
工程实际中接收数长度Δt限长面讨限长度进行循环谱估计问题信号x(t)作时间t中心时间长度短时傅里叶变换
（215）
频移宽度时时变谱
（216）
（217）
式（212）（215）（216）（217）循环谱：
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（218）
式中积分中部分称循环周期图（cyclic period gram）
表示式中频率分辨率
（219）
分析循环谱密度函数估计两种方法——时域滑方法频域滑方法[50]
1时域滑周期图
式（218）中令
（220）
（221）
x (t)短时傅立叶变换结果中心频率v带宽似Δf频谱分辨力Δf趋穷时式(220)表示频率处两谱分量间时间相关极限极限等循环谱估计值
2频域滑周期图
理式（218）中令
（222）
中式（221）定义仅代
时域滑周期图谱滑周期图言Δt→∞Δf→0时式(220)(222)出理想谱相关函数估计式Δt足够时(>>)式(220)(222)似相等
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
242 离散信号循环谱估计
利时域滑周期图(220)频域滑周期图(222)式循环谱进行估算实际计算循环谱时利限时间长离散时间数FFT变换实现(219)式计算滑动时间序列傅立叶变换应(220)(222)式离散信号基周期相关图循环谱表达式：时域滑频域滑
1基频域滑离散表达式：
（223）
式中滑动窗口离散傅立叶变换(DFT)：
（224）
中 数衰减窗频域滑窗宽度频域取样宽度时域取样宽度NΔt接收期间总采样数等N Δt T+1
该N点数作DFT该方法时频分辨率积
Δt Δf M (N 1)N ≈M
2．基时域滑离散表达式：
（225）
（224）式相长度变整数长度谱分辨率N时间
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进行DFT样点段长度K样点数段间重叠系数该算法时频分辨率积时域滑说通适选取重叠系数K减少运算量提高循环谱估计计算效率K太果K12容易发生循环频率泄漏现象导致估计误差增般情况K佳值4[51]
25 周期循环检测法
251 理分析
设接收信号信号循环谱密度函数噪声循环谱密度函数
（226）
通常噪声高斯白噪声作稳机信号周期稳信号完全均值相关值常数周期性循环频率呈现谱相关特性
（227）
时
（228）
时
（229）
显然传统检测方法()信号信号时差幅度差周期特征检测处进行检测样信号两种情况差变成谱线差
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
252算法描述
面理分析知道零循环频率代表信号稳部分非零循环频率代表信号周期稳特性检测处存谱线判定信号存认知线电系统中种方法推广频谱感知中判断授权户否存问题描述二元假设检验：
（230）
中x(t)认知户接收限长观测信号s(t)授权户信号n(t)高斯白噪声授权户信号s(t)周期稳信号果授权户存相应周期频率处必出现谱线果授权户存相应周期频率处存谱线
周期循环检测算法步骤描述：
（1） 输入信号x(t)进行模数变换转换x(n)
（2） 计算x(n)时间长度N点频谱
（231）
（3） 计算谱相关循环谱：
（232）
循环谱频率相差谱线进行相关
（4） 循环谱滑检测统计量：
（233）
（5） 判决授权户否存
26 章结
章研究周期循环稳检测算法理仿真实验奠定基础章首先介绍周期稳特性相关概念定义研究循环谱密度函数估计算法出周期循环稳检测算法相关步骤
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3 周期循环稳检测算法性分析优势
31 性分析
311 窗函数性影响
周期特征检测中窗函数类型选择检测性重影响中常窗函数表达式[52]：
（1） 矩形窗（Rectangular Window）
（31）
（2） 汉宁窗（Hanning Window）
（32）
（3） 哈明窗（Hamming Window）
（33）
（4） 布莱克曼窗（Blackman Window）
（34）
（5） 凯塞窗（Kaiser Window）
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（35）
式中零阶第类修正贝塞尔函数赖N参数选择N产生种渡带带宽接优阻带衰减相N窗选择提供渡带带宽窗做
假设授权户信号采AM调制方式调制信号采样频率fs 100Hz载频fc30Hz噪声理想高斯白噪声SNR10MATLAB79仿真试验台该信号进行周期循环特征检测窗函数分采矩形窗汉宁窗哈明窗布莱克曼窗凯塞窗循环谱f0剖面图3132333435示横轴表示循环频率轴表示循环谱幅度
图31：信号加矩形窗循环谱
图32：信号加汉宁窗循环谱
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
图33：信号加哈明窗循环谱
图34：信号加布莱克曼窗循环谱
图35：信号加凯塞窗循环谱
仿真图较知窗函数循环谱估计质量样通
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较容易出检测波峰值波形清晰度凯塞窗检测性
312 检测数序列长度性影响
周期循环稳检测中检测数序列长度越长越容易检测出否存授权信号时会导致巨运算量计算复杂度高求观测时间较长
图36示AM信号FFT运算点数128滑动步长400情况凯塞窗估计循环谱估计图剖面（SNR10）
图36：N128
接着做出该信号FFT运算点数512情况凯塞窗循环谱估计图图37示出信号循环谱谱峰更尖锐误差减频率分辨率提高检测性更运算量相较
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
图37：N512
313 滑动步长性影响
周期循环稳检测算法中滑动步长参数确定系统性定影响样AM信号取FFT运算点数512SNR10分取滑动步长L10L20L100L400列循环谱估计图剖面
图38：L10
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图39：L20
图310：L100
图311：L400
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仿真图较知滑动窗口长度变时滑动步长越滑动次数越滑滤波效果越
314 信道性影响
实际通信中信号传输信道定简单AWGN信道情况径时变信道存然循环稳特征检测高斯白噪声干扰信号存具抗拒力径时变衰落信道敏感
面样AM信号AWGN信道换时变径瑞利衰落信道普勒频移Fd1Hz路径数2路径时延量Tau00001s取FFT点数512L400SNR10仿真出凯塞窗估计循环谱估计图剖面图312
图312 Fd1Hz Tau00001sN512L400
图311相较出受时变径瑞利衰落影响信号循环谱谱峰明显误差增检测性程度降低
然果增接收数检测性定程度改善取N1024L400做出仿真图见图313
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图313：Fd1Hz Tau0 0001s N1024 L400
时原信号情况增加普勒频移令Fd2Hz做出仿真图314增加路径数路径时延量Tau00001s0002s做出仿真图315图314315出着普勒频移增加路径时延增衰落信道检测性影响越设计出保持噪声干扰抗拒力径时变衰落敏感检测方法文未研究工作方
图314：Fd2Hz Tau00001sN1024 L400
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图315 Fd1Hz Tau00001s0002sN1024 L400
32 周期循环稳检测算法优势
周期循环稳检测算法原理基信号特征离散分布循环谱循环频率中噪声干扰非零循环频率处会呈现谱相关特性具较高信号辨识力够噪声量已调信号量区分开具强抵抗噪声功率确定性力提高检测率分离出信号噪声周期特性检测分辨出类型信号样认知户分辨出户信号干扰信号避免恶意户干扰文通仿真进步较说明周期循环检测算法优势
1系统抗噪声力强
般调制信号具循环稳性谱相关函数循环频率零处较非零值稳噪声似稳噪声循环谱量集中零循环处非零循环频率没非零值值周期稳特性稳噪声较强免疫力户信号量较低时零循环频率处特征（信号功率谱）噪声完全淹没时果采量检测难检测信号存噪声功率机变化噪声未知时种情况会更严重时分析循环谱非零频率信号特征抑制噪声影响提高检测率
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
首先理分析假定观测数x[n](n01…MN1)总MN数现分M数段段数N数分段数表示 (m12…M n01…N1)循环谱密度估计量：
(36)
中表示第m数段N点FFT功率谱估计
现循环谱特征检测问题转换成类似匹配滤波检测离散时间二元假设检验问题假设户信号类型理想循环谱密度认知户完全已知优检验统计量V(x)接收信号x(n)循环谱密度估计量户信号s(n)理想循环谱密度投影理解二者互相关量：
（37）
中表示采样频率信号噪声相关理想AWGN信道x(n)循环谱密度写知（32）式出特征检测性信噪SNR关考虑实际衰落信道h(t)影响接收信号频谱循环谱密度相应变 （38）
式知衰落信道导致衰落增加确定性优检测性严重降需采类似量检测次优方法实现频域特定值循环谱进行积分
（39）
种检测方法属检测周期定求非相干检测性量检测
相检测循环谱密度进行充分利噪声非相干特性
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
特征检测噪声确定性稳健克服问题点检测器偏移系数d加证明偏移系数定义[53]
(310)
质讲偏移系数d应检测器输出端SNR证明检测性偏移系数单调变化噪声确定性xdB输入SNR量检测器特征检测器偏移系数采样点数N成例关系：
(311)
(312)
中表示信号量循环谱特征量式出x0时两偏移系数均成例非相干检测性致x>0时着N增增加N足够时数值发生改变说明量检测噪声确定存着问题着N增单调增加证明循环谱特征检测克服噪声确定性导致问题
面通仿真较说明假设授权户信号采AM调制方式调制信号采样频率fs 100Hz载频fc30Hz噪声理想高斯白噪声MATLAB79仿真试验台该信号进行周期循环特征检测SNR分1015循环谱图315316示图出处出现谱峰图316见SNR15低信噪情况周期循环特征检测具错性
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
图316 ：SNR10周期循环检测
图317：SNR15周期循环检测
样信号采量检测方法时频谱图：
图318：量检测（横轴频率轴幅度）
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
图317知量检测着噪声确定程度加检测性恶化量检测性降低尤低信噪（）时检测概率低换句话说量检测已丧失检测功
相较言信噪低情况（159时）周期循环稳检测法拥良检测性特点更适认知线电认知线电求授权户造成干扰
周期特征检测法具识性信号周期频率处显现出明显周期谱线噪声非零周期频率处周期功率谱零没周期谱特性周期特征法恶劣噪声环境准确提取信号实现户检测
2区类型调制信号
调制信号循环谱特点通检测信号循环谱区类型信号功率谱否连续信号特征周期谱周期频率离散分布样功率谱重叠特征信号周期谱没重叠特征调制信号周期频率a般载波波特率码元速率跳频速率脉率等整数倍差值信号时存时利信号频率予分离鉴提高信号选择性分辨力文通仿真图说明数字调制信号BPSKQPSKOQPSK区
BPSKQPSKOQPSK信号功率谱相时谱相关函数明显区
（1） BPSK：
（313）
中码元序列码元包络码元宽度包络相位循环谱密度函数：
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（314）
式中K整数G(f)傅式变换式（314）包含BPSK信号参数信息包括载频码片宽度（K整数）处出现谱峰中处谱峰值处谱峰值次严重干扰噪声背景利fO处循环谱密度函数提取BPSK信号特征参数
(2)QPSK信号
循环谱密度表达式：
（315）
式（315）出QPSK循环谱表达式包含QPSK信号参数信息包括载频2倍码片宽度（K整数）处出现谱峰中处谱峰值域部分存明显谱峰
（2） OQPSK信号
循环谱密度表达式：
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
（316）
式（316）出OQPSK循环谱表达式包含OQPSK信号参数信息包括载频2倍码片宽度（K奇数）（K偶数）处出现谱峰中处谱峰值处谱峰值次
文理前提MATLAB79仿真试验台分纯净BPSKQPSKOQPSK信号进行循环谱变换仿真实验数信号参数信号码源数4096信息码源速率载波频率抽样频率 仿真程序中采集均次数40仿真图见318319320
出循环谱f0剖面：
（1）BPSK信号位置存明显谱峰分布该谱峰幅度值处谱峰幅度值(该处该信号频谱幅度值)相等计算出图中谱线间隔1
（2）QPSK信号位置存明显谱峰分布仅处存谱峰幅度值计算出图中谱线间隔12
（3）OQPSK信号位置存明显谱峰分布该谱峰幅度值次处谱峰幅度值计算出图中谱线间隔12
基周期循环稳检测算法频谱感知技术研究
图319BPSK信号循环谱
图320：QPSK信号循环谱
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图320：QPSK信号循环谱
图321：OQPSK信号循环谱
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通分析仿真出频谱域BPSKQPSKOQPSK功率谱特性相循环谱域OQPSK信号BPSKQPSK信号循环谱f0剖面谱线分布存明显差异利循环谱处理方法三种相位调制信号进行分类识出需信号
调制信号循环特性利周期循环检测法通观察相应频率处循环谱线够识出信号存调制信号进行模式识
33 章结
章研究窗函数类型检测数长度滑动步长三参数周期循环检测法性影响径时变衰落信道检测性影响通仿真较说明该方法优势周期循环稳检测方法低信噪情况具更检测性具识性调制信号进行模式识更适认知线电中频谱空穴检测
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4 全文总结未工作展
文研究基周期循环稳检测算法频谱感知技术首先引入循环稳循环相关循环谱等基概念出循环相关函数循环谱密度函数理表达式基性质然出周期循环稳检测算法理分析算法描述
文成果纳两点：
1 通MATLAB仿真周期循环稳检测算法系统性进行分析研究窗函数类型检测数序列长度滑动步长三参数时变径衰落信道系统性影响验证理分析结果
2 结合理分析仿真图形总结周期循环稳检测算法两优势抗噪声性够区分类型调制信号
现着认知线电等新思想新技术出现频谱感知技术研究越越受重视寻找快速准确复杂度低检测算法然频谱感知难题文重点研究周期循环稳检测达检测高效性复杂度检测算法相复杂度然偏高改善该检测算法保证高效性前提时降低复杂度文未研究工作方次实际通信中信号传输信道定简单AWGN信道情况径时变信道存然循环稳特征检测高斯白噪声干扰信号存具抗拒力径时变衰落信道敏感设计出保持噪声干扰抗拒力径时变衰落敏感检测方法文未研究工作方
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致谢
文指导教师穆晓敏教授悉心关怀精心指导完成文课题选定具体方案确立思想产生具体实现文章详细审定倾注穆老师量心血辛劳月毕业设计程中正穆老师耐心指导帮助掌握正确研究方法创造良学环境周例会穆老师耐心解答遇问题帮理研究思路提供量宝贵参考资料时穆老师通组讨方式营造知识享台通探讨家收获仅课题更深理解更通交流沟通家局限单课题学领域解程度拓展知识面外穆老师严谨治学态度深深影响着会继续深造应该持态度特穆老师表达衷心感谢崇高敬意时非常感谢教诲予帮助老师感谢4年辛苦培育
里特感谢研究生学长赵海峰耐心解答遇问题时提醒纠正错研究思路建议表示感谢
毕业设计组学感谢支持帮助
时衷心感谢百忙中抽出时间评阅文位老师感谢炎热夏日付出辛勤劳动
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