以前的分散式认知媒体访问控制(DC-MAC)协议允许次要用户(SU)独立搜索频谱访问机会,而无需中央协调员。
DC-MAC假定检测方案在物理(PHY)层是理想的。
实际上,在分布式频谱共享方案中,更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测(ED)计算和实现复杂度较低,因此已成为最常用的方法。
因此,至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是,ED需要最低采样时间(MST)持续时间才能在低信噪比(SNR)环境中实现目标检测概率。
否则,将无法达到预期的检测性能。
在本文中,我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后,我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC(ODC-MAC)协议,该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外,对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明,仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比,所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。
2024/9/7 4:30:45 2.62MB cognitive radio; energy detection;
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单节点与协作能量检测性能的ROC曲线,出两个图,一个是虚警概率和漏检概率的比较,一个是检测概率和漏检概率的比较。
2024/6/13 1:29:58 510B 协同,能量检测,matlab仿真
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仿真六种判决准则,Matlab,要求,噪声为高斯噪声,信号二元多元都行。
画出图,要求能看出判决域变化使判决概率变化。
画出检测模型(相关器和匹配滤波器那块的图)。
还要给出出虚警和检测概率与输入信号的关系,这块应该也是要用图表示。
用图表现出检测性能(性能随着snr变化而变化)里面实现了部分要求,如六种判决准则
844KB Matlab
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资源包括BPSK信号的生成、蒙特卡罗仿真程序、能量检测法程序、还有各种信噪比与检测概率之间的关系程序和曲线图。
2024/3/11 1:48:36 7KB 能量检测 matlab
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该代码绘制了在虚警概率一定时,检测概率和信噪比之间的关系曲线即检测器的检测性能曲线。
代码参考了文献《Sensing-ThroughputTradeoffforCognitiveRadioNetworks》。
2024/3/8 15:17:11 2KB 频谱感知 能量检测 Matlab仿真
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雷达监测相关的检测概率与SNR、SwerlingMATLAB仿真图
2023/9/19 19:40:05 19KB 雷达监测 MATLAB
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本文基于检测前跟踪技术研究了MIMO雷达系统中多个运动目标的早期预警问题,在推导已知目标数量时的二元广义似然比检验的基础上,提出了一种次优的基于逐目标消除和极坐标Hough变换(STC-PHT)的多目标检测前跟踪算法,并推导了该算法的虚警概率和检测概率表达式.与以往的多目标检测前跟踪算法相比,新算法具有较低的计算量,且本质上无需目标数量的先验信息,避免了目标数量未知时需执行多元假设检验的问题.仿真分析表明,新算法能有效地改善MIMO雷达在低信噪比条件下的检测性能.
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针对于卫星AIS体系天线的拆穿包围面积大、搜罗多个自结构区大概导致付与信号辩说的特色,阐发了星载AIS体系付与信号重叠碰撞的机制,对于卫星AIS体系举行了视察模子的建模,并在此底子上阐发了卫星AIS体系对于船舶的检测概率,并付与盲信号离散算法对于辩说的AIS信号举行了实用的离散。
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用于描摹在信号检测中单个用户的检测概率以及虚警概率之间的关连。
2023/4/3 4:37:01 309B 检测
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雷达恒虚警检测(CFAR)一维距离像蒙特卡洛仿真,探究不同信噪比下CFAR检测概率,在一维CFAR基础上修正程序得到。
参考《雷达信号处理基础》一书。
2023/2/13 13:55:13 2KB 雷达 CFAR 蒙特卡洛
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡