MATLAB实现的认知无线电网络协作感知算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了一种迭代阈值选择的协作感知算法，用于认知无线电网络的频谱检测。通过多节点数据融合与动态阈值优化，提升主用户信号检测效率，适用于分布式频谱感知场景。

详 情 说 明

基于迭代阈值选择的认知无线电网络协作感知算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于迭代阈值选择的协作感知算法，专门用于认知无线电网络中的频谱检测。系统通过多个次用户节点协作采集频谱数据，利用创新的迭代阈值算法动态优化检测阈值，从而实现对主用户信号的高效、准确检测。该算法结合了数据融合与阈值优化技术，显著提升了频谱感知的可靠性和自适应能力。

功能特性

• 多节点数据融合：整合多个协作节点的接收信号，提升感知数据的完整性
• 阈值迭代优化：采用动态迭代机制自动寻找最优检测阈值，适应复杂无线环境
• 频谱状态判断：准确判断频谱占用状态（空闲/占用），输出二值化检测结果
• 性能评估分析：提供虚警概率、检测概率等关键性能指标量化评估
• 收敛保障机制：内置收敛容差和最大迭代次数双重保障，确保算法稳定性

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备N×M维复数信号矩阵（N为采样点数，M为节点数） - 设置初始检测阈值、收敛容差、最大迭代次数参数 - 提供各节点的噪声功率估计值

1. 运行主程序：

```matlab % 示例调用 [optimal_threshold, iteration_log, spectrum_result, performance, convergence_flag] = main(signal_matrix, init_threshold, tolerance, max_iter, noise_power);

1. 获取输出结果：

- 最优检测阈值：迭代优化后的最终阈值 - 迭代过程记录：包含阈值变化和性能指标的详细日志 - 频谱检测结果：频谱占用状态的二值化判断 - 性能指标：虚警概率和检测概率评估值 - 收敛状态：算法是否成功收敛的标志

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的算法流程，包含信号预处理、协作数据融合、迭代阈值优化、频谱状态决策和性能评估等核心模块。该文件实现了从原始信号输入到最终结果输出的全链路处理，确保算法各阶段的连贯执行与结果可靠性。