基于FAM算法的认知无线电循环平稳信号检测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现，利用Fourier-Aliasing Method（FAM）算法进行认知无线电频谱感知。系统能高效检测具有循环平稳特性的授权用户信号，支持完整的信号分析和频谱监测功能，适用于认知无线电环境下的动态频谱接入应用。

详 情 说 明

基于FAM算法的认知无线电循环平稳信号检测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的认知无线电频谱感知系统，专门用于检测和分析具有循环平稳特性的信号。系统采用Fourier-Aliasing Method（FAM）算法，能够准确识别授权用户信号的存在，并分析其周期性特征。该系统特别适用于非合作频谱感知环境，能够有效区分信号与噪声，显著提高频谱利用效率。

功能特性

• 精确检测能力：采用FAM算法实现对循环平稳信号的精确检测
• 循环谱分析：提供信号的循环谱密度分析，揭示信号的周期性特征
• 自适应参数配置：支持灵活的检测参数设置，适应不同信号环境
• 性能评估：提供检测概率、虚警概率等统计性能指标
• 可视化展示：生成循环谱密度图，直观显示信号特征分布

使用方法

输入参数

• 时域信号序列：包含待检测信号的复数或实数采样值
• 采样频率：信号的采样率（Hz）
• 检测参数：循环频率分辨率、平滑窗长度等
• 信号持续时间：分析的时间窗口长度

输出结果

• 循环谱密度图：显示信号在不同循环频率上的能量分布
• 检测结果：二进制判决（信号存在/不存在）
• 特征参数：循环频率估计、循环谱峰值位置
• 性能指标：检测概率、虚警概率等统计指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存
• 支持浮点运算的处理器

文件说明

主程序文件实现了完整的信号检测流程，包括信号预处理、FAM算法核心计算、循环谱分析、检测判决以及结果可视化等功能模块。具体完成了信号时频变换、循环谱密度估计、特征参数提取、检测性能评估以及图形化结果展示等核心处理任务。