基于MATLAB的认知无线电网络SNR自适应信号检测与性能分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了认知无线电网络的能量检测模型，通过ROC曲线分析评估不同信噪比条件下的检测性能。系统模拟主用户信号检测过程，可视化展示检测概率(Pd)与虚警概率(Pf)的变化关系，为无线通信系统优化提供理论支持。

详 情 说 明

基于认知无线电网络的SNR自适应信号检测性能分析系统

项目介绍

本项目是针对认知无线电网络领域中信号检测问题开发的性能分析系统。系统通过构建能量检测模型，结合蒙特卡洛仿真方法，研究不同信噪比条件下主用户信号的检测性能。系统能够自动生成ROC曲线，分析检测概率与虚警概率的变化关系，并提供可视化对比分析功能，为认知无线电网络的信号检测算法优化提供理论依据和性能评估工具。

功能特性

• 能量检测建模：构建基于能量检测原理的信号检测模型，支持不同信噪比条件的仿真
• ROC曲线分析：采用接收机工作特性曲线方法全面评估检测性能
• 主用户信号检测模拟：模拟认知无线电网络中主用户信号的检测过程
• 检测性能分析：定量分析检测概率随虚警概率的动态变化关系
• 多维度可视化：支持不同信噪比条件下检测性能的对比展示
• 交互式界面：提供图形化操作界面，支持参数灵活调节和结果实时显示

使用方法

1. 参数配置：在界面中输入信噪比范围（如-20dB到10dB）、虚警概率区间（如0.001-0.1）、信号长度、采样频率等参数
2. 噪声设置：选择噪声类型（默认高斯白噪声），设置检测阈值参数和蒙特卡洛仿真迭代次数
3. 执行仿真：启动仿真过程，系统将自动进行信号检测性能分析
4. 结果查看：查看生成的ROC曲线族、检测概率矩阵和性能分析报告
5. 数据导出：可将仿真结果保存为.mat格式文件供后续分析使用

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, macOS 10.14+, Linux Ubuntu 16.04+
• 软件环境：MATLAB R2020a或更高版本
• 工具包依赖：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：最低4GB RAM，推荐8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，实现了完整的信号检测性能分析流程。它负责初始化系统参数，构建能量检测模型框架，协调蒙特卡洛仿真执行过程，生成多维度性能分析数据，并管理ROC曲线的绘制与展示功能。同时，该文件还集成了用户交互界面控制逻辑，支持检测阈值优化算法和性能指标计算模块，确保系统能够高效完成从参数输入到结果输出的全部分析任务。