MATLAB实现的认知无线电频谱感知与能量检测工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供认知无线电系统中频谱感知的核心计算功能。通过经典能量检测算法，实时分析无线频谱状态，识别频谱空洞，支持动态频谱接入决策。适用于通信仿真与信号处理研究。

详 情 说 明

认知无线电系统中基于能量检测的频谱感知与计算工具

项目介绍

本项目实现认知无线电环境下的核心频谱感知功能，通过经典的能量检测算法对无线频谱状态进行实时分析。系统能够快速识别指定频段内的信号存在状态，准确判断频谱空洞（频谱机会），为动态频谱接入提供关键决策支持。程序采用模块化设计，支持多通道频谱数据分析，具备噪声自适应估计和检测阈值动态调整能力，适用于各种复杂无线环境下的频谱监测应用场景。

功能特性

• 能量检测算法：采用经典能量检测原理，实现对主用户信号的可靠检测
• 自适应阈值设置：根据噪声特性动态调整检测阈值，提高检测准确性
• 多通道处理能力：支持同时处理多个通道的频谱数据
• 噪声功率估计：内置自适应噪声估计算法，可选自定义估计窗口
• 频谱空洞识别：自动识别可用频谱段，提供起始频率、带宽和可用时长信息
• 性能评估：输出检测概率、虚警概率等关键性能指标
• 实时分析：支持大规模时域信号数据的快速处理

使用方法

输入参数说明

• 时域信号数据矩阵：双精度复数矩阵（N×M），N为采样点数，M为通道数
• 采样频率：标量数值，单位Hz
• 检测频带范围：1×2向量 [flow, fhigh]，指定分析频率范围
• 噪声功率估计参数：可选参数，自定义噪声估计窗口长度
• 虚警概率设定值：标量（0-1范围），默认0.01

输出结果

• 频谱占用状态报告：布尔向量，标记各频段占用情况
• 检测统计量：各检测单元的能量值统计结果
• 动态阈值曲线：随信号特性变化的检测阈值轨迹
• 频谱空洞识别结果：可用频谱段的详细参数信息
• 检测性能指标：包含检测概率、虚警概率等评估参数

基本调用示例

% 准备输入参数 iq_data = load('signal_data.mat'); % IQ数据矩阵 fs = 10e6; % 采样频率10MHz freq_range = [2.4e9, 2.5e9]; % 2.4-2.5GHz频段 pfa = 0.01; % 虚警概率1%

% 执行频谱感知分析 results = main(iq_data, fs, freq_range, pfa);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据）
• 支持复数矩阵运算的MATLAB环境

文件说明

主程序文件整合了频谱感知系统的完整处理流程，实现了从信号预处理到结果输出的全链条功能。具体包含信号数据加载与格式验证、检测参数初始化配置、多通道并行处理机制、基于滑动窗口的能量统计计算、噪声功率的动态估计与校准、检测阈值的自适应调整算法、频谱占用状态的判定逻辑、频谱空洞的识别与特征提取，以及最终检测性能指标的全面评估与可视化输出。