基于MATLAB的认知无线电频谱智能检测与分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现完整的认知无线电频谱管理框架，通过多通道实时感知、频谱空洞智能识别和自适应切换决策，显著提升频谱利用率与通信可靠性。

详 情 说 明

基于认知无线电的智能频谱检测与自适应分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的认知无线电频谱检测与分析框架。系统通过先进的信号处理与机器学习技术，对无线频谱环境进行实时感知、分析与决策，实现智能化的频谱资源利用。核心目标是在保证主用户不受干扰的前提下，动态识别并利用空闲频谱资源（频谱空洞），提升频谱使用效率。

功能特性

• 连续频谱感知与占用监测：利用多通道接收器实时扫描指定频段，监测主用户的活动状态。
• 频谱空洞识别与切换决策：自动检测可用频谱空洞，并在主用户返回时执行快速、无缝的频谱切换。
• 传输类型识别与分类：结合能量检测与循环平稳特征检测，采用机器学习算法（SVM/深度学习）对信号进行精确分类。
• 干扰避免机制：通过动态功率控制和智能频谱调度，有效避免对主用户系统产生干扰。
• 频谱使用统计与分析：生成详细的频谱占用统计报告、传输模式分析及系统效能评估。

使用方法

1. 系统配置：设置监测频段、分辨率带宽、检测门限、感知周期等参数。
2. 数据输入：系统接收实时IQ数据流，并加载参考信号模板及环境噪声基底数据。
3. 运行监测：启动主程序，系统开始执行频谱感知、分析与决策流程。
4. 结果查看：通过可视化界面实时查看频谱状态图、分析报告及切换决策建议。

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2020b 或更高版本
• 硬件建议: 支持软件定义无线电（SDR）设备（如USRP）、多核CPU、不小于16GB内存

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与执行入口，集成了频谱感知、信号处理、机器学习分类、决策生成及结果可视化等全部关键流程。它负责协调各个功能模块，实现从参数配置、数据采集到最终分析报告输出的完整自动化操作。