【摘 要】
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针对认知网络实际环境中常呈现出噪声高动态变化、低信噪比特征，无法快速准确进行频谱感知的问题，本文将物理学非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中，提出了一种基于广义
【机 构】
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西安电子科技大学ISN国家重点实验室
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针对认知网络实际环境中常呈现出噪声高动态变化、低信噪比特征，无法快速准确进行频谱感知的问题，本文将物理学非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中，提出了一种基于广义随机共振的能量检测算法．该算法引人匹配噪声，通过匹配非线性系统、噪声和信号三者的关系，从而改变能量检测统计量的分布，有效地检测信号的存在性．本文从理论上推导了最佳匹配噪声的表达式，并得到了检测性能、受噪声不确定度的影响、感知时间等方面的重要理论结论．仿真结果验证了理论推导的正确性，表明所提算法能够在信噪比为-20dB等低信噪比条件下较现有能量
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