齐佩汉, 李赞, 司江勃, 关磊
QI Pei han, LI Zan, SI Jiang bo, GUAN Lei
摘要: 认知跳频被认为是消除传统跳频系统用频困扰的有效途径之一。针对认知跳频超宽带和多频隙实时频谱感知的需求,给出基于归一化谱双向搜索(bidirectional search of normalized powerspectrum, BSNP)的感知算法,BSNP以跳频频隙内的归一化功率谱作为检验统计量,通过顺序执行正向和反向搜索,感知出跳频带宽中已被占用的所有频隙。利用傅里叶变换的渐进正态性和相互独立性,可推导BSNP单次判决虚警概率的数学表达式和判决门限的闭式表达式。分析和仿真表明,BSNP可以准确地找出频带内被占用的频隙,相比于常规谱估计感知算法,可有效克服噪声不确定度对频谱感知性能的 影响。