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USRP开发及频谱感知与OFDM通信

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简介:
本项目聚焦于USRP平台上的频谱感知技术研究及其在OFDM通信系统中的应用,旨在探索新型无线通信解决方案。 该资源使用GNUradio工具对USRP进行开发,主要实现了频谱感知功能,并根据频谱感知的结果来进行OFDM通信。

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客服
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  • USRPOFDM
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    本项目聚焦于USRP平台上的频谱感知技术研究及其在OFDM通信系统中的应用,旨在探索新型无线通信解决方案。 该资源使用GNUradio工具对USRP进行开发,主要实现了频谱感知功能,并根据频谱感知的结果来进行OFDM通信。
  • 基于OFDM号的能耗算法.m
    优质
    本研究提出了一种针对正交频分复用(OFDM)信号的能耗优化型频谱感知算法,旨在提升无线通信系统中的能量效率和频谱利用率。 利用MATLAB实现了基于OFDM信号的能量频谱感知算法,这对理解和优化OFDM过程以及提高频谱感知能力具有一定的帮助,在认知无线电领域尤其有用。
  • 号处理的序贯检测电子
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    本研究聚焦于信号处理和频谱感知领域中的序贯检测技术及其在电子通信系统中的应用。通过优化检测算法,提高无线通信系统的效率和可靠性。 信号序贯检测的MATLAB仿真代码适用于信号检测和频谱感知等领域。
  • 无线电:协作-MATLAB
    优质
    本项目为MATLAB环境下关于认知无线电技术的应用研究,专注于探索和实现高效的协作频谱感知方法。 多天线协同频谱感知是基于认知无线电网络改进的能量检测技术。
  • OFDM率图-MATLAB:展示OFDM
    优质
    本项目通过MATLAB实现并展示了正交频分复用(OFDM)技术的频率特性图表。它为理解和分析OFDM信号提供了直观的频谱视图,适用于通信系统的研究与教学。 载波的数量可以变化,因此我们可以观察到载波的正交性,并且可以看到不同的正弦脉冲。
  • OFDM号的_历史_OFDM_协作式循环平稳检测
    优质
    本研究探讨了基于历史数据的OFDM信号在协作通信网络中的频谱感知技术,重点分析了利用信号的循环平稳特性进行高效、准确的频谱检测方法。 之前提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、能量检测、循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知。这些技术都是基于单节点的感知方式。然而,在阴影或深度衰落的情况下,单一节点的感知结果可能不可靠,因此需要对多个节点的结果进行融合以提高可靠性,即采用协作感知技术。“或”准则被用来合并各个认知无线电(CR)节点的检测结果。另一篇文献则提出了基于D-S证据理论的协作频谱感知算法,尽管该方法性能优于“或”和“与”准则,但需要存储大量历史信息并且计算复杂度较高。还有一项研究比较了使用似然比测试(LRT)进行软判决以及采用“与”准则硬判决的情况,并发现软决策下的协作感知表现更佳。
  • 基于MATLAB的OFDM号能量算法实现
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    本研究利用MATLAB平台,设计并实现了针对OFDM信号的能量频谱感知算法,有效提升了无线通信环境下的频谱使用效率和检测精度。 本资源是关于在Matlab 2019a环境下实现基于OFDM信号的能量频谱感知算法的基础教程,适用于本科及硕士阶段的学习与研究。通过此教程,学习者可以掌握如何利用编程技术来处理OFDM(正交频分复用)信号的能源频谱感知问题。 无线通信领域中,能量频谱感知是认知无线电系统的重要组成部分之一,它使设备能够检测并使用未授权使用的频率资源以提高整体频谱效率。作为一种高效的多载波调制方式,OFDM广泛应用于Wi-Fi、4G LTE和5G等通讯标准中。通过将高速数据流分解为多个低速子载波信号,OFDM技术在面对复杂的多径传播环境时具备出色的抗衰落性能。 教程的主要内容可能涵盖以下方面: 1. **OFDM信号模型**:介绍IFFT(离散傅里叶反变换)和FFT(快速傅立叶变换)于OFDM调制与解调中的应用,以及如何生成及解析OFDM符号。 2. **噪声与干扰模拟**:解释在频谱感知过程中需要考虑的接收机内部噪音及其他外部干扰因素,并说明这些因素在Matlab环境下的建模方法及其对信号检测的影响。 3. **能量检测算法**:讲解基本的能量检测器,如阈值比较法和更复杂的统计检验方法(例如高斯混合模型或卡尔曼滤波),并提供如何在Matlab中实现此类算法的指导。 4. **仿真与性能分析**:通过编写代码来模拟不同频谱环境下的信号传输情况,并对所设计的能量检测器进行性能评估,如计算假警报率(FAR)和检测概率(PD)等关键指标。 5. **优化策略探讨**:讨论如何改进能量感知算法的效率与准确性,包括多传感器融合技术、动态阈值设定以及利用先验信道信息等方面的内容。 6. **实验步骤及代码示例**:提供详细的Matlab编程指南和相关代码文件,帮助学习者理解和实现上述各部分内容。 为了顺利进行本教程的学习活动,参与者应具备一定的Matlab编程技巧与通信系统基础知识。通过这一课程体系的训练,不仅能提升对OFDM信号处理的理解深度,还可以增强在频谱感知领域的技术掌握能力。对于那些致力于认知无线电、频谱管理或无线网络优化研究的学生和科研工作者而言,该资源将提供重要的理论支持和技术指导。
  • OFDM融合号的Matlab仿真
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    本项目通过MATLAB仿真研究了OFDM技术在通信与感知融合系统中的应用,探索其性能优化及多任务协同机制。 代码可以设置脉冲数、子载波数以及OFDM符号数。首先仿真了一个单脉冲的OFDM时域波形,然后可以通过任意设置来仿真需要几个脉冲的OFDM时域波形。
  • OFDM的图分析研究论文.pdf
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    本文探讨了利用图理论方法在OFDM系统中进行频谱感知的研究。通过构建和分析频谱图模型,提出了一种新的频谱检测算法,有效提升了复杂无线环境下的频谱利用率与感知精度。 随着正交频分复用(OFDM)信号在现代无线通信系统中的广泛应用,在认知无线电环境中对OFDM信号的检测变得非常重要。本段落引入了基于图的离散信号处理理论,提出了一种新的基于图分析方法来感知OFDM信号,并详细探讨了其检测原理和判决门限设定的方法。通过蒙特卡洛仿真实验验证了该方法的有效性并对其性能进行了深入分析。实验结果表明,在较低信噪比的情况下,这种方法依然能够实现良好的检测效果。
  • CR协作的仿真研究_协作_仿真_CR__协作
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    本文探讨了CR(认知无线电)网络中协作频谱感知技术的应用与效果,并对其进行了详细的仿真研究,旨在优化资源利用和提高通信效率。 CR协作频谱感知仿真及感知算法仿真的详细内容。