CR频谱感知算法

当前话题为您枚举了最新的 CR频谱感知算法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

基于Matlab的CR频谱感知算法实现
这个程序实现了基于能量检测的CR频谱感知算法,简单易懂,有助于深入理解该算法的原理与应用。
认知无线电的频谱感知机制研究
这里提供了关于认知无线电的相关资料,欢迎有兴趣的同学下载查阅。此外,还有关于频谱感知的代码,供需要的同学使用。
频谱感知中,虚警与检测概率的关系分析
在 MATLAB 环境下,对信号进行频谱感知,研究了虚警概率与检测概率之间的关系。
09年新书,感知无线电网络中的频谱接入和管理
09年新书,很好的知无线电网络中的频谱接入和管理,下面是IEEE的书评:该书分为三个部分。第一部分是无线通信系统的一般介绍,回顾了通信架构和技术,以及资源分配协议和动态频谱接入,讨论了特性、研究挑战和标准化。第二部分进一步讨论了以动态频谱接入系统分析为重点的无线系统设计。介绍了信号处理和优化技术的基础,以及博弈论和智能算法(如机器学习、遗传算法和模糊逻辑)的基础知识。最后,第三部分详细讨论了动态频谱接入和管理。介绍了动态频谱接入的模型和架构,并详细描述了它们。作者首先介绍了集中式动态频谱接入模型,然后集中在分布式方法上。分布式动态频谱接入是一种"} {
压缩感知利器:OMP算法源码解析
这份压缩感知OMP算法源码,简洁易懂,专为初学者打造,助你轻松理解算法精髓,快速上手实践。
matlab感知器算法资源下载
我找了很多在线资源,整理了一个文件夹,包含大量matlab代码,供大家学习参考。
基于动态时空数据的认知车联网频谱感知与共享技术研究
随着全球汽车产业智能化和网联化的迅猛发展,车联网所需的通信技术面临着频谱资源紧张的挑战。为解决这一问题,引入认知无线电技术成为一种有效途径,能够与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源,提供安全可靠的服务。然而,车联网复杂的动态环境限制了频谱利用率的进一步提升。本研究提出了利用多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流变化规律的方法,指导频谱的感知和共享。通过系统级仿真平台的分析,验证了提出方案在提升频谱效率方面的有效性。
12cr.zip 文件内容
系统响应 7~8.8 版本及相关通讯材料
基于矢量化的压缩感知OMP算法
OMP算法的基本思想是从字典矩阵D(也称为过完备原子库)中选择与信号y最匹配的原子(即某列),构建稀疏逼近。然后将剩余残差减去所有已选择的原子组成的矩阵在空间上的正交投影,得到下一步的信号残差。随后,继续选择与信号残差最匹配的原子,反复迭代。信号y可以由这些原子的线性和,加上最后的残差值来表示。如果残差值在可以忽略的范围内,则信号y即为这些原子的线性组合。OMP分解过程实际上是依次对所选原子进行Schmidt正交化,然后将待分解信号减去在正交化后的原子上的各自分量,即可得到残差。
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本,可用于共同学习。