在认知无线电(CR)网络中,针对检测频段突然被主用户(PU)占用导致次用户频谱检测性能较差的情况。该文提出一种基于反馈叠加原理的改进循环平稳特征检测算法,该算法通过将检测周期后半部分采样点的瞬时采样值累加到检测周期前半部分采样点的瞬时采样值上,在不延长检测时间的基础上,提高了整个检测周期的判决统计值,从而提高了系统检测性能。并且从理论上详细分析了该算法的检测概率,虚警概率与吞吐量。仿真结果表明,该算法的检测性能优于传统循环平稳特征检测算法和传统能量检测算法,并且保证了不错的用户数据吞吐量。

在认知无线电网络中,用户(主用户或者次用户)随机到达对频谱检测的性能有很大影响,为解决这个问题,本文提出了一种反馈叠加能量检测算法。通过将检测周期后半部分采样点的瞬时能量值累加到检测周期前半部分采样点的瞬时能量值上,在不延长检测时间的基础之上,改善了整个检测周期的能量统计值。进一步,从理论上分析了本文算法的检测概率、虚警概率、数据碰撞概率和吞吐量。仿真表明,相对现有文献检测方案,本文算法不仅能提高检测性能,而且可以降低用户之间数据发生碰撞的概率,从而提高次用户的吞吐量。