认知无线电系统中采用能量检测频谱感知

基于能量检测的频谱感知MATLAB程序示例，该程序模拟了在不同信噪比（SNR）条件下，通过能量检测进行频谱感知的过程：

matlab中给信号添加高斯白噪声的两种方法，awgn计算过程,randn函数_matlab高斯白噪声函数-CSDN博客

clc;
clear all;
​
% 参数设置
N = 1024; % 采样点数
fs = 1000; % 采样频率 1000 Hz
t = (0:N-1) / fs; % 时间轴
f0 = 100; % 信号频率 100 Hz
signal = cos(2 * pi * f0 * t); % 生成测试信号
​
% 不同信噪比条件下的能量检测
SNRs = [-25, -20, -15, 10]; % SNR设置
numTrials = 100; % 每个SNR下进行的试验次数
Pfa = linspace(0.01, 0.5, 10); % 虚警率范围
Pd = zeros(length(SNRs), length(Pfa)); % 初始化检测概率矩阵
​
for i = 1:length(SNRs)
    SNR = SNRs(i);
    for j = 1:length(Pfa)
        detections = 0; % 初始化检测次数
        for k = 1:numTrials
            % 添加高斯白噪声
            noisySignal = awgn(signal, SNR, 'measured');
            
            % 计算信号能量
            signalEnergy = sum(abs(noisySignal).^2);
            
            % 计算噪声功率
            noisePower = var(signal);
            
            % 计算阈值
            threshold = noisePower * (N + sqrt(2 * N) * sqrt(2) * erfcinv(2 * Pfa(j))) * N;
            
            % 判决
            if signalEnergy > threshold
                detections = detections + 1;
            end
        end
        % 计算检测概率
        Pd(i, j) = detections / numTrials;
    end
end
​
% 绘制ROC曲线
figure;
for i = 1:length(SNRs)
    plot(Pfa, Pd(i, :), '-o', 'DisplayName', ['SNR = ', num2str(SNRs(i)), ' dB']);
    hold on;
end
xlabel('False Alarm Probability (Pfa)');
ylabel('Detection Probability (Pd)');
title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curves');
legend show;
grid on;

参考代码 认知无线电系统中采用能量检测频谱感知matlab代码

程序说明：

1. 信号生成：生成一个简单的余弦信号作为测试信号。

2. 噪声添加：使用awgn函数在不同信噪比条件下向信号添加高斯白噪声。

3. 能量计算：计算接收到的信号（含噪声）的能量。

4. 阈值计算：根据虚警率和噪声功率计算检测阈值。

5. 判决：比较信号能量与阈值，判断频谱是否被占用。

6. ROC曲线绘制：绘制不同信噪比条件下的接收者操作特征（ROC）曲线，展示检测概率与虚警率的关系。

此代码可以帮助研究在不同信噪比和虚警率条件下，能量检测方法的性能。你可以根据需要调整参数，如采样点数、信号频率、信噪比范围等，以适应不同的研究场景。