。匹配滤波器检测基于小波的频谱检测技术研究李娜，魏东兴**（大连理工大学信息与通信工程学院，辽宁大连116024）510152025303540摘要：认知无线电技术是解决频谱资源紧张的有效途径，而频谱检测技术是认知无线电系统的关键技术。本文提出了基于小波的频谱检测技术，针对的授权用户是基于OFDM调制的数字电视信号。利用了小波的多分辨率特点，首先用低分辨率对整个期望频段进行扫描以确定授权信号的有无，为了降低虚警概率采用了平滑处理的优化算法，并估计出信号的带宽和载波中心频率。在细检测时提高频率分辨率，估计出信号的子载波数。仿真中对数字电视信号DTMB和CMMB进行了仿真检测，并与频域能量频谱检测进行了比较。仿真结果证明，本文提出的基于小波的频谱检测技术是一种有效的频谱检测手段。关键词：认知无线电技术；小波；频谱检测；数字电视信号；无线通信中图分类号：TN911.23StudyonSpectrumSensingTechnologyBasedontheWaveletLINa,WEIDongxing(SchoolofInformationandCommunicationEngineering,DalianUniversityofTechnology,LiaoNingDaLian116024)Abstract:Cognitiveradioisanattractivewaytodealwiththeissueofthespectrumscarcity.SpectrumsensingplaysakeyroleintheCognitiveradiosystem.Thispaperpresentsspectrumsensingbasedonwavelet,whichisusedtodetecttheOFDMbaseddigitaltelevisionsignals.Takingtheadvantagesofthemulti-resolutioncharacteristicsofwavelet,entireexpectedfrequencybandisscannedatfirst,andasmoothingprogressingoptimizationalgorithmforreducingthefalsealarmprobabilityisperformedtoestimatethevaluesofbothcarrierfrequencyandbandwidthofsignals.Improvethefrequencyresolutiontoestimatethenumberofthesubcarriersofthesignalsatthefinedetection.NumericsimulationsareperformedtothedigitaltelevisionsignalssuchasDTMBandCMMB.Theresultiscomparedwiththefrequencydomainenergydetection.Thesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmsareadaptivetospectrumsensingincognitiveradiosystems.Keywords:cognitiveradio;wavelet;spectrumsensing;digitaltelevisionsignals;wirelesscommunication0引言随着无线业务通信量的快速增长，频谱资源的日渐稀缺也显露出来。Mitola博士挑战固定频谱资源分配策略于1999年提出了认知无线电技术（CognitiveRadio,CR）[1]。CR可自动感知周围的无线通信环境，具有学习能力、决策能力，可持续、动态的感知和有效利用空闲频谱的方案。该方案被认为是能够解决频谱资源日趋紧张的有效方法。频谱检测作为认知无线电系统的核心技术和关键问题之一，应该快速、准确的感知是否存在空闲频段供感知用户（SecondaryUser,SU）使用；还应随时监测外部环境，看是否有新的授权用户（PrimaryUser,PU）重新接入该频段，以使CR用户及时退出使用该频谱资源，避免对PU造成干扰。频谱检测技术主要分为：能量检测、匹配滤波器检测、循环平稳检测等。能量检测是种较简单的盲用户频谱检测算法，但容易受到噪声功率不确定性的影响[2,3]作者简介：李娜，(1982-)，女，通信与信息系统专业研究生，主要研究方向：认知无线电、频谱检测技术。通信联系人：魏东兴，(1969-)，男，副教授，主要研究方向：通信信号处理、现代通信理论、通信技术及应用。E-mail:weidx@dlut.edu.cn-1-∫x(t)*⎜⎟dt∫∫cos(2πfe⋅(t)(k−1))⋅fb⋅tm2jπfet是一种相关检测需要把PU的先验信息作为基本检测条件[4]。循环平稳检测可以很容易的将455055授权用户信号的能量与噪声的能量区别开，实现较好的检测效果，但检测时间较长，计算复杂度偏大[5,6]。小波分析技术是从傅里叶变换及短时傅里叶变换的基础上发展而来的，具有同时在时域和频域表示信号局部信息的能力[7]。文献[8]利用噪声与信号的奇异点在小波变换中所呈现出不同特性的原理来确定频率边界位置。本文将用小波对数字电视信道进行频谱检测。小波检测在低分辨率下扫描待检测频段，检测该频段上是否含有信号，如果有将检测出该信号的带宽和载波中心频...