认知无线电中频谱感知技术研究 Matlab仿真 免费分解

691 认知无线电频谱感知技术的基本原理和作用频谱感知技术是对无线电频谱在时间、频率、空间等方面的检测,以得到频谱是否被占用的检测结果,基于该检测结果对无线电频谱进行动态调整。

频谱感知技术在认知无线电中不仅可以搜寻频谱空洞,还可以实时监测频谱状态。

在特定状况下,频谱感知技术能够正确的预估到射频信息相撞的情况,使非授权用户能够尽快进行主动退避,避免对授权用户产生大的干扰[1]。

频谱感知技术具有:(1)频谱协调作用,频谱感知技术能够协调频谱资源的分配,将更多的空闲频谱资源分配给需要的用户,解决频谱资源短缺的问题;(2)频谱排斥作用,对于特定的授权频段,当检测方检测其已被使用,则检测方不会使用该频段,从而避免同时使用该频段带来后续干扰;(3)频谱共享作用,在保证认知用户不会影响到主用户的正常使用时,通过与主用户一起使用授权频谱,达到频谱资源利用的最大化。

2 认知无线电频谱感知技术的应用2.1 认知无线电频谱感知技术在智能家居网中的应用智能终端,小到手表、手机、平板,大到照明灯具、电视、冰箱、洗衣机,支持多种无线接入频谱资源(比如2G-5G,WIFI、ZIGBEE、RFID、蓝牙等),越来越广泛运用于家庭生活中,为了满足用户的业务需求,基于认知无线电频谱感知技术,部署自组网形式的网络覆盖区域,智能终端可以选择最佳无线接入频谱资源,从而为用户提供高速、可靠的数据业务服务。

2.2 认知无线电频谱感知技术在车联网中的应用根据实际交通道路状况,参照车联网WAVE协议,通过多个车载无线通信设备、多个主用户、多个信道构建认知车载网络模型。

车载无线通信设备作为次用户,其在不干扰主用户前提下利用空闲频谱传输数据,其中空闲频谱为不被主用户使用的频率。

车载无线通信设备感知多个信道,并且在该信道未被主用户使用的情况下,车载无线通信设备利用该频率进行无线通信。

即使在进行无线通信期间,也必须定期感知主用户是否利用该频率,并且一旦感知到主用户对该频率的利用,就立即停止在该频率处的无线通信。

认知无线电中合作频谱感知方法的研究毕业论文第一章绪论第一节认知无线电的研究意义和背景信息时代的到来，使得无线频谱在现代社会成为不可或缺的的珍贵资源。

无线频谱目前处于主要由国家统一分配授权使用状态。

且一般一个频段只供一个独立的无线通信系统使用。

这一种静态无线频谱的管理方式，简单有效，避免了许多不同无线通信系统之间的相互干扰。

可是这些已经被分配的授权频段和非授权频段中存在频谱资源的利用不平衡。

第一，在整个频谱资源中，授权频谱就占用了很大的一部分，使得很多频段处于空闲的状态；第二，整个频谱资源中，可开放使用的非授权频段只占用很小的一部分，可在频段上的用户却很多，业务量大，这些无线电频谱段，已基本趋于饱和状态。

因此在信息网络和无线移动通信高速发展的现在，频谱资源的匮乏问题就越来越严重。

所以，找寻更佳有效的频谱的管理方式，来充分利用不同时间，不同地域的空闲频谱，用来解决日益增长的频谱需求间的矛盾，成为现在人们不断重视的问题。

为解决以上问题人们现在的基本思路就是尽可能的的不断提高现有的已分配频谱的利用率。

【2】所以，人们提出了认知无线电这一概念。

认知无线电的基本理念是：具备认知能力的无线通信的设备，可依照“伺机（Opportunistic Way）”方式以接入授权的频段，且动态使用这频谱。

这种出现在频域、时域和空域未利用的频谱资源被称作“频谱空穴”。

认知无线电（CR , Cognitive Radio）这一技术的出现发展给解决无线资源频谱的贫乏提供了一条新的路径。

【3】CR是让允许认知用户自己适应感知授权频段的频谱空穴，机会式利用在时间和空间上的频谱空穴来进行信号的传输，来提高频谱的利用率。

CR的核心概念是让无线通信设备具备发现存在的“频谱空穴”且能够合理有效的利用频谱空穴的能力。

CR可以使无线通信系统设备不经过授权，即可使用在通信上传输性能更好，频带宽的频段。

这能够平衡通信系统的成本以及性能。

且带宽的无线通信系统能够具备更大动态围的业务传输特性，这正有利于在宽频段的动态围机会式传输。

探究Matlab中的频谱分析技巧引言频谱分析是信号处理中的重要技术，用于分析信号的频谱特征和频率分量。

在实际应用中，频谱分析被广泛应用于音频、图像、通信系统等领域。

Matlab作为一种强大的数学计算和数据可视化工具，提供了丰富的频谱分析工具和函数。

本文将探究Matlab中的频谱分析技巧，介绍常用的频谱分析方法和相应的Matlab函数。

一、时域信号和频域信号在开始讨论频谱分析之前，需要了解时域信号和频域信号的概念。

时域信号是指随时间变化而变化的信号，可以通过波形图表示。

频域信号是指信号在频率域上的表示，即将信号分解为不同频率的分量。

频谱分析的目的就是将时域信号转化为频域信号，以便更好地理解和处理信号。

二、傅里叶变换傅里叶变换是频谱分析中最基本和重要的数学工具之一。

它可以将时域信号转换为频域信号，提取信号中的频率、幅度和相位信息。

在Matlab中，可以使用fft函数进行傅里叶变换。

例如，我们有一个包含多个正弦波分量的信号，现在我们想要对其进行频谱分析。

首先，我们可以生成一个包含多个正弦波的信号：```matlabFs = 1000; % 采样率T = 1/Fs; % 采样间隔L = 1000; % 信号长度t = (0:L-1)*T; % 时间向量S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t) + 2*sin(2*pi*300*t);```然后，我们使用fft函数对信号进行傅里叶变换，并计算频率和幅度：```matlabY = fft(S);P2 = abs(Y/L);P1 = P2(1:L/2+1);P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);f = Fs*(0:(L/2))/L;```最后，我们可以绘制频谱图：```matlabplot(f,P1);title('单边幅度谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度');```通过绘制的频谱图，我们可以清晰地看到信号中各个频率的成分。

认知无线电中基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法赵晓晖;李晓燕【摘要】该文提出一种基于阵列天线和协方差矩阵的频谱感知算法，该算法能够在噪声不确定性的条件下进行盲频谱感知。

该算法在协方差矩阵的基础上，构建新的检测统计量，推导判决门限，对检测统计量与判决门限进行比较进而做出最终判决；在主用户信号到达方向与认知用户接收天线法线方向不一致的情况下，为使认知用户能完全接收主用户信号，利用了阵列天线技术。

仿真结果表明，与Zeng等人(2009)提出的绝对值协方差矩阵频谱感知算法(Covariance Absolute Value Spectrum Sensing, CAVSS)相比，该算法判决门限的计算方法更加准确；在相同条件下，该算法的检测概率高于CAVSS。

%A spectrum sensing algorithm based on covariance matrix and array antenna is reported. It can perform blind spectrum sensing under a condition of uncertainty noise. The new test statistics for spectrum sensing based on the covariance matrix is constructed and the decision threshold based on the test statistics is derived, thus allowing the comparison of the test statistics with the decision threshold to make a final decision. In order to enable cognitive users to fully receive signals of cognitive primary user in the case that the arrival direction of primary signal and the receiving antenna of cognitive users is not consistent, this algorithm applies array antenna to the spectrum sensing based on covariance matrix. Simulation results show that the performance of the proposed spectrum sensing algorithm is superior to the Covariance Absolute Value Spectrum Sensing (CAVSS) algorithm proposed by Zeng (2009).【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2014(000)007【总页数】6页(P1693-1698)【关键词】认知无线电;频谱感知;阵列天线;协方差矩阵【作者】赵晓晖;李晓燕【作者单位】吉林大学通信工程学院长春 130012;吉林大学通信工程学院长春130012【正文语种】中文【中图分类】TN929.5随着无线通信技术快速发展，频谱资源紧张的局面愈演愈烈，这也严重阻碍了无线通信应用的发展。

-４４-１、引言当前，认知无线电关键技术的研究主要集中在频谱感知和动态频谱管理两方面。

而根据FCC 的定义，认知无线电的最大特征是能够对无线电环境进行感知。

认知无线电的其它部分，包括频谱管理模块的正常工作都是以频谱感知的成功为前提的，因此，频谱感知能力的强弱直接决定认知无线电系统能否有效工作。

具体来讲，认知无线电频谱感知主要实现两大功能：l)检测频谱空洞是否存在。

寻找在特定的时间和地理位置没有被授权用户(主用户)信号占用频谱。

如果检测到有这样的空闲频谱，则该频谱就可以作为认知无线电系统传输信号的频谱。

2)对于某个认知无线电接收机来讲，即使已经确认了某频段形成频谱空洞，该接收机还需要检测该频谱空洞是否已经被其它认知无线电用户(次用户)信号占用。

如果有，则本地认知无线电接收机还需寻找其它的频谱空洞传输信号，以避免和其它次用户同时使用该频谱空洞而产生冲突。

对于认知无线电系统来讲，频谱感知既要保证此用户能有效利用授权频谱来传输非授权信号，又不会对主用户信号造成干扰而影响授权业务的进行。

此外，频谱感知还要使得整个认知无线电网络中所有次用户能够有序地使用空闲频谱，而不会造成使用上的冲突和相互间的干扰。

要满足这些要求，认知无线电中的频谱感知必须保证可靠、高效，具体体现为能够在低信噪比、强干扰下可靠地检测到主用户信号和其它次用户信号的存在与否，甚至还要对不同的次用户认知无线电频谱感知技术分析孙景芳　华北电力大学电气与电子工程学院 ０７１００３进行识别以更好地掌握频谱占用情况。

由此可见，频谱感知不仅是认知无线电实现的基础，也是认知无线电的一大技术挑战。

对频谱感知技术的研究对于认知无线电的发展具有重要的意义。

总的来说，频谱感知技术可以归纳为发射机检测和合作检测。

２、发射机检测在实际应用中，认知无线电系统中的次用户往往很难估计出主用户发射机和接收机之间的信道。

因此，认知无线电系统往往直接根据认知无线电接收机本地接收到的数据来对频谱空洞的有无进行检测。

Matlab中的无线通信系统建模与仿真无线通信技术的应用正在日益广泛，对于研究人员和工程师来说，了解和掌握无线通信系统的建模与仿真技术至关重要。

Matlab作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的函数库和工具箱，可以帮助我们实现无线通信系统的建模与仿真。

一、无线通信系统概述在进入具体的建模与仿真之前，先让我们对无线通信系统有一个基本的了解。

无线通信系统是指通过无线介质传输信息的系统，在现代社会中起着关键的作用。

无线通信系统通常由无线信号发射端、传输介质和无线信号接收端组成。

无线通信系统可以分为模拟通信系统和数字通信系统两种类型。

模拟通信系统使用模拟信号进行传输，而数字通信系统使用数字信号进行传输。

在建模与仿真中，我们主要关注的是数字通信系统。

二、建模与仿真的重要性在无线通信系统的设计和优化过程中，建模与仿真起着关键的作用。

通过建立合适的数学模型，我们可以更好地分析和理解系统的性能特点，并进行系统参数优化。

仿真可以帮助我们在实际系统部署之前，进行性能验证和预测，节省了大量的时间和成本。

三、建模与仿真的步骤1. 系统需求分析在进行建模与仿真之前，首先需要对系统的需求进行分析。

了解系统的工作频段、传输速率、覆盖范围等关键参数，有助于我们确定建模与仿真的范围和目标。

2. 信道建模在无线通信系统中，信道起着至关重要的作用。

信道的特点直接影响到系统的传输性能。

在建模与仿真中，我们需要准确地描述信道的衰落特性、多径效应以及噪声等因素。

常用的信道模型包括AWGN信道模型、瑞利衰落信道模型和多径衰落信道模型等。

3. 发送端建模发送端是无线通信系统的核心部分，它负责将数字信号转换成适用于无线传输的信号。

在建模与仿真中，我们需要考虑发送端的调制方式、编码方式和功率控制等因素。

常用的调制方式包括BPSK、QPSK和16QAM等。

4. 接收端建模接收端负责接收无线信号，并将其转换为数字信号进行处理。

在建模与仿真中，我们需要对接收端的解调方式、译码方式和误码控制等进行建模。

认知无线电中频谱感知算法的研究的开题报告开题报告：认知无线电中频谱感知算法的研究一、研究背景与意义随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源日益紧张。

认知无线电技术作为一种有效的频谱管理手段，能够动态地接入空闲频段，提高频谱利用率。

然而在认知无线电系统中，频谱感知是一个关键问题。

传统的频谱感知方法往往依赖于固定的频谱检测算法，无法适应快速变化的网络环境。

因此研究具有自适应能力的频谱感知算法对于提高认知无线电系统的性能具有重要意义。

二、研究目标与任务本研究旨在针对认知无线电系统中的频谱感知问题，研究基于机器学习和信号处理技术的自适应频谱感知算法。

具体任务包括：1. 分析现有频谱感知算法的优缺点，提出改进方案。

2. 基于机器学习算法，设计自适应频谱感知算法，实现对频谱的空时自适应处理（STAP）。

3. 通过仿真实验和实际测试，验证所提算法在认知无线电系统中的有效性和优越性。

三、研究内容与方法本研究将采用以下研究内容和方法：1. 文献调研：收集并整理国内外关于频谱感知的最新研究论文和专利，了解当前研究现状和发展趋势。

2. 算法设计：根据认知无线电系统的实际需求，设计适用于不同场景的自适应频谱感知算法。

3. 仿真验证：利用计算机模拟平台，对所设计的频谱感知算法进行仿真验证，评估其性能指标。

4. 实验验证：搭建实验平台，对所设计的频谱感知算法进行实际测试，验证其在实际应用中的有效性和稳定性。

5. 结果分析：根据仿真和实验结果，对所设计的频谱感知算法进行分析和优化，提高其性能表现。

四、预期成果与创新点本研究预期取得的成果包括：1. 提出一种具有自适应能力的频谱感知算法，提高认知无线电系统的频谱利用率。

2. 通过仿真实验和实际测试，验证所提算法在认知无线电系统中的有效性和优越性。

3. 发表相关学术论文，推动频谱感知领域的研究进展。

本研究的创新点主要包括：1. 基于机器学习算法，设计自适应频谱感知算法，实现对频谱的空时自适应处理（STAP），提高频谱检测性能。

感知无线电中的协作频谱感知技术研究杨茜北京邮电大学信息工程学院，北京 (100876)E-mail：yangqianhust@摘要：感知无线电技术可以有效缓解频谱分配与利用之间的矛盾，频谱感知技术是感知无线电应用的基础和前提。

协作分集能有效消除阴影效应的影响，改善系统性能。

本文阐述了将协作分集运用到感知无线电频谱感知中的好处。

首先简要介绍协作频谱感知的基本原理，接着分析两感知用户协作的感知无线电网络模型。

通过仿真对比可以看到使用协作频谱感知后，授权用户的检测时间明显减少，系统灵敏度得到了显著提高。

关键词：感知无线电，频谱感知，协作，灵敏度中图分类号：TN921．引言目前对于频谱资源管理，国际上采用的通用做法是实行授权和非授权频率管理体制[1]。

在已分配的授权频段与非授权频段中，存在着频谱资源利用的不平衡性：一方面，授权频段占用了整个频谱资源的很大一部分，由于在某些地区授权用户不会在任何时间都使用其频段，因此不少授权频段存在“频谱空洞”；另一方面，开放使用的非授权频段占整个频谱资源的很小一部分，而在该频段上的用户却很多，业务量拥挤，无线电频段趋于饱和。

为了提高频谱资源的利用率，瑞典皇家学院Joseph Mitola博士提出了感知无线电（CR）概念[2]。

CR 是一个智能无线通信系统。

它能够感知外界环境, 并使用人工智能技术从环境中学习, 通过实时改变某些操作参数(比如传输功率、载波频率和调制技术等), 使其内部状态适应接收到的无线信号的统计性变化, 以达到以下目的：任何时间任何地点的高度可靠通信，对频谱资源的有效利用[3]。

非授权用户在利用频谱空洞的同时不能影响授权用户的正常通信，这就要求感知无线电设备在某时、某地能够准确感知是否存在频谱空洞，同时还应保证检测时间足够短。

常规的检测授权用户的方法受到接收到的信号的强度限制，由于多径衰落和遮蔽的影响，信号强度可能大大降低。

而在衰落环境下，协作分集能克服硬件复杂度、成本等原因扩大系统容量，提高网络服务质量，改善系统性能。

频谱感知技术matlabEnglish Answer:Spectrum sensing techniques in MATLAB.Spectrum sensing is a fundamental technique for cognitive radio technology, which allows unlicensed users to access spectrum bands that are not used by licensed users. To enable spectrum sensing in MATLAB, several advanced techniques can be utilized:Energy Detection:Energy detection is a simple and widely used methodthat measures the energy of a signal over a specific frequency band.It determines whether the band is occupied by comparing the measured energy to a predefined threshold.In MATLAB, you can implement energy detection using the `energyDetector` function.Matched Filtering:Matched filtering correlates the received signal with a known waveform representing the expected signal in the desired band.If the correlation coefficient exceeds a threshold, the band is considered occupied.MATLAB provides the `matchedFilter` function for this technique.Cyclostationary Feature Detection:Cyclostationary features refer to statistical properties of a signal that exhibit periodic variations over time.This technique exploits these features to distinguishbetween occupied and unoccupied bands.In MATLAB, you can use the `cyclostationaryDetector` function.Wavelet-Based Detection:Wavelet-based detection decomposes the signal into different scales and analyzes the energy distribution.It identifies suspicious bands based on specific wavelet coefficients.MATLAB offers the `waveletDetector` function for this approach.Cooperative Sensing:Cooperative sensing involves multiple nodes collaborating to enhance the accuracy of spectrum sensing.Each node collects its own measurements and shares themwith others for decision-making.MATLAB supports cooperative sensing through the`cooperativeDetector` function.Implementation in MATLAB.To implement spectrum sensing in MATLAB, you can follow these steps:1. Load the signal to be analyzed and define the frequency band of interest.2. Select the desired spectrum sensing technique from the functions mentioned above.3. Set the necessary parameters, such as the threshold for occupancy determination.4. Run the spectrum sensing function on the signal to obtain the occupancy information.5. Display the results and analyze the performance of the chosen technique.By utilizing these techniques and following the outlined implementation steps, you can effectively perform spectrum sensing in MATLAB for your cognitive radio applications.Chinese Answer:频谱感知技术在 MATLAB 中的实现。

无线通信网络中的频谱感知技术研究与应用概述:随着移动通信的迅速发展，无线通信网络中的频谱资源日益紧张。

为了更好地利用有限的频谱资源，频谱感知技术应运而生。

频谱感知技术是一种通过监测和分析无线电频谱，以获取频谱利用信息的技术。

本文将介绍无线通信网络中频谱感知技术的研究与应用。

一、频谱感知技术的原理频谱感知技术基于认知无线电（Cognitive Radio，CR）的理念，通过监测工作频段的信号强度、频谱占用情况、可用频谱等信息，实现对频谱状态的感知。

主要有以下几个方面的核心技术：1. 信号监测与检测：频谱感知技术的第一步是对目标频段的信号进行监测与检测。

通过接收和分析周围环境中的信号，得到有关频谱利用情况的信息，包括信号的类型、频谱占用状况等。

2. 频谱动态访问：频谱感知技术还需要能够实时获取可用的频谱，以实现频谱的动态访问。

当发现某个频段未被有效利用时，CR可以通过频谱共享协议将其分配给有需求的用户，从而提高频谱利用效率。

3. 频谱拓展与扩容：频谱感知技术还可以通过频谱拓展与扩容的方式来增加频谱资源。

例如，利用空间、时间等维度的频谱复用技术，将频谱分割为多个子频带，使得多个用户可以同时使用。

二、频谱感知技术的研究进展1. 频谱感知算法的研究：频谱感知技术需要高效准确地对频谱进行感知与分析，因此频谱感知算法的研究非常重要。

目前，已经有多种高效的感知算法被提出，包括能量检测法、周期性特征检测法、相关性检测法等。

这些算法能够快速准确地判断频段的占用状况，为后续的频谱分配与管理提供参考。

2. 频谱数据库的建设：频谱数据库是实现频谱感知技术的基础设施，用于存储和管理频谱利用信息。

频谱数据库需要收集并整理各个地区、各个频段的频谱利用情况，并提供给CR设备使用。

目前，已经有一些频谱数据库在实际应用中得到了验证，但仍需要进一步完善和发展。

3. 频谱共享与管理：频谱感知技术可以实现频谱的共享与管理，为不同用户提供可靠的频谱资源。

能量检测仿真实验代码：clear all;clc;n = 5;ps = 1;SNR1 = -5;SNR2 = -8;SNR3 = -10;% Sim_Times=10000; %Monter-Carlo times% m=5;T=0.001;% 信号带宽WW=5*10^4;% 采样频率Fs = 2*W;m = T*W;n = 2*T*W;% F0=W;% Fs=2;% Sig=sqrt(2)*sin(2*pi*F0/Fs*t); %single tone samples, Fs=2F0 % 实际信噪比snr1 = 10.^(SNR1/10);snr2 = 10.^(SNR2/10);snr3 = 10.^(SNR3/10);pn = (1/snr1)*ps;mu0 = n*pn;sigma0 = sqrt(2*n)*pn;mu = n*(pn+ps);sigma = sqrt(2*n*(pn^2+2*pn*ps));% [noi,x0,mu0,sigma0,m0] = cnoi( n,pn );% sig = randn(n,1);sig = 1;% 重复次数count = 5000;% 能量检测判决门限lambda = [200:20:600];lambda1 = [500:20:900];lambda2 = [700:30:1300];% 置信度判决参数% tt = [-5:0.4:3];% cc = 10.^tt;% tt1 = [-1:0.1:1];% cc1 = 10.^tt;% cc2 = [-0.01:0.001:0.01];for kk = 1:1:length(lambda);ff = 0;dd = 0;ff1 = 0;dd1 = 0;ff2 = 0;dd2 = 0;for ii=1:1:count;t = (kk-1)*n+1:kk*n;init_phase = 1/6*pi;sig=2*sin(2*pi*W/Fs*t+init_phase); %sig=1;%dot(sig,sig)/nnoi1 = randn(1,n);noi1 = sqrt(1/snr1)*noi1;rec1 = noi1 + sig;noi2 = randn(1,n);noi2 = sqrt(1/snr2)*noi2;rec2 = noi2 + sig;noi3 = randn(1,n);noi3 = sqrt(1/snr3)*noi3;rec3 = noi3 + sig;sum0_1 = dot(noi1,noi1);sum0_2 = dot(noi2,noi2);sum0_3 = dot(noi3,noi3);sum1_1 = dot(rec1,rec1);sum1_2 = dot(rec2,rec2);sum1_3 = dot(rec3,rec3);%单用户能量检测判决if (sum0_1 > lambda(kk));ff = ff+1;endif (sum1_1 > lambda(kk));dd = dd+1;endif (sum0_2 > lambda1(kk));ff1 = ff1+1;endif (sum1_2 > lambda1(kk));dd1 = dd1+1;endif (sum0_3 > lambda2(kk));ff2 = ff2+1;endif (sum1_3 > lambda2(kk));dd2 = dd2+1;endendPd_1(kk) = dd/count;Pf_1(kk) = ff/count;Pd_2(kk) = dd1/count;Pf_2(kk) = ff1/count;Pd_3(kk) = dd2/count;Pf_3(kk) = ff2/count;endplot(Pf_1,Pd_1,'-o',Pf_2,Pd_2,'-s',Pf_3,Pd_3,'-*');hold on;grid on;xlabel('False alarm probability, P_{Fa}');ylabel('Detection probability, P_{d}');legend('能量检测SNR=-5dB,n=100','能量检测SNR=-8dB,n=100','能量检测SNR=-10dB,n=100');grid on;hold on;。

基于MATLAB的无线电信号功率谱仿真与分析肖军;刘洲洲【摘要】用Matlab仿真对无线电信号功率谱进行分析.通过经典谱估计的平均周期图法仿真分析和现代功率谱估计之最大熵谱估计法仿真分析比较,发现平均周期图法分析的功率谱主瓣变宽,频率分辨率下降,谱线起伏更大;最大熵谱估计法分析的功率谱,解决了旁瓣泄露问题.最终得出了选择合适的模型阶数p值,可以得到最佳效果.【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2019(035)004【总页数】3页(P32-34)【关键词】MATLAB;功率谱;无线电;分辨率【作者】肖军;刘洲洲【作者单位】西安航空学院电子工程学院,西安710077;西安航空学院电子工程学院,西安710077【正文语种】中文【中图分类】TP290 引言无线通信发展迅猛，加速推动社会信息化，也支撑着当前的信息产业。

随着无线电行业迅猛发展和壮大，该行业对现代人们的生活的影响越来越大[1] 。

然而，无线电信号在信道传输的过程中会受到各种因素的干扰，有来自外部的干扰噪声，如来自太阳的干扰；在信号的发射或接收过程中，因设备自身原因，也会有热噪声；传输信道中信号也存在衰落的问题，不同信道(如瑞利信道，莱斯信道和高斯白噪声信道等)对信号的影响不同。

不同信号的传输频段间传输占用不同的频段，但相互之间仍可能干扰。

同一信号的不同相邻码元之间也可能存在码间干扰。

诸如此类的干扰对信号的接收和检测都有一定的挑战。

信号处理中，功率谱估计是非常重要的信号分析手段。

频谱模型在语音信号识别中，可了解语音是如何产生的，及语音识别、语音合成；信号的频谱在雷达和声呐系统中，能够起到声源进行定位的作用。

所以信号处理研究的一个重点就是随机信号的功率谱分析。

功率谱估计的分析方法可分为经典功率谱估计法和现代功率谱估计法。

经典功率谱估计分析的方差不准确，信号特性不全以及较低的分辨率。

针对这些弊端，现代功率谱估计的目的就是得到较高的分辨率。