简介:频谱感知是认知无线电的关键技术之一。首先讨论了一种基于信号频谱特征的频谱感知方法,提出了一种判决统计量,克服了噪声功率不确定性的影响。给出了算法流程,并采用ATSC(ad-vancedtelevisionsystemscommittee)信号作为主用户信号对算法性能进行了仿真分析。结果表明:选择较多点快速Fourier变换(FFT,fastfouriertransform)估计得到的理想主用户信号功率谱作为模板所得的检测概率较高;FFT点数相同情况下,增加谱模板估计时的周期图平均次数对检测性能没有多大改进。另外,不同观测时间下的仿真结果还表明增加接收信号的观测时间有利于改进算法检测性能。
简介:传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。