專利名稱：一種基于能量-循環(huán)平穩(wěn)特征的聯(lián)合頻譜檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種特別用于認知無線電系統(tǒng)中基于能量-循環(huán)平穩(wěn)特征進行聯(lián)合 頻譜檢測的實現(xiàn)方案，屬于通信技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著無線通信業(yè)務(wù)需求的快速增長，可用頻譜資源變得越來越稀缺。為了提高通 信系統(tǒng)的頻譜使用效率，以應對由國家統(tǒng)一管理、統(tǒng)一授權(quán)使用的固定頻譜分配政策，緩解 “頻譜資源日益緊張”的局面。認知無線電(Cognitive Radio, CR) 一經(jīng)Mitola提出便引 起了廣泛的關(guān)注，CR是當授權(quán)用戶未使用授權(quán)頻帶時，CR用戶即可“插空”使用該頻段進行 通信，這樣可以大大提高頻譜利用率。當然使用的前提是不對授權(quán)用戶產(chǎn)生干擾，這就需要 CR用戶對授權(quán)頻譜的空穴能夠進行非常準確的探測和識別。認知無線電網(wǎng)絡(luò)要求能夠動態(tài)的感知頻譜空穴，利用空閑頻段來進行通信。認知 用戶要進行通信的首要條件就是檢測出主用戶的空閑頻譜段(頻譜空穴的檢測)。因此，頻 譜感知問題從本質(zhì)上來看，關(guān)鍵是一個信號檢測問題。對頻譜進行感知，就是要在給定的短 時間內(nèi)可靠地檢測出主用戶(PU)信號在這段頻譜上是否存在，或者該段頻譜中是否干擾 足夠小，可以允許CR用戶接入，利用其進行通信。信號的可靠檢測的重要性表現(xiàn)在以下兩 個方面(1)可靠性，即準確的感知PU信號能確保認知無線電用戶不會對PU造成干擾；(2) 有效性，即及時有效的感知到空閑頻譜，從而增加認知無線電網(wǎng)絡(luò)的通信帶寬。頻譜感知是認知無線電的前提和關(guān)鍵技術(shù)，目前國內(nèi)外提出的感知方法主要分為 單用戶感知和多用戶協(xié)作感知。協(xié)作感知需要多個認知用戶相互協(xié)作，以克服無線信道中 的隱節(jié)點問題和深衰落的影響，提高認知無線電的感知性能，但是當網(wǎng)絡(luò)中有大量的認知 用戶共存時，它們就需要占用大量的通信帶寬來進行檢測信息的傳送。單用戶感知不需要 傳送額外的感知信息，在系統(tǒng)中常常得到應用。常用的方法有基于能量檢測的頻譜感知方 法和基于信號特征值的頻譜感知方法。能量檢測方法只需要知道被檢測頻段內(nèi)信號的能 量，為了測量接收信號的能量，需要對帶通濾波器的輸出信號進行平方運算并在觀測時間 段內(nèi)進行積分，將積分器的輸出和固定門限值相比較，得出檢測結(jié)果?；谛盘柼卣鞯念l譜 感知方法利用不同類型的調(diào)制信號具有不同頻譜相關(guān)函數(shù)、信號均值、自相關(guān)函數(shù)具有周 期平穩(wěn)性、以及噪聲和干擾之間相互獨立性等特征進行檢測。

發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問題本發(fā)明的目的是提供一種基于能量_循環(huán)平穩(wěn)特征的聯(lián)合頻譜檢測方 法，該方法以提高檢測概率同時盡量減少復雜度為目的，利用能量檢測與循環(huán)平穩(wěn)特征檢 測的特點，基于雙門限實現(xiàn)了認知無線電系統(tǒng)中的頻譜聯(lián)合檢測。技術(shù)方案本發(fā)明根據(jù)能量檢測與循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的特點，利用雙門限的能量 檢測法進行粗檢，若能量落在兩門限的兩端，則直接進行判斷，若能量落在兩門限之間，則 利用循環(huán)平穩(wěn)特征進行檢測。
該方法包括根據(jù)待檢測信號的能量大小不同而采用不同的檢測方法，若能量落 在兩門限的兩端，則采用能量檢測法進行判斷，若能量落在兩門限之間，則利用循環(huán)平穩(wěn)特 征進行檢測，該方法具體包括a.確定聯(lián)合檢測算法的雙門限確定高門限、和低門限以及循環(huán)檢測的門 限；高門限4 = 7V《+『(Pf)7^，低門限人=N*《，其中N為檢測信號樣本采樣點數(shù)，&
為高斯白噪聲的方差，Pf為虛警概率；Q—1為b.利用能量檢測法進行粗檢計算待檢測信號的能量，將計算所得的能量與事先 確定的雙門限進行比較，若能量大于等于、則判為&，即主用戶信號存在；若能量小于等 于則判為氏，即主用戶信號不存在；若計算所得的能量處于與之間，表明能量檢 測法無法確定是否有主用戶信號存在，則需用循環(huán)平穩(wěn)特征作進一步檢測；C.利用循環(huán)平穩(wěn)特征進行細檢對能量落在X ^與X H之間的信號進行循環(huán)平穩(wěn) 特征檢測，由于不同調(diào)制方式對應不同的循環(huán)譜特征，針對主用戶信號的調(diào)制方式通過檢 測特定循環(huán)頻率a處的值確定是否有主用戶存在cl.對輸入的時間序列y (n)做N點的FFT，得到y(tǒng) (n)的譜密度函數(shù)XT (k)，T為分 段長度；K為c2.對FFT的結(jié)果XT(k)分別左右頻移a/2，相應地得到x(n)移頻信號的譜密度 函數(shù):XT(k+a/2)和 XT(k-a/2)；c3.計算y(n)在頻率(k+a /2)和(k_ a /2)的譜分量之間的相關(guān)密度循環(huán)周期譜 S"T(k)；c4.對循環(huán)周期譜進行平滑得到輸入信號的循環(huán)功率譜估計幻A/ ；C5.計算循環(huán)頻率a處的值并與循環(huán)檢測門限進行比較，若大于等于門限則判為 H”即主用戶信號存在，若小于等于門限則判為氏，即主用戶信號不存在。有益效果本發(fā)明提供一種認知無線電系統(tǒng)中基于雙門限的能量_循環(huán)平穩(wěn)特征 聯(lián)合頻譜檢測方法，該方法以提高檢測概率同時盡量減少復雜度為目的，利用能量檢測與 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的特點，基于雙門限實現(xiàn)了認知無線電系統(tǒng)中的頻譜聯(lián)合檢測。若能量 落在兩門限的兩端，則直接進行判斷，若能量落在兩門限之間，則利用循環(huán)平穩(wěn)特征進行檢 測。與循環(huán)平穩(wěn)特征檢測相比，在保證檢測性能下降不多的情況下，該方法大大降低了計算 復雜度；與能量檢測方法相比，該方法在復雜度增加不多的情況下，大大提高了檢測性能。 本發(fā)明簡單實用，可以在認知無線電系統(tǒng)中得到廣泛的應用。


圖1雙門限判決示意圖。圖2能量檢測框圖。圖3循環(huán)平穩(wěn)特征檢測結(jié)構(gòu)圖。圖4能量檢測階段的不同情況下能量分布情況
具體實施例方式能量檢測法是一中比較簡單的信號檢測方法，屬于信號的非相干檢測，它的性能
4會受到不確定噪聲能量的影響，例如會將比較微弱的信號排除在外，而將幅度較大的脈沖 噪聲或突發(fā)干擾檢測為信號。而且能量檢測不能區(qū)分信號類型，僅能判定信號的存在性。所 以，能量檢測并不適合檢測意外情況下的信號。循環(huán)平穩(wěn)特性檢測最大的優(yōu)點是可以將噪聲能量與調(diào)制信號能量區(qū)分開。這是由 于噪聲是寬平穩(wěn)信號、無相關(guān)性的，而調(diào)制信號由于信號周期的自冗余呈現(xiàn)循環(huán)平穩(wěn)性。循 環(huán)平穩(wěn)特性檢測不易受到不確定噪聲功率的影響，所以在噪聲環(huán)境中，它的檢測性能要優(yōu) 于能量檢測，但是其計算更為復雜，且需要足夠長的監(jiān)測時間。本發(fā)明為基于雙門限的能量_循環(huán)平穩(wěn)特征聯(lián)合檢測算法，它的目的是提高檢測 概率同時盡量減少復雜度。如圖1所示，該方法利用雙門限的能量檢測法進行粗檢，若能量 落在兩門限的兩端，則直接進行判斷，若能量落在兩門限之間，則利用循環(huán)平穩(wěn)特征進行檢 測，步驟如下首先確定聯(lián)合檢測算法的雙門限XH，X。然后按能量檢測法計算待檢信號 的能量，將計算所得的能量與圖1中的雙門限進行比較，若能量大于等于XjJU判為Hi即存 在主用戶信號，小于等于則判為H(1即不存在主用戶信號，次用戶可暫時使用；若計算所 得的能量處于X [與之間表明能量檢測法無法確定是否有主用戶信號存在，則需用循環(huán) 平穩(wěn)特征作進一步檢測；對能量落在UH，x J之間的信號進行循環(huán)平穩(wěn)特征檢測，由于不 同調(diào)制方式對應不同的循環(huán)譜特征，針對主用戶信號的調(diào)制方式通過檢測特定循環(huán)頻率a 處的能量確定是否有主用戶存在。這里雙門限的取值非常重要，高門限取值將影響虛警概率，取值越高虛警概率 越低，但增大了能量落在雙門限之間的概率從而增加算法的復雜度高門限；低門限勺取 值影響檢測概率，取值越小檢測概率越大，但同樣也會增加算法的復雜度；而雙門限值之差 太大也會增加算法復雜度。因此，要綜合考慮虛警概率、檢測概率以及算法復雜度來確定雙 門限的取值。本發(fā)明根據(jù)能量檢測與循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的特點，基于雙門限實現(xiàn)了能量-循環(huán) 平穩(wěn)特征的聯(lián)合頻譜檢測方法。能量檢測的方法根據(jù)接受信號功率大小的不同進行檢測，它是一種對未知參數(shù)的 確定性信號存在性檢測的有效方法，其檢測框圖如圖2所示。AWGN信道下用能量檢測法檢測主用戶信號就是區(qū)分下面兩種假設(shè)其中W(n)為零均值方差為《加性高斯白噪聲，即W(n) ~ 7V(0,^);X(n)為被檢測 的主用戶信號；Y(n)表示CR用戶接收信號；N為檢測信號采樣點數(shù)；氏和氏分別表示主用 戶信號X(t)不存在和存在兩種假設(shè)。該檢測方法中我們將X(n)看成均值為零，方差為《的 高斯隨機過程，即X⑷~ N(Q,S2J ,且X(n)與W(n)相互獨立，則+妒O) ~ N(0,S2x +S2J。采用數(shù)理統(tǒng)計的方法，根據(jù)Y⑴構(gòu)造相應檢驗統(tǒng)計量V⑴。依據(jù)V⑴及判決規(guī) 則
H0 Y(n)=W(n) n=0,".，N-1 H, Y(n)=X(n)+W(n) n=0，.",N-ly
Ho其中Y為判決門限。
5
感知性能由兩種概率來衡量檢測概率Pd和虛警概率Pf，分別如下式表示Pd = PG(^H1IH1)Pf = P(判為 H1 |H0)其中檢測概率Pd表示授權(quán)用戶正在使用頻譜同時認知用戶也檢測到授權(quán)用戶的 情況，其大小表明授權(quán)用戶被保護而不受認知用戶干擾的程度。虛警概率Pf表明認知用戶 檢測到授權(quán)用戶而實際上授權(quán)用戶并不存在的情況。如果虛警概率較高，則認知用戶對空 閑信道的利用率降低，喪失接入無線網(wǎng)絡(luò)的機會，相應的認知無線電網(wǎng)絡(luò)的吞吐量也會降 低。因為即使這時實際上沒有授權(quán)用戶存在，認知用戶仍然會認為授權(quán)用戶正在使用信道 而讓出信道。能量檢測法的判決統(tǒng)計量為<formula>formula see original document page 6</formula>
每一對(Pd，Pf)對應一個判決統(tǒng)計量的比較門限Y V> Y存在主用戶，即H1成立
V> Y不存在主用戶，即Htl成立當主用戶不存在時，判決統(tǒng)計量V服從自由度為N的中心卡方分布；當主用戶存在 時，判決統(tǒng)計量服從自由度為N的非中心卡方分布，非中心的參數(shù)λ為主用戶信號能量與 AffGN雙邊帶功率譜密度之比，即
v\xl Htl即主用戶不存在 ~UnW H1即主用戶存在根據(jù)中心極限定理，當N遠遠大于1時，判決統(tǒng)計量V可近似為高斯隨機過程，即
)H。即主用戶不存在、τ 1
<formula>formula see original document page 6</formula>) Hl即主用戶存在基于以上近似，可以推導出檢測概率Pd和虛警概率Pf計算公式如⑵和(3)所 示<formula>formula see original document page 6</formula>
如果對采樣點數(shù)N的取值沒有限制的話，理論上能量檢測法能滿足任意給定的檢 測概率Pd和虛警概率Pf。CR系統(tǒng)中，給定一組(Pd，Pf)后，采樣點數(shù)N的最小取值與信噪 比SNR有關(guān)，如(4)所示
<formula>formula see original document page 6</formula>
通常檢測器的設(shè)計遵循給定虛警概率準則(CFAR Constant False AlarmRate), 基于該準則判決門限可由采樣點數(shù)N和給定的虛警概率Pf表示如下式所示
<formula>formula see original document page 7</formula>(5)影響能量檢測法性能的一個主要因素是噪聲的不確定性，它使得能量檢測法在低 信噪比下檢測性能很差，甚至不可用。首先構(gòu)建了一個簡單的描述噪聲不確定性數(shù)學模型， 這個數(shù)學模型僅考慮噪聲方差的估計值在某一個確定的范圍內(nèi)[§1,81 ]均勻分布，不考慮 更復雜的情況。假設(shè)理想的高斯白噪聲過程巧~，那么綜合考慮傳輸環(huán)境的影響和 接收端估計誤差的影響，可以假設(shè)接收端的高斯白噪聲方差估計值廣滿足在下式的范圍內(nèi)
變化<formula>formula see original document page 7</formula>(6)即- nn …若噪聲不確定度為x dB，則x = 101og1Gt，假設(shè)感
知用戶接收到的主用戶能量為P，若《+P，感知用戶將無法檢測到主用戶信號的存在， 這就是能量檢測法的信噪比界問題，即SNRwall =101og10(10^ -1)?？紤]噪聲不確定性后，能
量檢測法需檢測以下兩種假設(shè)<formula>formula see original document page 7</formula>,即主用戶存在與⑵，(3)式相對應的此時的檢測概率Pd和虛警概率Pf如下<formula>formula see original document page 7</formula><formula>formula see original document page 7</formula>循環(huán)平穩(wěn)信號理論是由Gardner創(chuàng)立的，他指出循環(huán)平穩(wěn)信號x (t)的特定階統(tǒng)計 特性(均值和自相關(guān)函數(shù))呈現(xiàn)周期性。循環(huán)譜相關(guān)函數(shù)就是根據(jù)此特性得到信號的循環(huán) 譜特征，其最主要優(yōu)點是能夠把噪聲能量和已調(diào)信號的能量區(qū)分開來。因此，循環(huán)平穩(wěn)探測 法具有很強的抗噪聲干擾的能力。Gardner循環(huán)平穩(wěn)信號理論告訴我們，循環(huán)平穩(wěn)過程有周期性的自相關(guān)函數(shù)，即Rx(t，x ) = Rx(t+T0, t ) (10)其中I；為周期。對于周期函數(shù)可以對其進行傅立葉級數(shù)展開，上述循環(huán)平穩(wěn)過程 的周期自相關(guān)函數(shù)進行傅立葉級數(shù)展開后的傅立葉系數(shù)如下式所示<formula>formula see original document page 7</formula>上式也稱為循環(huán)平穩(wěn)過程的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)(CAF Cycle AutocorrelationFunction)。Wiener定理告訴我們自相關(guān)函數(shù)與功率譜密度函數(shù)互為傅氏變換對，將Wiener 定理應用于循環(huán)平穩(wěn)過程，對循環(huán)自相關(guān)函數(shù)進行傅氏變換得
<formula>formula see original document page 8</formula>
將(11)代入(12)得
<formula>formula see original document page 8</formula>上式稱為循環(huán)平穩(wěn)過程的譜相關(guān)函數(shù)(SCF Spectral Correlation Function)，
f+T/2
其中α稱為循環(huán)頻率-’X.rit,f)= j x⑷P2W▲是帶寬為1/T的信號x(t)在頻率f處的
/-772
譜分量。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。在實際應用中須注意以下幾點a)采樣頻率為了檢測循環(huán)頻率α處的特征，采樣頻率Fs須滿足Fs > 2max { α， B}，B為信號帶寬，即對于《(/)有個支持集合范圍為:-Fs/2 <f, α < Fs/2 ；b)分辨率要進行所需的特征檢測，要求頻率f和循環(huán)頻率α有一定的分辨率， 頻率f的分辨率Af = 1/T ；循環(huán)頻率α的分辨率Δα= 1/At，其中必須滿足At >> T(At為信號整個觀察區(qū)間，T為分段長度。)基于雙門限的能量-循環(huán)平穩(wěn)特征聯(lián)合檢測算法，利用雙門限的能量檢測法進行 粗檢，若能量落在兩門限的兩端，則直接進行判斷，若能量落在兩門限之間，則利用循環(huán)平 穩(wěn)特征進行檢測，具體步驟如下1確定聯(lián)合檢測算法的雙門限λΗ和λ L 高門限/Ih = NS2w + Q~x {Ρ^2ΝδΙ，低門 限A =N*《；2基于能量檢測法計算待檢信號的能量，將計算所得的能量與步驟(a)中的雙門 限比較如圖1所示，若能量大于等于λ H判為H1即存在主用戶信號，小于等于λ ^判為Htl即 不存在主用戶信號，此用戶可暫時使用，算法結(jié)束；若計算所得的能量處于λ ^與λΗ之間表 明能量檢測法無法確定是否有主用戶信號存在，則需轉(zhuǎn)入步驟(c)用循環(huán)平穩(wěn)特征作進一 步檢測；3對能量落在(λ Η，λ J之間的信號進行循環(huán)平穩(wěn)特征檢測，由于不同調(diào)制方式對 應不同的循環(huán)譜特征，針對主用戶信號的調(diào)制方式通過檢測特定循環(huán)頻率處α處的能量 確定是否有主用戶存在，具體如下(1)產(chǎn)生譜相關(guān)函數(shù)(SCF)SCF的計算有以下兩種方法·用FFT直接計算(i)采集信號并進行A/D變換，得到信號序列χ (η)，序列長為N ；令循環(huán)自相關(guān)函 數(shù)的滯后量τ = 0 ；(ii)循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的離散形式的計算公式<formula>formula see original document page 8</formula>
(iii) τ = τ +2 ;(iv)若τ < N，返回(ii)，繼續(xù)計算《㈩·，否則，按下式計算信號譜相關(guān)函數(shù)
<formula>formula see original document page 9</formula>
通過平滑法計算譜相關(guān)函數(shù)《(/)實際表示的是x⑴在頻率(f+ a /2)和(f_ a /2)的譜分量之間 的相關(guān)密度，如下式其中<formula>formula see original document page 9</formula>下面給出基于式(14)的計算過程(i)計算x(n)的時間長度為T = NTS的N點頻譜<formula>formula see original document page 9</formula>
(ii)計算譜相關(guān)SaXr (k)=去Xr{k + a/2)X'r(k-a/2)(iii)譜平滑<formula>formula see original document page 9</formula>本文采用的第二種方法——通過平滑計算譜相關(guān)，圖3中的檢測結(jié)構(gòu)圖也是基于 此方法進行的。(2)搜尋唯一的循環(huán)頻率使用已經(jīng)產(chǎn)生的譜相關(guān)函數(shù)來搜尋循環(huán)頻率，就是在譜相關(guān)函數(shù)上尋找峰值，譜 相關(guān)函數(shù)只有在相應的循環(huán)頻率和零循環(huán)頻率處有峰值。(3)進行判決因為噪聲是沒有循環(huán)平穩(wěn)特征的，所以利用第二步得到的峰值結(jié)果與一門限值比 較，可以得到該頻段上是否有主用戶存在。圖4是在虛警概率Pf = 0. 04分別在噪聲確定和不確定度為3dB時統(tǒng)計的在能量 檢測初檢階段能量的分布情況，每種情況統(tǒng)計2000次。由統(tǒng)計結(jié)果可以看出1)在低噪比時，信號的能量有50%-70%的落在(XH，之間，即50%-70%的 信號需要循環(huán)平穩(wěn)特征進一步檢測，這也表示在低信噪比時聯(lián)合檢測法比單用能量檢測法 復雜度要高50% -70%左右，比單用循環(huán)平穩(wěn)特征檢測低30% -50%左右；2)在高信噪比時，落在(入H，Al)之間的概率接近0，說明高信噪比時聯(lián)合檢測法 的復雜度與能量檢測法相當；3)在低信噪比時，噪聲確定情況下的復雜度高于不確定情況；高信噪比時噪聲不 確定情況下復雜度高，但在信噪比高到一定程度時(如5dB)兩者復雜度相同，皆為能量檢 測的復雜度，因為此時二者皆不需要循環(huán)平穩(wěn)特征作進一步檢測。
權(quán)利要求
一種基于能量-循環(huán)平穩(wěn)特征的聯(lián)合頻譜檢測方法，其特征在于該方法包括根據(jù)待檢測信號的能量大小不同而采用不同的檢測方法，若能量落在兩門限的兩端，則采用能量檢測法進行判斷，若能量落在兩門限之間，則利用循環(huán)平穩(wěn)特征進行檢測，該方法具體包括a.確定聯(lián)合檢測算法的雙門限確定高門限λH和低門限λL以及循環(huán)檢測的門限；高門限低門限其中N為檢測信號樣本采樣點數(shù)，為高斯白噪聲的方差，Pf為虛警概率；Q-1為b.利用能量檢測法進行粗檢計算待檢測信號的能量，將計算所得的能量與事先確定的雙門限進行比較，若能量大于等于λH則判為H1，即主用戶信號存在；若能量小于等于λL則判為H0，即主用戶信號不存在；若計算所得的能量處于λL與λH之間，表明能量檢測法無法確定是否有主用戶信號存在，則需用循環(huán)平穩(wěn)特征作進一步檢測；c.利用循環(huán)平穩(wěn)特征進行細檢對能量落在λL與λH之間的信號進行循環(huán)平穩(wěn)特征檢測，由于不同調(diào)制方式對應不同的循環(huán)譜特征，針對主用戶信號的調(diào)制方式通過檢測特定循環(huán)頻率α處的值確定是否有主用戶存在c1.對輸入的時間序列y(n)做N點的FFT，得到y(tǒng)(n)的譜密度函數(shù)XT(k)，T為分段長度；K為c2.對FFT的結(jié)果XT(k)分別左右頻移α/2，相應地得到x(n)移頻信號的譜密度函數(shù)XT(k+α/2)和XT(k-α/2)；c3.計算y(n)在頻率(k+α/2)和(k-α/2)的譜分量之間的相關(guān)密度循環(huán)周期譜c4.對循環(huán)周期譜進行平滑得到輸入信號的循環(huán)功率譜估計C5.計算循環(huán)頻率α處的值并與循環(huán)檢測門限進行比較，若大于等于門限則判為H1，即主用戶信號存在，若小于等于門限則判為H0，即主用戶信號不存在。FSA00000115301600011.tif,FSA00000115301600012.tif,FSA00000115301600013.tif,FSA00000115301600014.tif,FSA00000115301600015.tif
全文摘要
一種基于能量-循環(huán)平穩(wěn)特征的聯(lián)合頻譜檢測方法以提高檢測概率同時盡量減少復雜度為目的，利用能量檢測與循環(huán)平穩(wěn)特征檢測的特點，基于雙門限實現(xiàn)了認知無線電系統(tǒng)中的頻譜聯(lián)合檢測。本發(fā)明利用雙門限的能量檢測法進行粗檢，若能量落在兩門限的兩端，則計算待檢測信號的能量，將計算所得的能量與事先確定的雙門限進行比較，若能量大于等于高門限，則判為主用戶信號存在，若能量小于等于低門限，則判為主用戶信號不存在。若能量落在兩門限之間，則利用循環(huán)平穩(wěn)特征進行檢測，計算特定循環(huán)頻率處的值并與循環(huán)檢測門限進行比較，若大于等于門限則判為主用戶信號存在，若小于等于門限則判為主用戶信號不存在。
文檔編號H04B17/00GK101834630SQ201010168499
公開日2010年9月15日 申請日期2010年5月11日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月11日
發(fā)明者劉小莉, 卞荔, 朱琦, 趙夙 申請人:南京郵電大學