需要对OFDM信号采用能量检测算法进行频谱感知的MATLAB代码
%% OFDM信号频谱感知
%% 设置参数
N = 64; % 子载波数
M = 4; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个子载波上的比特数
numData = N*k; % 数据长度
numPilot = N/4; % 导频长度
numSym = 1000; % 符号数
SNRdB = 20; % 信噪比
Fc = 2e9; % 中心频率
Fs = 10e6; % 采样率
f = Fs*(0:(N-1))/N - Fs/2; % 频率坐标
T = 1/Fs; % 采样时间
Tsym = N*T; % 符号周期
Tcyc = N*Tsym; % 循环前缀长度
t = (0:(numSym*N*T-1))*T; % 时间坐标
%% 生成OFDM信号
% 随机生成符号
dataBits = randi([0 1], numData*numSym, 1);
data = qammod(dataBits, M);
dataMatrix = reshape(data, numData, numSym);
% 插入导频
pilot = repmat(qammod((0:3).', M), 1, numSym);
dataMatrix([1:numPilot:N-1]+k,:) = pilot;
% IFFT变换
txSigCyclic = ifft(dataMatrix, N);
% 加循环前缀
txSig = [txSigCyclic((end-Tcyc+1):end,:); txSigCyclic];
%% 发射信号
rxSig = awgn(txSig, SNRdB, 'measured');
%% 频谱感知
% 按照每个符号进行处理
rxDataMatrix = zeros(N, numSym);
for i = 1:numSym
% 去掉循环前缀
rxSigCyclic = rxSig((1:N+Tcyc) + (i-1)*N+Tcyc);
rxSigNoCyclic = rxSigCyclic(Tcyc+1:end);
% FFT变换
rxDataMatrix(:,i) = fft(rxSigNoCyclic, N);
% 能量检测
energy = sum(abs(rxDataMatrix(:,i)).^2);
% 如果能量超过一定阈值，则判定为有信号
if energy > threshold
% 在该子载波上有信号，标记为1
signalFlag = [signalFlag; 1];
else
% 在该子载波上没有信号，标记为0
signalFlag = [signalFlag; 0];
end
end
%% 显示结果
% 显示原始OFDM信号和接收到的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, real(txSig));
title('发送信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(t, real(rxSig));
title('接收信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
以下是一个在MATLAB中实现OFDM信号能量检测频谱感知的示例代码：
% OFDM信号能量检测频谱感知示例代码
clear all;
close all;
% 参数设置
N = 64; % FFT点数
L = 16; % 周期数
P = 8; % 每个OFDM符号的导频数
K = N - P; % 数据子载波数
M = 10000; % 仿真次数
alpha = 0.05; % 置信度
% 生成OFDM信号
x = zeros(1, N*L);
for i=1:L
data = randi([0,1], 1, K);
mod_data = pskmod(data, 2);
tx = [mod_data(1:K/2) zeros(1, P) mod_data(K/2+1:end)];
x((i-1)*N+1:i*N) = sqrt(N)*ifft(tx);
end
% 能量检测
N0 = 1; % 噪声功率
T = N*L; % 采样点数
results = zeros(1, M);
for i=1:M
w = sqrt(N0/2)*(randn(1, T) + 1j*randn(1, T)); % 加性高斯白噪声
y = x + w; % 接收信号
energy = abs(y).^2; % 能量检测
threshold = 2*N0; % 阈值，根据高斯分布的性质，可选取2*N0
results(i) = max(energy) > threshold; % 判断是否有OFDM信号存在
end
% 计算置信度
pfa = sum(results)/M; % 计算假警报概率
threshold = N0*log(1/alpha); % 求解阈值
pd = 1-qfunc(sqrt(2*threshold/N0)); % 计算检测概率
fprintf('PFA = %f, PD = %f\n', pfa, pd);
在这个代码片段中，我们首先设置了模拟参数，包括FFT点数N、周期数L、导频数P、数据子载波数K、仿真次数M和置信度alpha。然后，我们生成一个OFDM信号，其中数据使用BPSK进行调制。
接下来，我们对接收信号进行能量检测。我们首先生成加性高斯白噪声，并将其添加到接收信号中。然后，我们计算每个采样点的能量，并将它们相加，得到检测统计量。我们选择阈值为2*N0，其中N0是噪声功率，因为噪声是高斯分布的。
最后，我们计算假警报概率和检测概率，并输出结果。假警报概率是指在OFDM信号不存在的情况下，能量检测算法将其检测为存在的概率。检测概率是指在OFDM信号存在的情况下，能量检测算法将其检测为存在的概率。我们可以通过调整阈值来控制假警报概率和检测概率之间的折衷。
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