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公开(公告)号：CN110289926B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910659454.2
申请日：2019-07-22
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及一种基于调制信号循环自相关函数对称峰值的频谱感知方法，认知用户将接收到的信号进行循环自相关函数计算，并据此构成一个二维信号检测域，最后在信号检测域中寻找对称峰值点，以判别主用户信号是否存在，如果在二维信号检测域中存在对称峰值点，则判决主用户信号存在，否则判决主用户信号不存在。为了确保频谱感知的虚警概率，本发明在对称峰值点搜索过程中引入对称峰值点显著性水平因子。本发明方法通过调制信号循环自相关函数峰值的对称性判别主用户信号是否存在，不需要任何主用户信号和信道的先验知识，消除了信道噪声波动对频谱感知性能的影响，解决了在小信噪比以及信道噪声波动环境下的信号频谱感知问题。
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公开(公告)号：CN110289926A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910659454.2
申请日：2019-07-22
申请人： 南通大学
IPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及一种基于调制信号循环自相关函数对称峰值的频谱感知方法，认知用户将接收到的信号进行循环自相关函数计算，并据此构成一个二维信号检测域，最后在信号检测域中寻找对称峰值点，以判别主用户信号是否存在，如果在二维信号检测域中存在对称峰值点，则判决主用户信号存在，否则判决主用户信号不存在。为了确保频谱感知的虚警概率，本发明在对称峰值点搜索过程中引入对称峰值点显著性水平因子。本发明方法通过调制信号循环自相关函数峰值的对称性判别主用户信号是否存在，不需要任何主用户信号和信道的先验知识，消除了信道噪声波动对频谱感知性能的影响，解决了在小信噪比以及信道噪声波动环境下的信号频谱感知问题。
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公开(公告)号：CN108055096B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201810149727.4
申请日：2018-02-13
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及一种基于信号和噪声特征检测的频谱感知方法，在一个包括主用户和认知用户的认知网络中，认知用户将接收到的信号进行信号特征分析与计算，并将计算到的信号特征送入信号特征检测网络进行检测，以判别主用户信号是否存在，如果信号特征检测网络输出“1”，则判决主用户信号存在，否则判决主用户信号不存。本发明方法通过信号和噪声特征进行频谱感知，频谱判决与认知用户检测到的信号功率大小以及信道噪声功率大小没有相关性，消除了信道噪声波动性对频谱感知性能的影响，尤其适合于信道噪声波动环境下的信号频谱感知。
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公开(公告)号：CN109284381A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811134055.6
申请日：2018-09-27
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/2458 , G06F17/27
摘要： 本发明的融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘方法为：首先计算原创微博及评论中名词之间的相似度矩阵，利用谱聚类算法得到与原创微博提到的方面相关的显式方面集与隐式方面集；然后构建融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘模型 ，并进行参数估计；最后结合观点挖掘模型和显式、隐式方面集对微博评论进行褒贬态度分析，得到每条用户评论对原创微博内容的褒贬态度倾向。本发明将主题模型与表情符号库相融合应用到微博原创内容下用户评论的方面观点挖掘和褒贬态度分析，同时结合与原创微博方面相关的显式方面以及存在于评论中的隐式方面，以更好获取评论用户对原创微博的褒贬态度,提高对评论集整体的褒贬态度倾向的判断。
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公开(公告)号：CN108055096A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201810149727.4
申请日：2018-02-13
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04B17/382
CPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及一种基于信号和噪声特征检测的频谱感知方法，在一个包括主用户和认知用户的认知网络中，认知用户将接收到的信号进行信号特征分析与计算，并将计算到的信号特征送入信号特征检测网络进行检测，以判别主用户信号是否存在，如果信号特征检测网络输出“1”，则判决主用户信号存在，否则判决主用户信号不存。本发明方法通过信号和噪声特征进行频谱感知，频谱判决与认知用户检测到的信号功率大小以及信道噪声功率大小没有相关性，消除了信道噪声波动性对频谱感知性能的影响，尤其适合于信道噪声波动环境下的信号频谱感知。
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公开(公告)号：CN107359949A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710767990.5
申请日：2017-08-31
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04B17/382
CPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及一种基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法。在一个有1个主用户和N个次用户的认知无线网络环境下，每个次用户（感知节点）将接收到的检测信号送往云端。云端选择能量最大的一路检测信号作为参考信号，并将其他N-1路检测信号与参考信号之间的相位差调整到[-π/2,π/2]之间，然后采用自适应智能算法对参考信号与其余其他N-1路检测信号之间的相位差进行智能补偿，最后将参考信号和相位补偿后的N-1路检测信号相加合并融合，进而进行频谱感知，判决该频段中是否有主用户存在。用本发明进行协作频谱感知，有效利用了所有认知用户接收到的有用信息，大幅度提高了协作频谱感知检测的准确性，同时也减少了感知节点的计算复杂性。
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公开(公告)号：CN106961311A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710146148.X
申请日：2017-03-13
申请人： 南通大学
IPC分类号： H04B17/382
CPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及以一种基于感知节点信任度的认知无线网络协作频谱检测方法，通过设置恰当的信任度门限，选择信任度较高的感知节点参与协作，设计合理的全局频谱检测判决统计量和判决门限进行频谱检测判决，消除了低可靠节点以及故障或恶意节点对协作频谱检测性能的影响，减少了网络系统开销，延长了网络生命周期。具体来说就是每个感知节点将各自获得的本地频谱检测结果发给融合中心，融合中心根据每个感知节点的检测率和虚警率计算相应感知节点的信任度，选择信任度高的节点参与协作，拒绝低信任度节点以及故障或恶意节点参与协作频谱检测，选择合适的历史信息长度以及加权因子，减小感知节点本地检测时的偶发性错误对频谱检测的影响。
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