認知無線電在震后應急通信中的應用

衡量能量檢測性能時，一般假設傳輸信道是高斯分布的，噪聲是零均值的高斯白噪聲。設接收信號通過帶寬為 的濾波器，檢測時間為 ，設門限為K，則虛警概率為：

是接收信號和噪聲的方差。
4．3 周期平穩過程特征檢測
周期平穩過程特征檢測可以提取出調制信號的特有特征，如正弦載波、符號速率以及調制類型等。這些特性均通過分析頻譜相關性函數來檢測。頻譜相關性函數的主要優勢是它可以從調制信號功率中區別噪聲能量，前提是該噪聲為不相干廣義平穩信號，而調制信號是在信號周期插入冗余后形成的周期平穩且頻譜相干的。在未知噪聲、功率變化噪聲及強干擾環境下，周期平穩過程特征檢測比其他檢測更有優勢。譜相關檢測模型如圖4所示。

假設信號為循環平穩并且功率有限，則定義循環自相關函數（CAF）為

其中參數 叫做循環頻率，每個循環頻率都是信號持續時間T的整數倍。當 時，CAF和CSD就是通常所說的自相關函數和功率譜密度。不同的信號具有不同的循環功率譜，可以利用此特性來檢測輸入信息，其判決方法為

5．結論
從研究認知無線電的關鍵技術出發，結合應急通信的要求與特殊性，可以將其兩者有機的結合起來。運用認知無線電技術的頻譜感知技術，解決了應急通信中的中頻信道擁堵而高頻段頻譜利用率低下的問題，使災后的通信線路得到了最大化的改善，應急通信系統的建立為救災工作節約了寶貴的時間，同時也為發展和建設應急通信系統提供了新的思考模式和技術前景。