上海交通大学学报

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2015 , Vol. 49 >Issue 10: 1578 - 1584

DOI: https://doi.org/10.16183/j.cnki.jsjtu.2015.10.025

异构多认知无线网络共存场景下的网络识别算法

  • 冯文江 ,
  • 廖万丽 ,
  • 张福金 ,
  • 万情
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  • 重庆大学, 琼州学院

网络出版日期: 2025-07-01

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异构多认知无线网络共存场景下的网络识别算法

  • 冯文江 ,
  • 廖万丽 ,
  • 张福金 ,
  • 万情
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  • 重庆大学, 琼州学院

Online published: 2025-07-01

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摘要

针对传统的能量检测方法不能识别信号类型以及基于单一特征的循环平稳特征检测方法的识别准确率较低等问题,提出一种融合物理层信号特征和介质访问控制(MAC)层协议特征的网络识别算法.其中,利用滑动窗口能量检测来识别MAC层协议特征,同时,利用正交频分复用符号进行快速傅里叶变换的点数和循环前缀因子的循环平稳特征进行特定时延的渐近最优卡方检测来识别物理层信号特征.仿真结果表明,所提出的网络识别算法能够有效识别基于IEEE 802.22、IEEE802.11af、IEEE802.16h和ECMA392标准的异构多认知无线网络.

关键词： 异构多认知无线网络, 网络发现与识别, 能量检测, 循环平稳特征检测

本文引用格式

冯文江 , 廖万丽 , 张福金 , 万情 . 异构多认知无线网络共存场景下的网络识别算法[J]. 上海交通大学学报, 2015 , 49(10) : 1578 -1584 . DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2015.10.025

Abstract

针对传统的能量检测方法不能识别信号类型以及基于单一特征的循环平稳特征检测方法的识别准确率较低等问题,提出一种融合物理层信号特征和介质访问控制(MAC)层协议特征的网络识别算法.其中,利用滑动窗口能量检测来识别MAC层协议特征,同时,利用正交频分复用符号进行快速傅里叶变换的点数和循环前缀因子的循环平稳特征进行特定时延的渐近最优卡方检测来识别物理层信号特征.仿真结果表明,所提出的网络识别算法能够有效识别基于IEEE 802.22、IEEE802.11af、IEEE802.16h和ECMA392标准的异构多认知无线网络.

Key words： 异构多认知无线网络, 网络发现与识别, 能量检测, 循环平稳特征检测

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