关于#matlab#的问题：在matlab上使用能量检测算法和前向连续均值算法给干扰信号进行检测的程序

Question

针对不同信噪比下的单音干扰、多音干扰、线性扫频干扰、脉冲干扰这四类典型的通信干扰信号，结合能量检测算法的基本原理，用前向连续均值消除（FCME）算法仿真不同干噪比下两种算法对几种干扰信号的检测概率，具体指标：信号频率为40.258MHz；信噪比(SNR)为-30~30dB，步进为 1dB，FFT 点数 N=1024；在信干噪比（SINR)为-5dB 以上时，对干扰信号的检测概率达到 80%以上；干扰信号类型为单音干扰、多音干扰、线性扫频干扰、脉冲干扰；虚警概率为0.001；要求具有通信原理、频谱感知的基本知识，设计出符合要求的前向连续均值消除（FCME）算法.

Answer 1

此code源自我们开发的最新产品pega pmining，rpa+autogpt不久将进入内测阶段：

% 信号频率
f = 40.258e6;

% FFT点数
N = 1024;

% 干扰信号类型（单音干扰、多音干扰、线性扫频干扰、脉冲干扰）
type = 'single-tone'; % 其他可选项：'multi-tone', 'linear-sweep', 'pulse'

% 虚警概率
Pfa = 0.001;

% 信噪比范围
SNR_range = -30:1:30;

% 前向连续均值消除（FCME）算法仿真
for SNR = SNR_range
    % 生成干扰信号
    switch type
        case 'single-tone'
            x = sin(2*pi*f*(0:N-1)/N);
        case 'multi-tone'
            x = sin(2*pi*f*(0:N-1)/N) + sin(2*pi*(f+1e3)*(0:N-1)/N);
        case 'linear-sweep'
            x = sin(2*pi*(f*(0:N-1)/N + 0.5*(f/N)*(0:N-1).^2));
        case 'pulse'
            x = [zeros(1, 100) ones(1, 10) zeros(1, N-110)];
    end

    % 加入噪声
    y = awgn(x, SNR, 'measured');

    % 计算能量
    E = abs(y).^2;

    % 计算能量阈值
    gamma = fcme(E);

    % 检测信号
    switch type
        case 'single-tone'
            detection = abs(E - gamma) > gamma/2;
        case 'multi-tone'
            detection = abs(E - gamma) > gamma/2*sqrt(2);
        case 'linear-sweep'
            detection = abs(E - gamma) > gamma/2*sqrt(2);
        case 'pulse'
            detection = abs(E - gamma) > gamma/2*sqrt(2);
    end

    % 计算检测概率
    Pd(SNR+31) = sum(detection)/N;
end

% 绘制检测概率曲线
plot(SNR_range, Pd);
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('Detection Probability');
title('FCME Algorithm for Interference Detection');
grid on;

% 前向连续均值消除（FCME）算法
function gamma = fcme(E)
    % 计算前向连续均值
    for i = 3:length(E)
        mu(i) = (E(i-2) + E(i-1) + E(i))/3;
    end

    % 计算局部方差
    for i = 4:length(E)
        sigma(i) = sqrt((1/3)*((E(i-3)-mu(i))^2 + (E(i-2)-mu(i))^2 + (E(i-1)-mu(i))^2));
    end

    % 计算能量阈值
    gamma = mean(mu(4:end) + sigma(4:end));
end