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转专业= 1;%的主要用户
nSUs = 2;%的二级用户数量
nSamps = 1 e3;%每个传感的检测样品数量
snrdB = linspace (-12、8 nSUs);信噪比= db2pow (snrdB);%每个SU的信噪比(信噪比)
nSUs sPow = 1 (1);在每个SU %收到PU信号功率
nPow = sPow. /信噪比;在每个SU %噪声功率
nMCEvents = 5 e3;%的蒙特卡罗事件
nROCPts = 50;%的接受者操作特征(ROC)曲线点
泰德= 0 (nMCEvents, 1);% Preallocating速度
TX =兰迪([0,1],nMCEvents, 1);%模拟假设H0 H1,接收到的信号,在H1 H0下50%和50%
因为我= 1:nMCEvents
H = sqrt(1/2) *复杂(randn (nSUs,转专业),randn (nSUs,转专业));为每个SU %瑞利信道样本
X =√1 /转)*复杂(randn(转专业,nSamps) randn(转专业,nSamps));%正态分布主用户信号的加权√(1 /转)保持所需的信噪比)
V =√诊断接头(nPow) / 2) *复杂(randn (nSUs nSamps) randn (nSUs nSamps));% AWGN
Y = TX(我)* sqrt(诊断接头(sPow) / 2) * (H * X) + V;%接收信号在每个SU
Ted (i) = (1 / nSUs) *总和((1 / nSamps) *总和(abs (Y) ^ 2, 2));%的能量检测检验统计量
结束
用力推= linspace (min (Ted), 0.85 *马克斯(Ted), nROCPts);%为每一个民国点阈值决定
nH0 = (TX = = 0)之和;%的次数PU发射机(s)一直处于稳定的状态
nH1 = (TX = = 1)之和;%的次数PU发射机(s)一直处于活跃状态
Pfa =总和(Ted > Thres&TX = = 0) / nH0;%的概率为每个决定假警报阈值
Pd =总和(Ted > Thres&TX = = 1) / nH1;%的概率为每个决策阈值检测
图
情节(Pfa, Pd)
标题(ROC曲线)
包含(“假alrm概率”)
ylabel(检测概率)
传奇(“ED”、“位置”、“东南”)
网格
