户检测，则认知用户同样在数据传输时隙传输自己的数据。存在噪声不确定时，认知用户可以在保证主用户不受干扰的条件下，通过合理设置感知时间，使认知用户的容量达到最大，即仿真结果及分析在噪声不本文取根天线进行分析。按照文献提供的方法，当足够大时，条件数检测算法判决统计量在和时的分布函数可通过计算分别得到，记为和。在实际应用中，由于成本及其它因素的影响，接收机的天线般为根或根，从分析的简便性考虑，本文取根天线进行分析。按照文献提供的方法，当足够大时，条件数检测算法判半导体激光器驱动电源的设计论文原稿时隙传输自己的数据是主用户存在，但认知用户检测，则认知用户同样在数据传输时隙传输自己的数据。半导体激光器驱动电源的设计论文原稿。系统模型文中采用的系统模型如图所示，系统中只存在个主用户和个认知用户基站，认知用户接收机配备有多根接收天线。若表示主用户不存在，表示主用户存在，则接收信期性频谱感知时，只要合理的设置感知时长，认知用户可以取得最大的系统容量。在实际应用中，由于成本及其它因素的影响，接收机的天线般为根或根，从分析的简便性考虑，本文取根天线进行分析。按照文献提供的方法，当足够大时，条件数检测算法判决统计量在和时的分布函数可通过计算分别得到，记为和半导体激光器驱动电源的设计论文原稿。存在噪声不确定时，认知用户可以在保证主用户不受干扰的条件下，通过合理设置感知时间，使认知用户的容量达到最大，即仿真结果及分析在噪声不确定环境下，对认知用户使用根接收天线，分别采用条件数检测算法和能量检测算法的性能进行了仿真分析，结果如图所示。从图中可系统模型文中采用的系统模型如图所示，系统中只存在个主用户和个认知用户基站，认知用户接收机配备有多根接收天线。若表示主用户不存在，表示主用户存在，则接收信号可表示为条件数检测算法性能分析噪声不确定性由随时间变化的热噪声，或者接收设备中器件的非线性引起，通常，定义噪声不确定因子等于实际噪声功路主回路保护电路温控单元等数字式大功率半导体激光器驱动电源的主要部分。关键词半导体激光器大电流恒流源单片机温度控制中图分类号文献标识码文章编号引言在噪声不确定环境下，能量检测算法的检测性能极度恶化，严重时，甚至无法检测出主用户信号。条件数检测算法的检测性能不会受到噪声不确定性的影响。现有文，认知用户可以取得最大的系统容量。参考文献，极度恶化，严重时，甚至无法检测出主用户信号。条件数检测算法的检测性能不会受到噪声不确定性的影响。现有文献中，还没有学者对采用条件数检测算法，在噪声不确定环境下的认知用户系统容量进行过分析。本文讨论了在噪声不确定环境下，认知用户采用条件数检测算法时的系统容量问题，理论分析及仿真结果均表明，噪声半导体激光器驱动电源的设计论文原稿中，还没有学者对采用条件数检测算法，在噪声不确定环境下的认知用户系统容量进行过分析。本文讨论了在噪声不确定环境下，认知用户采用条件数检测算法时的系统容量问题，理论分析及仿真结果均表明，噪声不确定性不会影响条件数检测算法性能，通过合理设置感知时隙的持续时间长度，认知用户可以取得最大的系统容量。压在的恒流源。基于驱动电源的技术要求，设计了驱动电路主回路保护电路温控单元等数字式大功率半导体激光器驱动电源的主要部分。摘要本文的主要工作以数字式大功率半导体激光器驱动电源设计展开，主要是实现能够给半导体激光器提供最大输出输出电压在的恒流源。基于驱动电源的技术要求，设计了驱动电素的影响，接收机的天线般为根或根，从分析的简便性考虑，本文取根天线进行分析。按照文献提供的方法，当足够大时，条件数检测算法判决统计量在和时的分布函数可通过计算分别得到，记为和。半导体激光器驱动电源的设计论文原稿。摘要本文的主要工作以数字式大功率半导体激光器驱动电源设计展开摘要本文的主要工作以数字式大功率半导体激光器驱动电源设计展开，主要是实现能够给半导体激光器提供最大输出输出不确定性不会影响条件数检测算法性能，通过合理设置感知时隙的持续时间长度，认知用户可以取得最大的系统容量。结语本文讨论了在噪声不确定时，认知用户采用条件数检测算法时的系统容量问题。分析及仿真结果均表明，条件数检测算法的检测性能不受噪声不确定性的影响，当采用周期性频谱感知时，只要合理的设置感知时主要是实现能够给半导体激光器提供最大输出输出电压在的恒流源。基于驱动电源的技术要求，设计了驱动电路主回路保护电路温控单元等数字式大功率半导体激光器驱动电源的主要部分。关键词半导体激光器大电流恒流源单片机温度控制中图分类号文献标识码文章编号引言在噪声不确定环境下，能量检测算法的检测性半导体激光器驱动电源的设计论文原稿天线。若表示主用户不存在，表示主用户存在，则接收信号可表示为条件数检测算法性能分析噪声不确定性由随时间变化的热噪声，或者接收设备中器件的非线性引起，通常，定义噪声不确定因子等于实际噪声功率与理想高斯噪声功率的比值，且总假设在噪声不确定性区间，是均匀分布的。在实际应用中，由于成本及其它确定环境下，对认知用户使用根接收天线，分别采用条件数检测算法和能量检测算法的性能进行了仿真分析，结果如图所示。从图中可以看出，在噪声不确定环境下，采用能量检测算法的认知用户系统容量极低，而采用条件数检测算法，只要合理设置感知时隙的长度，可以达到最大的系统容量。结语本文讨论了在噪声不确定时，认决统计量在和时的分布函数可通过计算分别得到，记为和。当考虑系统中的噪声不确定性，使用多根接收天线的条件数检测算法的检测概率和虚警概率可通过将给定门限值时的检测概率和虚警概率表达式分别在噪声不确定性因子变化区间平均而得到，即认知用户容量分析认知用户可以在两种情况下使用主用户的频带进号可表示为条件数检测算法性能分析噪声不确定性由随时间变化的热噪声，或者接收设备中器件的非线性引起，通常，定义噪声不确定因子等于实际噪声功率与理想高斯噪声功率的比值，且总假设在噪声不确定性区间，是均匀分布的。在实际应用中，由于成本及其它因素的影响，接收机的天线般为根或根，从分析的简便性考虑当考虑系统中的噪声不确定性，使用多根接收天线的条件数检测算法的检测概率和虚警概率可通过将给定门限值时的检测概率和虚警概率表达式分别在噪声不确定性因子变化区间平均而得到，即认知用户容量分析认知用户可以在两种情况下使用主用户的频带进行数据传输是主用户不存在，且认知用户检测正确，则认知用户在数据传以看出，在噪声不确定环境下，采用能量检测算法的认知用户系统容量极低，而采用条件数检测算法，只要合理设置感知时隙的长度，可以达到最大的系统容量。结语本文讨论了在噪声不确定时，认知用户采用条件数检测算法时的系统容量问题。分析及仿真结果均表明，条件数检测算法的检测性能不受噪声不确定性的影响，当采用功率与理想高斯噪声功率的比值，且总假设在噪声不确定性区间，是均匀分布的。在实际应用中，由于成本及其它因素的影响，接收机的天线般为根或根，从分析的简便性考虑，本文取根天线进行分析。按照文献提供的方法，当足够大时，条件数检测算法判决统计量在和时的分布函数可通过计算分别得到，记为和