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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于广义随机共振的CAV频谱感知方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115941086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211472668.7，技术领域涉及：H04B17/382；该发明授权一种基于广义随机共振的CAV频谱感知方法是由姜园;徐红宇设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于广义随机共振的CAV频谱感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于广义随机共振的CAV频谱感知方法，将广义随机共振理论应用到CAV算法中，通过给接收信号添加适当的直流分量，最大化检验统计量的概率密度函数的差异，从而提高低信噪比下的检测性能。本发明与现有的经典的CAV检测算法和能量检测算法ED相比，本发明提出的方案与CAV算法的计算复杂度相当，在不同的目标信号参数下的检测效果均优于CAV算法和ED算法，即在没有显著增加计算复杂度的前提下，在低信噪比下的检测性能更好。

本发明授权一种基于广义随机共振的CAV频谱感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于广义随机共振的CAV频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：利用多天线接收信号；根据虚警概率和检测概率公式，将直流幅度作为变量，固定虚警概率，最大化检测概率求得最佳直流幅值；根据求得的最佳直流幅值，计算判决门限；将幅值为求得的最佳直流幅值的直流信号加到多天线的接收信号上得到信号矩阵，并计算信号矩阵的协方差矩阵；根据协方差矩阵，利用CAV算法构造检验统计量；比较检验统计量与判断门限的大小，并输出判决结果；多天线的接收信号，具体为：rn＝[r1n,r2n,…,rLn]T,n＝0,1,…,N-1rln＝sn+ηln,l＝0,1,…,L式中，rn为多天线的接收信号，rln为第l根天线的接收信号，l＝0,1,…,L为天线序号，n＝0,1,…,N-1为采样点序号，sn为目标主用户信号，服从均值为μ、方差为的高斯随机信号，ηln为零均值方差为的高斯白噪声；求解最佳直流幅值的方法具体为：令直流信号的幅值d为变量，将幅值为d的直流信号加至接收信号rln，得到矩阵X；求解矩阵X的协方差矩阵Rx；根据协方差矩阵Rx计算检验统计量，得到虚警概率Pfa和检测概率Pd；固定虚警概率Pfa，最大化检测概率求得最佳直流幅值；将幅值为d的直流信号加至接收信号rln，得到矩阵X，具体为：将幅值为d的直流信号加至接收信号rln：xln＝rln+d表示为矩阵形式则为：X＝[x0,x1,…,xN-1]Txn＝[x1n,x2n,…,xLn]T求解矩阵X的协方差矩阵Rx，具体为： 根据协方差矩阵Rx计算检验统计量，具体为：令rij为协方差矩阵Rx中第i行第j列元素，则检验统计量T为： 得到虚警概率Pfa和检测概率Pd，具体为：令当信号存在时，对于i≠j有： 式中，为期望符号，var.为方差符号，用Θ1和Δ1分别表示有信号情况下的rij的均值和方差varrij，则rij的绝对值|rij|服从半正态分布，其均值μr1和方差分别为： 其中，则T0作为若干个半正态分布变量的和，其分布近似为高斯分布的尾部，其中： 当信号不存在时，目标信号的均值μ和方差为0，代入上式，并用Θ0和Δ0分别表示无信号情况下的均值和方差varrij，则得到： 此时，|rij|的均值μr0和方差分别为： 相应地，T0服从高斯分布的尾部，其中： 虚警概率Pfa和检测概率Pd为： 式中，H0和H1分别表示无信号和有信号两种假设。

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