编写MATLAB程序，讨论在 ??_0=5×〖10〗^(?5)的加性高斯白噪声环境中，利用匹配滤波器检测幅度为2，宽度为1ms的方波信号的情况(考虑取样时间为Ts=0.1ms)，测量匹配滤波器输入信号中心处与输出信号最佳取样处的SNR，绘出信号波形。(Write a MATLAB program, "10" discussed in the _0=5 * ^ (- 5) and Gauss white noise environment, using the matching

实现对接收信号的匹配滤波，从而提高信号的检测能力(In order to improve the detection ability of the signal, the matched filtering of the received signal is realized.)

前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法，虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好， 但需要存储大量历史信息， 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然