特征值極限分布的改進(jìn)合作頻譜感知
本文選題:認(rèn)知無(wú)線電 切入點(diǎn):頻譜感知 出處:《信號(hào)處理》2014年03期 論文類型:期刊論文
【摘要】:本文采用隨機(jī)矩陣?yán)碚?分析和研究了多認(rèn)知用戶接收信號(hào)采樣協(xié)方差矩陣的最小特征值的極限分布,針對(duì)基于最大最小特征值之差的合作頻譜感知算法,提出了新的門限判決方法。此算法能有效克服噪聲不確定度的影響,且不需預(yù)先知道授權(quán)用戶信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)和噪聲方差。仿真結(jié)果表明,與以前的感知算法相比,本文算法有更低的判決門限,在低信噪比、小采樣時(shí),在達(dá)到設(shè)定虛警概率的前提下,該算法能夠獲得更好的感知性能。
[Abstract]:Based on the stochastic matrix theory, this paper analyzes and studies the limit distribution of the minimum eigenvalue of the sample covariance matrix of multi-cognitive user receiving signals. The cooperative spectrum sensing algorithm based on the difference between the maximum and the minimum eigenvalues is proposed. A new threshold decision method is proposed, which can effectively overcome the influence of noise uncertainty and does not require prior knowledge and noise variance of authorized user signals. The simulation results show that the proposed algorithm is more efficient than the previous perceptual algorithms. The algorithm has lower decision threshold and can achieve better perceptual performance under the condition of setting false alarm probability at low SNR and small sampling.
【作者單位】: 西安郵電大學(xué)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2012ZX03001025-004) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61271276,61301091) 工信部通信軟科學(xué)(2013R36-2) 陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2012JQ8011) 陜西省教育廳自然科學(xué)研究計(jì)劃(11JK0925)
【分類號(hào)】:TN925
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1604533
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