基于最優(yōu)延時和多天線的并行檢測算法
[Abstract]:Cyclic stationary feature detection is a blind detection technique which can detect signals accurately at low signal-to-noise ratio (SNR), but its algorithm has a long calculation period. To solve this problem, an improved parallel progressive optimal chi-square detection algorithm is proposed. The optimal cycle frequency and delay are determined by identifying the cyclic spectrum characteristics and ergodic cyclic autocorrelation. The test statistics are constructed by cyclic autocorrelation and asymptotic covariance matrix, and the real and imaginary parts of two-dimensional vector and spectral component are merged and iterated in parallel. The detection probability and detection time are obtained by simulation. At the same time, the expression of detection probability is derived according to the biased estimation and asymptotic distribution of the maximum likelihood ratio statistic. The results show that the theory of optimal delay is in good agreement with the simulation, and the multi-antenna technique makes full use of spatial diversity. The detection probability is still high when the interference is strong, and the detection time can be reduced effectively by parallel processing.
【作者單位】: 云南大學無線創(chuàng)新實驗室;云南財經(jīng)大學物流學院;昆明市譜傳感與無線電監(jiān)測重點實驗室;
【基金】:國家自然科學基金(61072079;61161007) 中國博士后基金項目(2013M531989)資助課題
【分類號】:TN911.23
【參考文獻】
相關期刊論文 前3條
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【共引文獻】
相關期刊論文 前10條
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相關碩士學位論文 前1條
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,本文編號:2144048
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