針對傳統(tǒng)的利用信息論準(zhǔn)則檢測主動竊聽用戶方法的弊端,提出了適用于樣本數(shù)目小于基站天線數(shù)目的檢測主動竊聽用戶的算法.通過將線性收縮方法和子空間方法結(jié)合,有效地在小樣本場景下進行主動竊聽用戶檢測,而不產(chǎn)生額外的計算開銷.提出利用大維隨機矩陣理論獲得對噪聲方差更為精確的估計.同時采用線性收縮方法對樣本協(xié)方差矩陣的特征值進行線性收縮,使其更好地擬合總體協(xié)方差矩陣,以提升小樣本情況下的檢測性能.最后利用子空間方法對線性收縮后的樣本特征值進行檢測,準(zhǔn)確地檢測是否存在主動竊聽用戶.蒙特卡洛仿真結(jié)果表明,結(jié)合大維隨機矩陣理論與線性收縮的檢測算法可以在小樣本場景中有效檢測主動竊聽用戶. 

【文章來源】：北京交通大學(xué)學(xué)報. 2020,44(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)主動竊聽模型
2 基于隨機矩陣理論的主動竊聽檢測
    2.1 基于線性收縮算法改進樣本協(xié)方差矩陣
    2.2 基于大維隨機矩陣理論的噪聲方差估計
    2.3 結(jié)合線性收縮與大維隨機矩陣的竊聽檢測
3 性能評估
4 結(jié)論



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