【摘要】：采用隨機(jī)矩陣特征結(jié)構(gòu)理論,分析并研究多認(rèn)知用戶采樣協(xié)方差矩陣的特征極限值分布,提出一種基于最大最小特征值之差(DMM)的雙門限頻譜感知算法。根據(jù)最大與最小特征極限值分布推導(dǎo)檢測(cè)雙門限,對(duì)雙門限內(nèi)外部分分別采用軟判決與硬判決綜合得到最終判決結(jié)果。利用特征值噪聲估計(jì)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)門限的自適應(yīng),克服噪聲不確定性對(duì)頻譜感知的影響。仿真結(jié)果表明,在低信噪比、虛警率和采樣頻率的情況下,該算法檢測(cè)性能優(yōu)于DMM算法與能量檢測(cè)算法,且穩(wěn)定性好、魯棒性強(qiáng)。
[Abstract]:Based on the theory of stochastic matrix feature structure, this paper analyzes and studies the eigenvalue distribution of multi-cognitive user sampling covariance matrix, and proposes a dual-threshold spectrum sensing algorithm based on the difference of maximum and minimum eigenvalues (DMM). According to the distribution of maximum and minimum eigenvalues, the detection threshold is derived, and the final judgment results are obtained by the soft and hard decision for the inner and outer parts of the double threshold respectively. Eigenvalue noise estimation is used to realize adaptive detection threshold to overcome the influence of noise uncertainty on spectrum sensing. The simulation results show that the detection performance of this algorithm is better than that of DMM algorithm and energy detection algorithm under the condition of low SNR, false alarm rate and sampling frequency, and has good stability and robustness.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;西安航空學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61571364) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2016M603044)
【分類號(hào)】：TN925

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本文編號(hào)：2214390