特征值极限分布的改进合作频谱感知

发布时间：2018-03-13 03:11

  本文选题：认知无线电　切入点：频谱感知　出处：《信号处理》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文采用随机矩阵理论,分析和研究了多认知用户接收信号采样协方差矩阵的最小特征值的极限分布,针对基于最大最小特征值之差的合作频谱感知算法,提出了新的门限判决方法。此算法能有效克服噪声不确定度的影响,且不需预先知道授权用户信号的先验知识和噪声方差。仿真结果表明,与以前的感知算法相比,本文算法有更低的判决门限,在低信噪比、小采样时,在达到设定虚警概率的前提下,该算法能够获得更好的感知性能。
[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.
【作者单位】： 西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室;
【基金】：国家科技重大专项(2012ZX03001025-004) 国家自然科学基金项目(61271276,61301091) 工信部通信软科学(2013R36-2) 陕西省自然科学基金项目(2012JQ8011) 陕西省教育厅自然科学研究计划(11JK0925)
【分类号】：TN925

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1604533