基于特征值极限分布的双门限DMM频谱感知算法

发布时间：2018-08-31 08:05

【摘要】：采用随机矩阵特征结构理论,分析并研究多认知用户采样协方差矩阵的特征极限值分布,提出一种基于最大最小特征值之差(DMM)的双门限频谱感知算法。根据最大与最小特征极限值分布推导检测双门限,对双门限内外部分分别采用软判决与硬判决综合得到最终判决结果。利用特征值噪声估计实现检测门限的自适应,克服噪声不确定性对频谱感知的影响。仿真结果表明,在低信噪比、虚警率和采样频率的情况下,该算法检测性能优于DMM算法与能量检测算法,且稳定性好、鲁棒性强。
[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.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;西安航空学院;
【基金】：国家自然科学基金(61571364) 中国博士后科学基金(2016M603044)
【分类号】：TN925

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本文编号：2214390