一种计算有效的Nystrom特征子空间匹配主用户频谱感知新算法

发布时间：2019-04-17 12:41

【摘要】：针对核(kernel)空间下主用户频谱感知算法存在的计算任务繁重这一共性问题,提出一种低计算复杂度的Nystrom特征子空间匹配(NSM)新算法.该算法依据数据样本维的独立同分布特性随机地选择数据子集.在高维核空间下应用Nystrom近似获得主特征向量,用以分别构建主用户特征信号与次用户接收信号的Nystrom特征子空间.以此为基础计算相应的Frobenius距离,实现主用户检测.计算机仿真结果表明:与代表性的核空间下主用户频谱感知算法相比,所提算法在保证检测性能较为理想的前提下,可将相应的计算复杂度降低近66%.
[Abstract]:In order to solve the common problem of main user spectrum sensing algorithm in kernel (kernel) space, a new Nystrom feature subspace matching (NSM) algorithm with low computational complexity is proposed. The algorithm selects the data subset randomly according to the independent and same distribution characteristic of the data sample dimension. The principal eigenvector is obtained by using Nystrom approximation in the high-dimensional kernel space, which is used to construct the Nystrom feature subspace of the main user characteristic signal and the secondary user received signal respectively. Based on this, the corresponding Frobenius distance is calculated and the primary user detection is realized. The computer simulation results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity by nearly 66% on the premise that the detection performance of the proposed algorithm is better than that of the main user spectrum sensing algorithm in the representative kernel space.
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61171137) 国家重点研发计划(No.2016YFB1001304)
【分类号】：TN925

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本文编号：2459449