利用样本特征的盲频谱感知算法

发布时间：2017-09-23 14:41

  本文关键词：利用样本特征的盲频谱感知算法

  更多相关文章： 盲频谱感知 Anderson-Darling准则 样本特征 噪声不确定度 噪声方差

【摘要】：为克服噪声不确定度及噪声方差的影响,利用样本特征构造了新的检验统计量,推导了频谱空闲、频谱占用时检验统计量的概率密度函数,提出基于F分布的盲频谱感知算法,但其判决门限受采样点数影响;为此,利用Anderson-Darling准则提出基于F分布的拟合度检验算法。在高斯信道下对两种算法进行了仿真,并与能量检测算法、GOF算法仿真结果比较可知,所提两种算法性能优于噪声方差已知的能量检测算法,并克服能量检测算法、GOF算法受噪声不确定度以及噪声方差影响这一缺陷。
【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;
【关键词】： 盲频谱感知 Anderson-Darling准则 样本特征 噪声不确定度 噪声方差
【基金】：国家自然科学基金项目(61271276;61301091) 陕西省自然科学基金项目(2014JM8299)
【分类号】：TN925
【正文快照】： 1引言认知无线电(Cognitive Radio,CR)[1-2]是一种动态频谱管理技术,旨在解决当前频谱利用率不高的问题,其核心思想是通过频谱感知(Spectrum Sens-ing,SS)发现“频谱空洞”,并合理利用空闲频谱。可见,SS是CR的前提和基础,次用户(Sensing Us-er,SU)必须实时监测频谱变化并能够

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本文编号：905844