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题名基于自相关函数图特征的频谱感知算法研究
被引量：1
- 1
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作者
胡国兵
赵敦博
杨莉
赵嫔姣
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机构
金陵科技学院电子信息工程学院
南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1327-1333,共7页
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基金
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(No.20KJA510008)
国家自然科学基金项目(No.62101223)。
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文摘
现有图域频谱感知算法主要借助于完全图检测,其性能在低信噪比时不佳.为此,本文提出了一种基于自相关函数图域变换的感知算法,可有效改善低信噪比下的检测性能.其基本思路为:将去均值后观测信号的自相关函数通过归一化、量化等环节转换到图域,在分析图连通性差异的基础上,将图拉普拉斯阵的零特征值个数作为检验统计量,以完成对频谱的有效感知.文中利用受控不等式理论阐明了随机序列分布的随机性、样本数及量化级数与图的连通性之间的相互关系.仿真结果表明,在信噪比为-10 dB时,本文算法的检测概率接近100%,其性能优于现有图域感知算法,且计算复杂度适中,具有较好的应用效能.
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关键词
频谱感知
图域信号处理
连通分量个数
拉普拉斯矩阵
受控不等式
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Keywords
spectrum sensing
graph signal processing
the number of the connected components
Laplacian matrix
majorization inequality
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名一种改进的图域频谱感知算法
被引量：1
- 2
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作者
赵敦博
胡国兵
杨莉
赵嫔姣
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机构
南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院
金陵科技学院电子信息工程学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第9期1292-1300,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(6210011229)
江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20161104)
+1 种基金
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(20KJA510008)
江苏省高等学校自然科学研究面上项目(20KJB510027)。
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文摘
针对现有基于完全图检测的频谱感知算法存在的计算复杂度高、低信噪比时性能不佳的问题,提出了一种基于分组极差图的改进算法。该算法将观测信号的功率谱以适当的长度进行分组,而后提取其分组极差序列,将其转换成特定无向简单图,并利用图的Gini系数作为完全图特征以实现对信号的检测。相较于现有的图域感知算法,引入分组处理环节能够有效减少图域变换中的处理样本量,且Gini系数计算无需高维矩阵的特征分解,因而计算复杂度降低。仿真结果表明,信噪比大于等于-4 dB时算法检测概率可达0.96以上,平均单次运行时间约为原有图域频谱感知算法的5.6%,有效提高了检测性能并减少了计算复杂度。
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关键词
认知无线电
频谱感知
图信号处理
极值理论
GINI系数
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Keywords
cognitive radio
spectrum sensing
graph signal processing
extreme value theory
Gini coefficient
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分类号
TN925
[电子电信—通信与信息系统]
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