-
题名基于特征值极限分布的合作频谱感知算法
被引量：31
- 1
-
-
作者
弥寅
卢光跃
-
机构
西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室
-
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期84-89,共6页
-
基金
国家科技重大专项基金资助项目(2012ZX03001025-004)
国家自然科学基金资助项目(61271276
+4 种基金
61301091)
陕西省自然科学基金资助项目(2012JQ8011
2010JQ80241
2014JM8299)
陕西省教育厅专项科研计划基金资助项目(14JK1681)~~
-
文摘
采用最新的随机矩阵理论,对多个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进行了分析,提出了一种改进的最大最小特征值合作感知和门限判决方法。该算法不需预知授权用户信号的先验知识,且能有效克服噪声不确定度的影响。与现有算法相比,在给定虚警概率时,仿真结果显示该算法判决门限更低、检测概率更高;而且在认知用户和采样数较少时,也能获得很好的检测性能。
-
关键词
认知无线电
频谱感知
随机矩阵理论
采样协方差矩阵
特征值极限分布
-
Keywords
cognitive radio
spectrum sensing
random matrix theory
sample covariance matrix
limiting eigenvalue distribution
-
分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于特征值极限分布的双门限DMM频谱感知算法
被引量：2
- 2
-
-
作者
高鹏
刘芸江
高维廷
李曼
-
机构
空军工程大学信息与导航学院
西安航空学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期68-74,共7页
-
基金
国家自然科学基金(61571364)
中国博士后科学基金(2016M603044)
-
文摘
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。
-
关键词
认知无线电
频谱感知
随机矩阵理论
特征值极限分布
最大最小特征值之差
-
Keywords
Cognitive Radio（CR）
spectrum sensing
Random Matrix Theory（RMT）
limiting eigenvalue distribution
Difference Between the Maximum Eigenvalue and the Minimum Eigenvalue（DMM）
-
分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法
被引量：2
- 3
-
-
作者
高鹏
刘芸江
高维廷
陈娟
李曼
-
机构
空军工程大学信息与导航学院
解放军
西安航空学院
-
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2018年第8期17-21,共5页
-
基金
国家自然科学基金(61571364)
中国博士后科学基金资助项目(2016M603044)
-
文摘
针对经典特征值类频谱感知算法在低采样、低信噪比下检测效果不佳的问题,基于最大最小特征值之差算法(DMM),利用最小特征值极限分布以及特征值均值的能量特征,提出了一种基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法(DAM),该算法以特征值均值与最小特征值为检测量,分析比较了算法在两种计算门限下的检测性能(DAM1与DAM2),理论与仿真结果表明,该算法在不增加运算复杂度的同时,在低采样、低信噪比的情况下,较DMM算法以及现有最大特征值与能量差改进算法(ME-S-ED)提升了检测概率,其中DAM1更适用于低信噪比,DAM2更适用于低采样。
-
关键词
认知无线电
频谱感知
随机矩阵理论
特征值极限分布
最大最小特征值之差
-
Keywords
cognitive radio
spectrum sensing
RMT
limiting eigenvalue theory
DMM
-
分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于双特征值极限分布的合作频谱感知算法
被引量：3
- 4
-
-
作者
赵知劲
胡伟康
王海泉
-
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
中国电子科技集团第
-
出处
《电信科学》
北大核心
2014年第4期82-87,共6页
-
基金
电科院预研基金资助项目(No.41101040102)
-
文摘
以最大最小特征值之差作为检测统计量,从提高算法判决门限估计精度出发,利用双特征值极限分布,用双特征值估计判决门限,提出了基于双特征值极限分布的频谱感知算法。相比于单特征值门限方法,理论上证明了用双特征值极限分布估计的门限小于或等于用单特征值极限分布估计的门限,提高了算法检测性能。仿真结果表明,该算法不受噪声不确定性影响,不需要主用户信息,并且在低虚警概率、采样次数相对少的情况下,检测性能优于最大最小特征值之差频谱感知算法。
-
关键词
频谱感知
随机矩阵理论
双特征值极限分布
门限估计
-
Keywords
spectrum sensing
random matrix theory
double eigenvalue limiting distribution
threshold estimation
-
分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
-
