發(fā)布時間：2017-08-25 22:54

  本文關(guān)鍵詞：基于特征值極限分布的合作頻譜感知算法

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【摘要】：采用最新的隨機矩陣理論,對多個認知用戶接收信號采樣協(xié)方差矩陣的最小特征值的極限分布進行了分析,提出了一種改進的最大最小特征值合作感知和門限判決方法。該算法不需預(yù)知授權(quán)用戶信號的先驗知識,且能有效克服噪聲不確定度的影響。與現(xiàn)有算法相比,在給定虛警概率時,仿真結(jié)果顯示該算法判決門限更低、檢測概率更高;而且在認知用戶和采樣數(shù)較少時,也能獲得很好的檢測性能。
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)無線網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)國家工程實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 認知無線電 頻譜感知 隨機矩陣理論 采樣協(xié)方差矩陣 特征值極限分布
【基金】：國家科技重大專項基金資助項目(2012ZX03001025-004) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61271276,61301091) 陜西省自然科學(xué)基金資助項目(2012JQ8011,2010JQ80241,2014JM8299) 陜西省教育廳專項科研計劃基金資助項目(14JK1681)~~
【分類號】：TN925
【正文快照】： 1引言隨著無線通信技術(shù)的快速發(fā)展,無線頻譜資源日益緊張,下一代無線通信技術(shù)急需解決的問題就變成了怎樣提高頻譜的使用效率,從而進一步提高通信系統(tǒng)的容量和服務(wù)質(zhì)量。認知無線電(CR,cognitive radio)[1]作為一種頻譜再用技術(shù),已受到普遍關(guān)注。CR通過對授權(quán)頻段進行不間斷的

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王穎喜;盧光躍;;基于最大最小特征值之差的頻譜感知技術(shù)研究[J];電子與信息學(xué)報;2010年11期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 羅孟宇;認知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知技術(shù)研究[D];中南大學(xué);2012年

2 潘偉麗;認知無線電中OFDM信號的頻譜感知[D];杭州電子科技大學(xué);2012年

3 彌寅;基于特征結(jié)構(gòu)的頻譜感知算法研究[D];西安郵電大學(xué);2014年

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 曹開田;楊震;;基于隨機矩陣理論的DET合作頻譜感知算法[J];電子與信息學(xué)報;2010年01期

2 王穎喜;盧光躍;;基于最大最小特征值之差的頻譜感知技術(shù)研究[J];電子與信息學(xué)報;2010年11期

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉鳳梅,黃曉英;獨立同分布的m值隨機變量和的極限分布定理[J];信息工程學(xué)院學(xué)報;1998年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 常奮華;江志紅;丁裕國;;Markov鏈轉(zhuǎn)移概率極限分布在降水持續(xù)性研究中的應(yīng)用[A];創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展 提高氣象災(zāi)害防御能力——S6短期氣候預(yù)測理論、方法與技術(shù)[C];2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 黃建文;條件矩的收斂速度與混合非對稱分布的極限分布及其收斂速度[D];西南大學(xué);2013年

2 張耿;強相依高斯向量序列最大值在非完全樣本下的極限分布[D];西南大學(xué);2012年

3 劉豹;麥克斯韋分布的極值極限分布及其收斂速度[D];西南大學(xué);2013年

4 胡愛平;相依高斯過程的部分和與最大值、點過程的極限分布[D];西南師范大學(xué);2004年

5 楊紅艷;有偏正態(tài)極值的極限分布及其逐點收斂速度[D];西南大學(xué);2014年

6 劉紅勝;有限總體基于固定概率的隨機演化動態(tài)[D];南京航空航天大學(xué);2009年

7 章毓波;T及偏T分布的極值極限分布[D];西南大學(xué);2014年

8 傅華;偏正態(tài)邏輯斯蒂分布的極值極限分布及其漸近展開[D];西南大學(xué);2014年

9 余西亞;相對于初始值的極值時間序列的極端統(tǒng)計分布理論與應(yīng)用[D];揚州大學(xué);2010年

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本文編號：738529