本文選題：頻譜感知　切入點(diǎn)：Wishart隨機(jī)矩陣　出處：《電信科學(xué)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高頻譜感知性能,克服經(jīng)典算法的缺點(diǎn),提出了一種新的基于Wishart隨機(jī)矩陣?yán)碚摰膮f(xié)作頻譜感知算法。根據(jù)多個(gè)認(rèn)知用戶接收信號樣本協(xié)方差矩陣特征值的對數(shù)分布特性,利用樣本協(xié)方差矩陣最大特征值與幾何平均特征值的比值,得到簡單的判決閾值閉式表達(dá)式,實(shí)現(xiàn)頻譜感知判決。該算法不需要知道主用戶的任何先驗(yàn)信息,不受噪聲不確定性的影響。仿真結(jié)果表明,所提算法在協(xié)作用戶數(shù)少、信噪比低、采樣點(diǎn)數(shù)極少的情況下,仍能獲得較高的感知性能。該算法受虛警概率和極端值的影響較小,比同類算法有更好的檢測性能。
[Abstract]:In order to improve the performance of spectrum sensing, overcome the shortcomings of classical algorithms, proposes a new cooperative spectrum sensing algorithm based on Wishart random matrix theory. According to the characteristics of the logarithmic distribution of multiple cognitive users received signal covariance matrix eigenvalues of the sample covariance matrix using the maximum eigenvalue ratio and geometric mean eigenvalue, decision threshold simple closed form expressions, realize the spectrum sensing decision. The algorithm does not need any prior information of primary users, not affected by the noise and uncertainty. The simulation results show that the proposed algorithm in the cooperative user number is less, the signal-to-noise ratio is low, the number of sampling points in rare cases, still can achieve higher sensing performance. This algorithm is less affected by the probability of false alarm and extreme value, has a better detection performance than other similar algorithms.

【作者單位】： 四川大學(xué)錦江學(xué)院;四川大學(xué)電子信息學(xué)院;
【分類號】：TN925

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