电信科学
電信科學
전신과학
TELECOMMUNICATIONS SCIENCE
2014年
4期
82-87
,共6页
频谱感知%随机矩阵理论%双特征值极限分布%门限估计
頻譜感知%隨機矩陣理論%雙特徵值極限分佈%門限估計
빈보감지%수궤구진이론%쌍특정치겁한분포%문한고계
spectrum sensing%random matrix theory%double eigenvalue limiting distribution%threshold estimation
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.
以最大最小特徵值之差作為檢測統計量,從提高算法判決門限估計精度齣髮,利用雙特徵值極限分佈,用雙特徵值估計判決門限,提齣瞭基于雙特徵值極限分佈的頻譜感知算法.相比于單特徵值門限方法,理論上證明瞭用雙特徵值極限分佈估計的門限小于或等于用單特徵值極限分佈估計的門限,提高瞭算法檢測性能.倣真結果錶明,該算法不受譟聲不確定性影響,不需要主用戶信息,併且在低虛警概率、採樣次數相對少的情況下,檢測性能優于最大最小特徵值之差頻譜感知算法.
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