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基于随机矩阵非渐近谱理论的协作频谱感知算法研究

许炜阳 李有均 徐宏乾 谢汇强

引用本文: 许炜阳, 李有均, 徐宏乾, 谢汇强. 基于随机矩阵非渐近谱理论的协作频谱感知算法研究[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(1): 123-129. doi: 10.11999/JEIT170309 shu
Citation:  XU Weiyang, LI Youjun, XU Hongqian, XIE Huiqiang. Study on Cooperative Spectrum Sensing Algorithm Based on Random Matrix Non-asymptotic Spectral Theory[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2018, 40(1): 123-129. doi: 10.11999/JEIT170309 shu

基于随机矩阵非渐近谱理论的协作频谱感知算法研究

摘要: 将随机矩阵的非渐近谱理论应用到协作频谱感知中,对接收信号样本协方差矩阵的最大特征值和最小特征值进行分析,该文提出一种精确的最大最小特征值差(Exact Maximum Minimum Eigenvalue Difference, EMMED)的协作感知算法。对于任意给定的协作用户个数K和采样点数N,首先推导了最大最小特征值之差的精确概率密度函数(Probability Density Function, PDF)和累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF),然后利用该分布函数设计了所提算法的判决阈值。理论分析表明,EMMED算法的判决阈值较已有的渐进最大最小特征值差(Asymptotic Maximum Minimum Eigenvalue Difference, AMMED)检测更为精确,算法无需主用户信号特征并且能够对抗噪声不确定度影响。仿真结果表明,存在噪声不确定度的感知环境下,EMMED算法较已有的精确最大特征值(Exact Maximum Eigenvalue, EME)和EMMER等频谱感知算法具有更好的检测性能。

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  • 收稿日期:  2017-04-07
  • 录用日期:  2017-09-01
  • 刊出日期:  2018-01-19
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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