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基于极限特征值之差的改进频谱感知算法

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基于取样协方差矩阵的最大和最小特征值之差的频谱感知算法,从提高感知判决门限的设置准确度出发,利用Wishart随机矩阵极限特征值分布的最新成果,设计出了 一种新的判决门限计算方法.仿真实验结果表明,相对于现有的频谱感知算法,新算法的判决门限计算更加准确,在改善判决结果可靠性的同时,有效地提升了有限样本数量条件下算法的检测性能.
Improved Spectrum Sensing Algorithm Based on the Difference of Limit Eigenvalues
Based on the difference between the maximum and minimum eigenvalues(DMME)of the sam-ple covariance matrix,to improve the setting accuracy of sensing decision threshold,a new method is pro-posed to calculate the threshold by using the latest results of limiting eigenvalue distribution of Wishart matrix.Compared with the traditional DMME algorithm,the decision threshold setting of the proposed algorithm is more accurate.While improving the reliability of decision results,it improves the detection performance of the algorithm with limited number of samples.Both the theoretical analysis and simula-tion results verify the effectiveness of the proposed DMME algorithm.

cognitive radiospectrum sensingWishart matrixlimiting eigenvaluesTracy-Widom distri-bution

田堃、谭哲文、谭宇豪、雷可君、杨喜

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吉首大学物理与机电工程学院,湖南吉首 416000

吉首大学信息科学与工程学院,湖南吉首 416000

认知无线电 频谱感知 Wishart矩阵 极限特征值 Tracy-Widom分布

国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目湖南省教育厅科学研究项目国家级大学生创新创业训练项目国家级大学生创新创业训练项目吉首大学研究生科研项目

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2024

10.13438/j.cnki.jdzk.2024.02.005

吉首大学学报(自然科学版)
吉首大学

吉首大学学报(自然科学版)

影响因子：0.451
ISSN：1007-2985
年,卷(期)：2024.45(2)
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