基于最小特征值的合作频谱感知新算法
针对认知无线电中频谱感知问题,利用随机矩阵理论(random matrixtheory,RMT)最新研究成果,提出了一种基于采样协方差矩阵最小特征值(smallest eigenvalue,SE)的合作频谱感知新算法.该算法采用的最小特征值分布函数比目前所采用的最大特征值的近似分布函数更精确.理论分析表明,与MED(maximum eigenvalue detection)算法和能量检测法(ED)相比,SE算法具有合理性更强、判决门限更低以及感知灵敏度更高的特点.仿真结果也显示,该算法不仅漏检概率更低,感知性能更好,而且在认知用户数较少、样本较小的情况下,也可获得较好的检测性能.
认知无线电、合作频谱感知、随机矩阵理论、采样协方差矩阵、最小特征值
32
TN92
国家863计划2009AA01Z241;国家自然科学基金61071092,61001077;南京邮电大学校科研基金NY210035
2011-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
736-741
