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一种基于特征值的多天线认知无线电盲感知算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TN925[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江西理工大学应用科学学院,江西赣州341000, [2]武汉理工大学信息工程学院,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61103202,61272494);江西省教育厅青年基金资助项目(GJJ4457);江西理工大学基金资助项目(jxxj12148)
中文摘要:

当不存在噪声不确定性时,频谱感知算法中能量检测法是较优的,但实际中噪声是无法确切估计的。针对这一问题,提出了一种适合多天线认知无线电系统的盲感知算法。该算法不需要主用户的任何先验知识,利用采样协方差矩阵的最大特征值和矩阵迹之比作为判决统计量来检测主用户信号。根据随机矩阵理论,当给定虚警概率时,可以求出判决门限的渐近式表达式。仿真结果表明,与同类算法相比,所提算法能获得较高的检测概率和较低的虚警概率,同时克服了能量检测法对噪声的敏感性。

英文摘要:

When there is no noise uncertainty, energy detection (ED) scheme is better among spectrum sensing methods. But in practice noises couldn't be exactly estimated. Aim to the noise uncertainty, this paper presented a blind sensing algorithm for multiple antennas cognitive radio system. The algorithm used the ratio of the maximum eigenvalue to trace (RMET) of the sampled covariance matrix as the statistic to detect the primary user signal, which did not require any prior knowledge of the pri- mary user. Given a target probability of false alarm, the asymptotic expression of the decision threshold was obtained using the random matrix theory. Simulation results show that, compared with similar algorithms, the proposed scheme have a higher proba- bility of detection and lower probability of false alarm, and overcome the sensitivity tO noise of energy detection scheme as well.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049