【摘 要】
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针对传统频谱感知算法需要预先估计噪声方差且当存在噪声不确定度时,检测性能降低的特点,提出一种基于随机矩阵的改进型频谱盲感知算法（M-CMME）。该算法通过分析协方差矩阵最大
【机 构】
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西北工业大学无人机特种技术重点实验室,西北工业大学电子信息学院,中兴西安研究所
【基金项目】
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2012航天科技支撑基金（2012HTXGD）, 西北工业大学基础研究基金（3102014KYJD014）资助
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针对传统频谱感知算法需要预先估计噪声方差且当存在噪声不确定度时,检测性能降低的特点,提出一种基于随机矩阵的改进型频谱盲感知算法（M-CMME）。该算法通过分析协方差矩阵最大特征值极限分布特性,分析并利用采样协方差矩阵特征值与信号平均能量的关系,推导设定虚警概率条件下判决门限的闭式表达式。该算法不需要预先知道授权用户信号的先验知识,且能够有效克服噪声不确定度的影响。仿真结果显示,当噪声方差估计存在偏差的情况下,该算法具有较强的鲁棒性,且在较少采样点、低信噪比、较少阵元数情况下能够获得比CMME更优的检测性能
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