【摘 要】
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传统的频谱感知能量检测易受噪声方差不确定性的影响,存在"信噪比墙"效应。频谱感知特征值检测跟能量检测一样,不需要信号任何先验信息,并且能在低信噪比下取得较好的检测性
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传统的频谱感知能量检测易受噪声方差不确定性的影响,存在"信噪比墙"效应。频谱感知特征值检测跟能量检测一样,不需要信号任何先验信息,并且能在低信噪比下取得较好的检测性能。经典的特征值检测有最大最小特征值(maximum-minimum eigenvalues,MME)之比算法,最大最小特征值之差(maximum-minimum eigenvalues difference,DMM)算法等。这些算法只利用特征值的一阶统计量,不能充分反映全部特征值的统计特征。利用特征值二阶统计量提出一种基于
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