【摘 要】
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针对低信噪比和采样数少时频谱感知性能差的问题,首先利用样本检验矩阵的样本特征构造T2统计量,再结合似然比准则构造新的检验统计量,最后推导了频谱空闲时检验统计量的概率
【机 构】
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西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61271276,61301091）,陕西省自然科学基金项目（2014JM8299）
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针对低信噪比和采样数少时频谱感知性能差的问题,首先利用样本检验矩阵的样本特征构造T2统计量,再结合似然比准则构造新的检验统计量,最后推导了频谱空闲时检验统计量的概率密度函数,提出基于贝塔分布的盲频谱感知算法。但此算法在采样数较少时,检测性能较差,因此结合Anderson-Darling准则,提出基于贝塔分布的拟合优度检验算法。在高斯信道和瑞利衰落信道下对所提算法进行仿真,并与已有盲频谱感知算法仿真结果进行对比,所提算法具有更好的检测性能,且不需要主用户信息,不用进行特征分解,不受噪声方差影响。
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