【摘 要】
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针对频谱感知算法检测概率较低的问题,提出一种基于随机矩阵和能量双联合的协作频谱感知算法。根据随机矩阵理论,对最大最小特征值(Maximum Minimum Eigenvalue,MME)算法进行优化,并联合能量检测算法进行协作感知。在已知虚警概率情况下,对门限值进行推导。仿真结果表明,提出的算法与特征值之比改进算法、传统MME算法、能量检测算法相比,低虚警概率情况下的检测概率大约提升了43%,低采样点数情况的检测概率大约提升了2%。在保持较高检测概率的同时,信噪比大于-11 dB情况下,相比特征值之比改进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1809201),浙江省自然科学基金资助项目(LY18F010013)。
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针对频谱感知算法检测概率较低的问题,提出一种基于随机矩阵和能量双联合的协作频谱感知算法。根据随机矩阵理论,对最大最小特征值(Maximum Minimum Eigenvalue,MME)算法进行优化,并联合能量检测算法进行协作感知。在已知虚警概率情况下,对门限值进行推导。仿真结果表明,提出的算法与特征值之比改进算法、传统MME算法、能量检测算法相比,低虚警概率情况下的检测概率大约提升了43%,低采样点数情况的检测概率大约提升了2%。在保持较高检测概率的同时,信噪比大于-11 dB情况下,相比特征值之比改进
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