基于RMT的合作频谱感知新算法及其性能分析

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ａｏｉｍ（ＥｌｒｈＭＭＤ）ｂｓｄｏｅｐｏａｉｔｄｓｉｕｉｎｔｎｏｅｎｍｍｅｅｖｌｅｉＲ．ＴｅｐｏｏｅｌｒｈｇｔａｅｎｔｒｂｂｌｙｉｒｔｎｆｃｉｆｈｉｕｉｎａＭＴｈｒｐｓｄａｇｉｍｈｉｔｂｏｕｏｔｍｉｇｕｎｏｔ
（．ＫｙＬｂｏｒａｂｎｒｅｏｕｉｔｎ＆ＳｎｏｅｏｋＴｃｎｌｙｏｎｔｄｃｔｎ．ｏｌｅｏｖｒａｄｃｔｎ，ａｅａＢｏｄａｄＷｉｌｓＣｍｍｎｃｉｆｅｓａｏｅｓｒＮｔｒｅｈｏｇＭｉｉｒｏＥｕａｉ，ｂＣｌｇＯｅｅｓＥｕａｉｗｏｆｓｙｆｏｅｆｓｏＮｎｎｎｖｒｔｏｔＴｌｏｍｕｉｔｎ，ａｊｇ２００，ｈｎａｆｇＵｉｓｙｏＰｓｉｅｉｆｓ＆ｅｃｍｎｃｉＮｎｉ１０３Ｃｉａ）ｅａｏｓｎ
第２８卷第７期
２１０１年７月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．８Ｎｏ７１２．
Ｊ１２１ｕ．０１
Fra Baidu bibliotek
基于ＲＴ的合作频谱感知新算法及其性能分析木Ｍ
ｅｐｏｔｄｔｅｒｔｆｔｅｍａｉｍｉｅｖｕｅｍｉｉｍｉｅｖｌｅｏｅｓｍｐｅｃｖｒｎｅｍａｒｘｔｅｉｅｗｈｔｅｈｘｌｉｈａｉｏｘｍｕｅｇｎａｅｔｔｎｍｕｅｇｎａｕｆｈａｌｏａａｃｔｉｏｄｃｄｅｈｒｅｅｏｈｌｏｈｔｉｔｐｉｒｓｒｓｐｅｅｔｒｎｔｎｃｕｒｄｔｅｄｃｓｏｒｓｏｄｂｅｐｏａｉｔｉｔｂｔｎｆｎｔｎｏｅｍｉｉｍｉｒｙｕｅｒｓｎｏ，ａｄａｑｉｈｅｉｎｔｅｈｌｙｔｒｂｂｌｙｄｓｕｉｃｉｆｈｎｍｕｅ — ｍａｗａｏｅｉｈｈｉｉｒｏｕｏｔ
曹开田，王尚
（南京邮电大学ａ宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室；．．ｂ海外教育学院，南京２００）１０３
摘要：针对认知无线电中的频谱感知问题，用随机矩阵理论（ａｄｍｍａｉｔｅｒ，ＭＴ最新研究成果，利ｒｎｏｔｘｈｏｙＲ）ｒ提
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｔｏｉｒｖｈｐｃｒｍｐｏｅｔｅｓｅｔｕｍｅｓｎｒｏｍａｃｎｃｇｔｖａｏｓｎｉｇｐｅｒｎｅｉｏｎｉｅｒｄｉｓ，ｔｉａｅｒｓｎｔｄａｎｖｌｃｏｅａｉｅｓｎｓｎｆｉｈｓｐｐｒｐｅｅｅｏｅｏｐｒｔｖｅｉｇ
出了一种新的合作频谱感知算法（ａｉｕ — ｉｍｍｅｅｖｌｅｅｃｏ，ＭＤ）ｍｘｍｍｎｕｇｎａｔｔｎＭＥ。该算法将采样协方差矩阵最ｍｉｉｕｄｅｉ
大特征值与最小特征值的比值作为统计判决量，并利用最小特征值概率分布求得判决门限。理论分析与仿真结
果表明，与基于最大特征值的频谱感知方法相比，ＭＤ算法不仅具有感知性能更好以及对噪声不敏感等优点，ＭＥ
而且在认知用户数较少、样本较小的情况下，可获得较好的检测性能。也
关键词：认知无线电；合作频谱感知；随机矩阵理论；采样协方差矩阵；最小特征值
ｇｎａｕ．Ｔｈｒｕｇｈｏｅｉａｎｌｓ，ＭＭＥＤｃｍｅｉｔｓｎｉｖｏｔｅｎｉｅｕｎｅｔｉｙＳｉｌｔｎｓｓｏｔａｅｖｌｅｏｈｔｅｒｔｃｌａａｙｅｓｓｈｅｓｎｏｅｓｔｅｔｈｏｓｃｒａｎｔ．ｍｕａｉｈｗｈｔＭＭＥＤｉｏ
ｎｔｎｙｈｓｔｅｈｇｅｅｓｇｐｅｉｉｎａｄｔｅｂｔｒｓｎｉｇｐｒｒｎｅｕｌｏｏｔｉｓｈｇｅｅｅｔｎｐｒｒｎｅｏｌａｈｉｈｒｓｎｉｒｃｓｎｈｅｔｅｓｅｆｍａｃ，ｂｔａｓｂａｎｉｈｒｄｔｃｉｅｏｍａｃｏｎｏｅｎｏｏｆｗｉｅｅｏｄｒｓｒａｄｓｍｐｅｏａｅｏｔｅｏｈｒａｇｒｈａｅｎｍａｉｍｅｇｎａｕ．ｔａｆｗｓｃｎａｙｕｅｓｎａｌｓｃｍｐｒｄｔｈｔｅｏｉｍｓｂｓｄｏｘｍｕｉｅｖｅｈｌｔｌ
Ｎｏｅｏｐｒｔｅｓｅｔｕｓｎｉｇａｇｒｔｍａｅｎｖｌｃｏｅａｉｐｃｒｍｅｓｎｌｏｉｖｈｂｓｄｏ
ＲＭＴａｄｐｒｒｎｅａａｙｉｎｅｆｍａｃｎｌｓｓｏ
Ｃａ — ａ．ＷＡＮＧＳａｇＡＯＫｉｔｎｉｈｎ
中图分类号：Ｔ３１６；Ｐ９Ｐ０．Ｔ３３
文献标志码：Ａ
文章编号：１０ — ６５２１）７２４ —３０１３９（０１０ —６００
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．７０７ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．６ｓ