基于特征根比分布的协作频谱感知算法研究

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1、基于特征根比分布的协作频谱感知算法研究(修改稿)杨晓妮，卢光跃(西安邮电学院通信与信息工程学院，陕西西安710121)摘要：频谱感知技术是决定认知无线电(CR，CognitiveRadio)能否实现的关键技术之一。本文介绍了两种基于大维随机矩阵理论(RMT，RandomMatrixTheory)的频谱感知方法，综合对比讨论并验证其感知性能。这些方法以采样协方差矩阵的最大最小特征根之比作力判决统计量与相应的判决门限相比较来确定频谱是否空闲。通过与能量检测(ED,EnergyDetection)算法仿真对比，它们克服了

2、能:k检测屮需要预知噪声信息的缺点，并具有不受噪声不确定度影响的优点，有较高检测性能和优越性。关键字：频谱感知；随机矩阵理论；特征根比分布中图分类号:TN911.23CooperativeSpectrumSensingAlgorithmsBasedontheRatioofEigenvaluesDistributionYangXiao-ni，LuGuang-yue(SchoolofTelecommunicationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofPostsandT

3、elecommunications,Xi’an710121，China)Abstract:SpectrumsensingisafundamentaltechnologyinCognitiveRadio(CR).ThispaperintroducestwospectrumdetectionmethodsbasedonthelargeRandomMatrixTheory(RMT)，andgivesacomprehensivediscussionandteststheirdetectionperformance.This

4、algorithmsusetheratiooftheminimumandmaximumeigenvaluesofsamplecovariancematrixasteststatistics,whicharecomparedwiththecorrespondingdecisionthresholdtoinferthepresenceorabsenceofprimarysignal.SimulationsbasedonQPSKsignalsderivedfrompracticalscenearcpresented.Re

5、sultsverifythatthisclassofalgorithmswhichovercomethenoiseuncertaintydifficultyanddon’trequiretheknowledgeofnoiseoutperformEnergyDetection(ED)algorithm.Keywords:SpectrumSensing；RandomMatrixTheory；EigenvaluesRatioDistribution引言随着无线通信业务的飞速增长，无线频谱资源口益紧张。而许多授权频段在大部

6、分时间里都是空闲的，并没有被充分利用。认知无线电技术［1］是通过频谱感知发现授权频段上的“频谱空穴”，从而与授权用户共享频谱，以提高频谱利用率。经典的单节点频谱感知方法有能量检测、循环平稳特征检测、匹配滤波器检测等［2］。多用户协作频谱感知技术也受到普遍关注，其屮基于RMT理论的频谱感知算法［3］具有能够在噪声统谱感知算法(简称LSC算法［41)，利用M-P(theMarchcnko-Pasturlaw)律给出了人系统情况下的频谱感知。CMME(CooperationMaximumMinimumEigenvalue

7、s)算法也是一种基于RMT的多用户协作频谱感知算法，它相对于能量检测具有更好的感知性能和优点。1检测模型频谱感知的基本问题是在噪声环境中检测是否有主用户信号存在。在基本的发射机检测中，接收信号模型v⑻，"0h(n)s(n)+v(n),什特性未知的情况下成功感知的优点。一种基于大维随机矩阵理论的协作频decision=T(N)vT(3)其中夕⑻是在〃时刻收到信号的采样值；V（/7）是方差为的高斯內噪声：A（Z7）是衰薄因子，假定其在;V个采样点是保持恒定的（n=1,...,TV）；Vw）是噪声中混行的待检测

8、信号；//。和//,分别表示噪声中没有信号情况和混有信号的情况。考虑图1所示多用户协作检测情况：主用户与主基站之间通信，次用户｛叫，％，…，BSk｝协作感知频谱是否空闲图1多认知用户的频谱感知环境为了进一步分析，假设：（1）/r个次用户之间信息共享，通过有线高速传输來实现这一点，不占用无线资源；（2）火个次用户分析同一段频谱。这样可以得到如下由厂个次用户的采