教授 博士生导师 硕士生导师
性别：男
毕业院校：北京航空航天大学
学位：博士
所在单位：信息与通信工程学院
学科：通信与信息系统
信号与信息处理
电路与系统
办公地点：创新园大厦A520
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发布时间：2019-03-11
论文类型：期刊论文
发表时间：2017-03-25
发表刊物：信号处理
期号：S1
页面范围：33-40
ISSN号：1003-0530
关键字：频谱感知;拟合优度检验;随机矩阵理论;最大特征值
摘要：如今频谱资源稀缺问题已成为热点问题之一,认知无线电技术是解决该问题的一种重要手段。基于拟合优度(Go F)检验的频谱感知算法是一种优秀的感知算法,它不需要知道任何主用户的信息,而且能够在较少的采样点条件下达到较优的检测性能。已有的基于拟合优度检验的频谱感知算法虽然能够在静态信号下表现出优异的性能,但是在检测动态信号时性能急剧下降。针对这个问题,本文提出了一种基于最大特征值的拟合优度检测算法利用随机矩阵理论分析了信号协方差矩阵的最大特征值分布,通过Go F检验来感知主用户的存在性,在检测动态信号时仍能保持优异的检测性能。此外,在所提算法中,设计了一种低复杂度的拟合准则,它能够降低Go F算法拟合统计量的计算复杂度,并提高算法检测性能。仿真结果表明了所提检测算法和拟合准则的有效性。
