基于双特征值极限分布的合作频谱感知算法

以最大最小特征值之差作为检测统计量，从提高算法判决门限估计精度出发，利用双特征值极限分布，用双特征值估计判决门限，提出了基于双特征值极限分布的频谱感知算法。相比于单特征值门限方法，理论上证明了用双特征值极限分布估计的门限小于或等于用单特征值极限分布估计的门限，提高了算法检测性能。仿真结果表明，该算法不受噪声不确定性影响，不需要主用户信息，并且在低虚警概率、采样次数相对少的情况下，检测性能优于最大最小特征值之差频谱感知算法。