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基于最大特征值的协作式频谱感知.docx
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2022-12-15
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基于最大特征值的协作式频谱感知.docx
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1. 引言
在无线通信领域中,随着不同通信网络,通信业务以及接入方式的增长,无线频谱资
源变得越来越稀缺.为提高频谱的使用率,提高系统容量以及服务质量,认知无线电(CR)提
出了频谱感知技术
[1]
应运而生.频谱感知技术是 CR 技术应用的重要前提和条件.
现有的基于 RMT 的感知算法
[2-8]
通常只考虑单点感知,并且因为接收信号特征值被“压
缩”M-P 律的上边界,使目标信号和噪声的特征值难以分辨,影响感知性能.本文在此基础
上改进了基于最大特征值多用户协作的频谱感知算法.通过增加辅助信号使目标信号的特征
值右移出 M-P 律的收敛上边界,提高检测性能,同时充分利用多用户共享信息来提高算法
检测性能,解决了在样本点数量有限的问题.
2. 系统模型
假设一个存在主用户以及感知用户的系统,共有 N 个感知用户,每个感知用户配置了
M 根天线.所有感知用户同时感知同一段频谱,采样数据传输到融合中心对主用户信号存在
与否进行判决.主用户和感知用户之间为瑞利衰落信道.对于频谱感知问题,存在两种假设.
①假设 H
0
,频谱空闲;②假设 H
1
,频谱被占用;每个感知用户在感知时间内的采样点数为
K,在采样时刻 k,第 n 个感知用户的第 i 根天线的接收信号表示为:
xi(k)={hi(k)s(k)+ni(k),H1ni(k),H0xi(k)={hi(k)s(k)+ni(k),H1ni(k),H0
(1)
s(k)为主用户在时刻 k 的信号.n
i
(k)表示加性高斯白噪声,服从均值为 0,协方差为 σ
n
2
的圆对称复高斯分布,记作 n
i
(k)~CN(0, σ
n
2
),并且任意 n
i1
(k
1
)和 n
i2
(k
2
)之间相互独立,其中
k
1
, k
2
∈[1, K], i
1
, i
2
∈[1, M].h
i
(k)表示在时刻 k 主用户和第 n 个感知用户的第 i 根天线之间的
信道增益.
感知用户需要在获得很少或者不能获得主用户信号的相关信息、信道响应以及噪声功
率的情况下,根据接收信号来判断噪声中是否存在主用户信号.记 P
d
为检测概率,即在假设
H
1
下,感知用户检测到主用户信号存在的概率.记 P
fa
为虚警概率,即在假设 H
0
下,感知用
户检测到主用户信号不存在的概率.
3. 基于最大特征值的感知算法
3.1 算法思路
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