吉首大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (2): 33-38.DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2023.02.005

• 计算机与通信 • 上一篇    下一篇

基于随机矩阵理论的盲MEHM频谱感知算法

刘婷婷,雷可君,谭哲雯,田 冲,田欣鑫,杨喜   

  1. (吉首大学信息科学与工程学院,湖南 吉首 416000)
  • 出版日期:2023-03-25 发布日期:2023-04-25
  • 通讯作者: 杨喜(1978—),男,湖南湘阴人,吉首大学信息科学与工程学院教授,硕士生导师,主要从事无线通信技术研究.
  • 作者简介:刘婷婷(1998—),女,湖南吉首人,吉首大学信息科学与工程学院硕士研究生,主要从事认知无线电频谱感知技术研究
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61861019,62161012);湖南省教育厅科学研究项目(21A0335);国家级大学生创新创业训练项目(S202010531009,202110531029);吉首大学校级科研课题(JDY20025)

A Novel MEHM Blind Spectrum Sensing Algorithm Based on Random Matrix Theory

LIU Tingting,LEI Kejun,TAN Zhewen,TIAN Chong,TIAN Xinxin,YANG Xi   

  1. (College of Information Science and Engineering,Jishou University,Jishou 416000,Hunan China)
  • Online:2023-03-25 Published:2023-04-25

摘要:利用随机矩阵理论中样本协方差矩阵极限特征值的分布结果,设计了一种新的最大特征值-调和平均(NMEHM)盲频谱感知算法.NMEHM算法无需主用户信号及无线信道的先验知识,可以有效克服噪声不确定性的影响.仿真实验结果表明,相对于一些基于特征值检测的频谱感知算法,NMEHM算法的检测概率更高,且获得了比最大特征值-调和平均(MEHM)算法更优异的检测性能.

关键词: 频谱感知, 随机矩阵理论, 特征值, 样本协方差矩阵, 调和平均

Abstract: A novel maximum eigenvalue-harmonic mean (NMEHM) blind spectrum sensing algorithm is proposed,using the results of the distribution of the limiting eigenvalues of the sample covariance matrix in random matrix theory.The proposed algorithm significantly improves the detection performance of the traditional MEHM algorithm and achieves better detection performance than the classical eigenvalues-based detection algorithms;at the same time,the proposed algorithm does not require a priori knowledge of the primary user signal and wireless channel,which can availably overcome the effect of noise uncertainty.Simulation results demonstrate the validity of the proposed algorithm.

Key words: spectrum sensing, random matrix theory, eigenvalue, sample covariance matrix, harmonic mean

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