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[毕业设计] 基于空间谱的频谱感知算法及性能分析

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发表于 2021-5-8 17:38 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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要:现有的基于特征值或谱密度的频谱感知算法,多分别使用近似高斯分布和 Tracy-Widom 分布来分别分析+ ^" ]. L- |0 ^
求解检验统计量在信号是否存在时的分布,未能给出统一的解析表达式。该文提出均匀线阵(ULA)条件下基于空间7 ^: o7 ~- ]- D. |8 B
谱密度比的频谱感知算法,并且基于顺序统计量的最新研究成果,给出检验统计量统一的闭合表达式。该算法基于
/ ]$ r0 A+ L2 I! F% c离散空间谱密度最大最小值的比建立检验统计量。仿真结果表明,对于 8 阵元的 ULA,在采样点数为 1000、检测+ I. t" Q+ T  ]  k9 g+ x6 p
概率为 0.9 时,所提算法比最大最小特征值(MME)比算法有约 1.7 dB 的性能优势,同时也有效验证了检验统计量
5 K! ^! \: ~' ~: _  I% H理论分布的准确性。3 C6 [( ?/ Q; S! V% A
关键词:认知无线电;频谱感知;均匀线阵;顺序统计量2 B9 W9 _/ i% M4 K) Q

- w+ U" C2 i+ f1 引言
% e  U  S* F4 {/ ^/ h' `随着无线通信技术的高速发展,对频谱的需求4 t! J- P/ C0 C- E- f9 l
变得日益紧迫,这给无线通信的发展带来了严峻的
3 p1 ^& w1 Q& n; ~0 @% L挑战。然而由于自然频带的限制,原来固定频谱分
. [. g5 S9 \' j0 b& g
  d- w; J- {) ~% p: A* X, v8 X0 N7 b) J5 S& q0 ?

) o2 ~" a2 H) E* |4 }/ G# s3 f6 D9 U- g* o1 b
( J0 @1 _+ T# @. e3 O2 H. A

/ F) o5 _0 [( a8 Z+ K/ n5 [  f( H# ]3 |% v+ T* `2 s8 `  ]
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发表于 2021-5-8 18:47 | 只看该作者
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