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基于随机矩阵IQ分解的频谱感知算法研究

Spectrum Sensing Algorithm Based on IQ Decomposition of Random Matrix
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摘要 频谱感知是认知无线电的核心技术。基于矩阵理论的频谱感知算法与经典的能量感知相比,尤其在噪声不确定度、主用户信号特征、信道以及噪声功率方面具有很好的感知性能。由于提高协作用户数可以提高算法检测性能,以最大最小特征值之差的频谱感知算法为基础,提出了新的基于接收信号IQ分解的频谱感知算法,并推出相应的算法判决门限。IQ分解逻辑上增加了协作用户数,增加了信号相关性。通过对不同信噪比、不同采样数下的仿真结果分析,算法提升了检测性能,验证了算法的有效性。 Due to improve the number of collaboration users can significantly improve the detection performance of the spectrum sensing algorithm,based on the algorithm of the difference of maximum and minimum eigenvalue proposed a novel spectrum sensing algorithm which is decompose the received signal into I and Q components,and the corresponding algorithm decision threshold is introduced.Through the simulation analysis,the number of collaboration users is logically increased by IQ decomposition,and increases the correlation of the signals.Through the simulation analysis under in different SNR and different sampling number,the validity of the novel algorithm is verified and the detection performance is improved.
出处 《工业控制计算机》 2024年第10期116-118,共3页 Industrial Control Computer
基金 2024年度河南省高等学校重点科研项目(24B510006)。
关键词 认知无线电 频谱感知 随机矩阵理论 IQ分解 cognitive radio spectrum sensing random matrix theory IQ decomposition
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