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公开(公告)号：CN106656376B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201611262127.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于特征值一致估计的合作频谱感知方法的具体实现步骤为：步骤1：宏基站发送授权用户信号。步骤2：低功率小蜂窝基站接收信号并进行连续采样。步骤3：低功率小蜂窝基站将感知数据发送给数据融合中心，在数据融合中心组成接收样本矩阵。步骤4：数据融合中心根据接收样本矩阵得到判决统计量。步骤5：数据融合中心将判决统计量与判决门限进行比较判断授权用户是否存在。本发明考虑了发送信号的空间结构特性，与直接对协方差矩阵进行估计相比提高了频谱感知的性能。
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公开(公告)号：CN106656376A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611262127.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于特征值一致估计的合作频谱感知方法的具体实现步骤为：步骤1：宏基站发送授权用户信号。步骤2：低功率小蜂窝基站接收信号并进行连续采样。步骤3：低功率小蜂窝基站将感知数据发送给数据融合中心，在数据融合中心组成接收样本矩阵。步骤4：数据融合中心根据接收样本矩阵得到判决统计量。步骤5：数据融合中心将判决统计量与判决门限进行比较判断授权用户是否存在。本发明考虑了发送信号的空间结构特性，与直接对协方差矩阵进行估计相比提高了频谱感知的性能。
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公开(公告)号：CN107484179B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710844393.8
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于渐进最优收缩估计的合作频谱感知方法的具体实现步骤为：步骤1：宏基站配置的多天线发送授权用户信号。步骤2：各个低功率小蜂窝基站接收宏基站信号并进行连续独立采样。步骤3：低功率小蜂窝基站将感知数据发送给数据融合中心，数据融合中心基于接收的信号样本组成接收样本矩阵。步骤4：数据融合中心根据接收样本矩阵得到判决统计量。步骤5：数据融合中心将判决统计量与判决门限进行比较得出授权用户是否存在的判决结果并告知蜂窝基站。本发明考虑了接收机噪声理想和非理想两种情况，通过利用渐进最优收缩估计器的良好估计性能提高了频谱感知的性能。
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公开(公告)号：CN107484179A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710844393.8
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于渐进最优收缩估计的合作频谱感知方法的具体实现步骤为：步骤1：宏基站配置的多天线发送授权用户信号。步骤2：各个低功率小蜂窝基站接收宏基站信号并进行连续独立采样。步骤3：低功率小蜂窝基站将感知数据发送给数据融合中心，数据融合中心基于接收的信号样本组成接收样本矩阵。步骤4：数据融合中心根据接收样本矩阵得到判决统计量。步骤5：数据融合中心将判决统计量与判决门限进行比较得出授权用户是否存在的判决结果并告知蜂窝基站。本发明考虑了接收机噪声理想和非理想两种情况，通过利用渐进最优收缩估计器的良好估计性能提高了频谱感知的性能。
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