一种改进的协方差绝对值协作频谱感知方法

    公开(公告)号:CN107820255B

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN201711175955.0

    申请日:2017-11-22

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种改进的协方差绝对值协作频谱感知方法,属于无线电技术领域。该方法为:SU分别进行本地测量,并将测量结果传送给FC;FC对通过所有SU的测量数据构建样本协方差矩阵;分别计算样本协方差矩阵非对角线元素绝对值累和V1与对角线元素绝对值累和V2,并以两者之比作为ICAV感知方法的检验统计量TICAV;根据V1和V2的分布特性,推导TICAV的分布函数以及设定虚警概率下的判决阈值γICAV。本发明方法在协方差绝对值感知算法的基础上,通过互不相关的非对角线元素和对角线元素构建统计判决量,解决了CAV算法的实际分布函数与理论分布函数具有较大差距的缺点,能够克服噪声不确定度的特点,同时该检测算法与其感知算法相比具有更好的检测性能和更低的运算复杂度。

    一种改进的协方差绝对值协作频谱感知方法

    公开(公告)号:CN107820255A

    公开(公告)日:2018-03-20

    申请号:CN201711175955.0

    申请日:2017-11-22

    Applicant: 重庆大学

    CPC classification number: H04W16/14 H04B17/345 H04B17/382

    Abstract: 本发明涉及一种改进的协方差绝对值协作频谱感知方法,属于无线电技术领域。该方法为:SU分别进行本地测量,并将测量结果传送给FC;FC对通过所有SU的测量数据构建样本协方差矩阵;分别计算样本协方差矩阵非对角线元素绝对值累和V1与对角线元素绝对值累和V2,并以两者之比作为ICAV感知方法的检验统计量TICAV;根据V1和V2的分布特性,推导TICAV的分布函数以及设定虚警概率下的判决阈值γICAV。本发明方法在协方差绝对值感知算法的基础上,通过互不相关的非对角线元素和对角线元素构建统计判决量,解决了CAV算法的实际分布函数与理论分布函数具有较大差距的缺点,能够克服噪声不确定度的特点,同时该检测算法与其感知算法相比具有更好的检测性能和更低的运算复杂度。

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