文档名：基于自相关函数图特征的频谱感知算法研究
摘要：现有图域频谱感知算法主要借助于完全图检测,其性能在低信噪比时不佳.为此,本文提出了一种基于自相关函数图域变换的感知算法,可有效改善低信噪比下的检测性能.其基本思路为:将去均值后观测信号的自相关函数通过归一化、量化等环节转换到图域,在分析图连通性差异的基础上,将图拉普拉斯阵的零特征值个数作为检验统计量,以完成对频谱的有效感知.文中利用受控不等式理论阐明了随机序列分布的随机性、样本数及量化级数与图的连通性之间的相互关系.仿真结果表明,在信噪比为-10dB时,本文算法的检测概率接近100%,其性能优于现有图域感知算法,且计算复杂度适中,具有较好的应用效能.
作者：胡国兵 赵敦博 杨莉 赵嫔姣 Author：HUGuo-bing ZHAODun-bo YANGLi ZHAOPin-jiao
作者单位：金陵科技学院电子信息工程学院,江苏南京211169南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院,江苏南京210023
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(5)
分类号：TN957.51
关键词：频谱感知 图域信号处理 连通分量个数 拉普拉斯矩阵 受控不等式
Keywords：spectrumsensing graphsignalprocessing thenumberoftheconnectedcomponents Laplacianmatrix majorizationinequality
机标分类号：TP391TN911.7O157.5
在线出版日期：2023年7月27日
基金项目：基于自相关函数图特征的频谱感知算法研究[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(5)胡国兵 赵敦博 杨莉 赵嫔姣现有图域频谱感知算法主要借助于完全图检测,其性能在低信噪比时不佳.为此,本文提出了一种基于自相关函数图域变换的感知算法,可有效改善低信噪比下的检测性能.其基本思路为:将去均值后观测信号的自相关函数通过归一化、...参考文献和引证文献
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