非高斯噪声中基于分数低阶矩协方差MME检测的频谱感知算法

• 作者: 包亚萍 宋永健 朱晓梅 朱楹栋
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 频谱感知 拉普拉斯噪声 分数低阶矩 采样协方差
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 235-241
• 页数: 7页
• 分类号: TN912
• 字数: 4691字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2018.02.014

摘要

针对传统的最大最小特征值之比的频谱感知算法(MME)在非高斯噪声频谱感知性能下降乃至失效的问题,提出了一种基于分数低阶矩采样协方差的改进MME算法.该算法先用分数低阶矩对观测数据进行预处理,获得分数低阶矩协方差矩阵,再求矩阵的最大最小特征值之比作为统计量.本文采用了Alpha分布和Laplace分布拟合非高斯噪声环境,蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真结果表明,非高斯噪声中基于分数低阶矩的协方差MME频谱感知算法的检测性能明显优于MME.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包亚萍	南京工业大学计算机科学与技术学院	48	281	9.0	15.0
2	朱晓梅	南京工业大学计算机科学与技术学院	24	41	4.0	4.0
3	宋永健	南京工业大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
4	朱楹栋	南京工业大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0