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：宋永健; 朱晓梅; 包亚萍; 朱楹栋

来源：信号处理, 2018, 34(02): 235-241.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2018.02.014

• 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

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。

• 单位
  南京工业大学