Nyligen gjorda framsteg i slumpmässig matristeori har sporrat införandet av eigen value-baserade detektionstekniker för kooperationell spektrumanalys i kognitiv radio. Dessa tekniker använder förhållandet mellan de största och de minsta eigenvärdena av den mottagna signalkovariansmatrisen för att härleda närvaron eller frånvaron av den primära signalen. De resultat som härletts hittills är baserade på asymptotiska antaganden, på grund av svårigheterna att karakterisera den exakta eigen values förhållandet fördelning. Genom att utnyttja ett resultat nyligen på den begränsande fördelningen av det minsta eigenvärdet i komplexa Wishart-matriser, härleder vi i detta dokument ett uttryck för den begränsande eigenvärdesfördelningen, som visar sig vara mycket mer exakt än de tidigare approximationer också i den icke-asymptotiska regionen. Detta resultat appliceras sedan för att beräkna tröskeln för beslutskännande som en funktion av en målsannolikhet för falskt alarm. Numeriska simuleringar visar att den föreslagna detektionsregeln ger en betydande förbättring jämfört med andra eigen value-baserade algoritmer.
I REF har man övervägt en mer exakt modell med tanke på TracyWidom-Curtiss-modellen genom att använda fördelningen av de minsta eigenvärdena av Wishart slumpmässiga matriser.
Cooperative Spectrum Sensing based on the Limiting Eigenvalue Ratio Distribution in Wishart Matrices
{'venue': 'Communications Letters, IEEE, vol.13, no.7, pp.507-509, July 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}