Häri överväger vi asymptotisk prestandaanalys av eigen value-baserade blinda spektrumsensorer (SS) tekniker för storskaliga kognitiva radionätverk (CR) med hjälp av Random Matrix Theory (RMT). Olika metoder såsom Skalat största värde (SLE), Standard Condition Number (SCN), Johns detektion och Spherical Test (ST)-baserad detektion beaktas. De asymptotiska avkänningsgränserna för Johns detektions- och ST-baserade detektionstekniker härleds endast under en bullerhypotes för att känna av närvaron av primära användare (PU). Dessa asymptotiska gränser används sedan som tröskelvärden för SS-beslutet och deras prestanda jämförs med andra tekniker när det gäller sannolikheten för korrekt detektion under båda hypoteserna. Det noteras att SLE-detektorn är den bästa för en rad scenarier, följt av JD, SCN, ST. Dessutom visar det sig att bullerkorrelationen avsevärt försämrar prestandan hos ST- och JD-detektorer i praktiska scenarier.
Dessutom, i REF, har asymptotisk analys av eigen valuebaserad blind SS-teknik såsom Skalat största Eigen value (SLE), signalkonditionsnummer, Johns detektion, sfärisk testbaserad detektion utförts och dessa teknikers prestanda har utvärderats i närvaro av bullerkorrelation numeriskt.
Asymptotic analysis of eigenvalue-based blind Spectrum Sensing techniques
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}