Spektrumavkänning är en grundläggande komponent i en kognitiv radio. I detta dokument föreslår vi nya avkänningsmetoder baserade på eigenvärden av kovariansmatrisen av signaler som mottagits hos sekundära användare. I synnerhet föreslås två sensoralgoritmer, den ena baseras på förhållandet mellan det maximala eigenvärdet och det lägsta eigenvärdet; den andra baseras på förhållandet mellan det genomsnittliga eigenvärdet och det lägsta eigenvärdet. Med hjälp av några senaste slumpmässiga matristeorier (RMT) kvantifierar vi fördelningen av dessa nyckeltal och härleder sannolikheterna för falsklarm och sannolikhet för detektion för de föreslagna algoritmerna. Vi finner också trösklarna för metoderna för en given sannolikhet för falsklarm. De föreslagna metoderna löser problemet med bullerosäkerhet och kan till och med prestera bättre än den idealiska energidetekteringen när de signaler som ska detekteras är starkt korrelerade. Metoderna kan användas för olika signaldetekteringstillämpningar utan att det krävs kunskap om signal-, kanal- och ljudeffekt. Simuleringar baserade på slumpmässigt genererade signaler, trådlösa mikrofonsignaler och fångade ATSC DTV-signaler presenteras för att verifiera de föreslagna metodernas effektivitet. Index Terms-signal detektion, spektrumavkänning, avkänningsalgoritm, kognitiv radio, slumpmässig matris, eigenvärden, IEEE 802.22 trådlösa regionala nätverk (WRAN).
Högsta till lägsta Eigen value (MME) och energi med minsta Eigen value (EME) algoritmer för SS har föreslagits i REF och ungefärliga uttryck för sannolikheten för ett falskt alarm (P f ) och sannolikheten för detektion (P d ) har härletts med hjälp av RMT.
Eigenvalue-based spectrum sensing algorithms for cognitive radio
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}