Spektrumavkänning, dvs. att upptäcka förekomsten av primära användare i ett licensierat spektrum, är ett grundläggande problem inom kognitiv radio. Eftersom de statistiska kovarianserna för den mottagna signalen och bullret vanligtvis skiljer sig åt, kan de användas för att särskilja det fall där den primära användarens signal är närvarande från det fall där det bara finns buller. I detta dokument föreslås spektrumsensoriska algoritmer baserade på provets kovariansmatris beräknad på ett begränsat antal mottagna signalprov. Två teststatistik extraheras sedan ur provets kovariansmatris. Ett beslut om signalens närvaro fattas genom att jämföra de två teststatistiken. Teoretisk analys av de föreslagna algoritmerna ges. Sannolikhet för upptäckt och tillhörande tröskel hittas baserat på den statistiska teorin. Metoderna behöver ingen information om signal, kanal och ljudeffekt a priori. Dessutom behövs ingen synkronisering. Simuleringar baserade på smalbandssignaler, digital-tv-signaler (DTV) och flera antennsignaler presenteras för att verifiera metoderna.
Algoritmen som presenteras i REF, som kallades CAV algoritmen bygger på statistiska covariances av den mottagna signalen och buller är olika och så att de kan användas för att skilja mellan när den primära användarens signal är närvarande på kanalen och när det inte är.
Spectrum-Sensing Algorithms for Cognitive Radio Based on Statistical Covariances
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}