基于随机矩阵理论的协作频谱感知

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1、基于随机矩阵理论的协作频谱感知摘要本文提出了一种基于随机矩阵理论的协作频谱感知算法，这个算法既适用于AWGN,也适用于衰落信道。不像先前的研宄工作，新算法并不需要噪声统计和方差，并且与随机矩阵的最大和最小特征值有关。值得注意的是，仿真结果表明，新算法方便随时间变化的拓扑结构，其性能明显优于典型的能量检测算法。从美国联邦通信委员会（FCC）频谱政策专责小组［1］的报告中显示，无论是由于稀疏用户访问还是系统的固有缺陷，A前移动通信系统并没有充分利用可用的频谱，这己经成为共识。可以预见，未来的系统将能够有机会利用这

2、些频谱,通过认知环境的能力的和关知识，以适应和应的无线电参数［21。由于微电子和计算机系统的最新进展，这种无线电的时代己经不远，其中最重要的是开发出很好的感知技术。用最通俗的话来说，频谱检测手段是在一个给定的有噪声的频段下寻找频带中的信号在（也可能包括进行分类的信号）。这个问题以前得到广泛的研究，如今由于认知无线电研宄的部分原因重获关注。为此，有儿个经典的技术，如能量检测（ED）（文献［3］-［5］）,匹配滤波器（文献［6］）和循环平稳特征检测（文献这些技术有自身的优缺点，而II都是适合于非常特殊的应用场合。

3、然而，从认知无线电的角度来看，频谱感知有非常严格的要求和限制的问题，例如：•没有信号结构的先验知识（统计、噪音方差值，等等）；•在最短的时间内的信号检测；需要具有在严重袞落信道的环境下可靠检测的能力。Cabric等人的工作［7］、Akyildiz等人的工作［1G］、和Haykin［u］提供丫从认知网络的角度对这些经典技术进行了汇总。从这些工作中可以清楚的看到，任何方法都不可能完全应付认知无线电网络的所有需求。在简单的AWGN（加性高斯白噪声）信道中，经典的方法效果非常好。然而，在快衰落的情况下，这些技术无法提

4、供满意的解决方案，尤其是隐藏节点问题［12］。为此，［13］-［16］几部文献已经研究认知无线电的协作频谱感知的情况。这些工作的目的是通过增加额外的冗余感知方法降低错误概率。他们还旨在通过减少收集的样本数量，来使用并行测量装罝估计次数。不过，即使人们可以高效的利用空间维度，这些工作也都是是基于相同的基木技术，都需要一个信号的先验信息。在这项工作中，我们引入一个不需要先验信息的频谱感知方法。这种方法依赖于多个接收器采用随机矩阵理论（RMT）对接收到的信号进行结构推断。基于随机矩阵理论的协作频谱感知摘要本文提出了

5、一种基于随机矩阵理论的协作频谱感知算法，这个算法既适用于AWGN,也适用于衰落信道。不像先前的研宄工作，新算法并不需要噪声统计和方差，并且与随机矩阵的最大和最小特征值有关。值得注意的是，仿真结果表明，新算法方便随时间变化的拓扑结构，其性能明显优于典型的能量检测算法。从美国联邦通信委员会（FCC）频谱政策专责小组［1］的报告中显示，无论是由于稀疏用户访问还是系统的固有缺陷，A前移动通信系统并没有充分利用可用的频谱，这己经成为共识。可以预见，未来的系统将能够有机会利用这些频谱,通过认知环境的能力的和关知识，以适应

6、和应的无线电参数［21。由于微电子和计算机系统的最新进展，这种无线电的时代己经不远，其中最重要的是开发出很好的感知技术。用最通俗的话来说，频谱检测手段是在一个给定的有噪声的频段下寻找频带中的信号在（也可能包括进行分类的信号）。这个问题以前得到广泛的研究，如今由于认知无线电研宄的部分原因重获关注。为此，有儿个经典的技术，如能量检测（ED）（文献［3］-［5］）,匹配滤波器（文献［6］）和循环平稳特征检测（文献这些技术有自身的优缺点，而II都是适合于非常特殊的应用场合。然而，从认知无线电的角度来看，频谱感知有非常

7、严格的要求和限制的问题，例如：•没有信号结构的先验知识（统计、噪音方差值，等等）；•在最短的时间内的信号检测；需要具有在严重袞落信道的环境下可靠检测的能力。Cabric等人的工作［7］、Akyildiz等人的工作［1G］、和Haykin［u］提供丫从认知网络的角度对这些经典技术进行了汇总。从这些工作中可以清楚的看到，任何方法都不可能完全应付认知无线电网络的所有需求。在简单的AWGN（加性高斯白噪声）信道中，经典的方法效果非常好。然而，在快衰落的情况下，这些技术无法提供满意的解决方案，尤其是隐藏节点问题［12］

8、。为此，［13］-［16］几部文献已经研究认知无线电的协作频谱感知的情况。这些工作的目的是通过增加额外的冗余感知方法降低错误概率。他们还旨在通过减少收集的样本数量，来使用并行测量装罝估计次数。不过，即使人们可以高效的利用空间维度，这些工作也都是是基于相同的基木技术，都需要一个信号的先验信息。在这项工作中，我们引入一个不需要先验信息的频谱感知方法。这种方法依赖于多个接收器采用随机矩阵理论（RMT）对接