【摘 要】
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针对现有频谱感知算法检测概率较低导致的感知性能较差的问题,提出了协方差矩阵机会协作(covariance matrix opportunity cooperation,CMOC)频谱感知算法。该算法在传统协方
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(No.LY18F010013,No.LY17F010019);国家自然科学基金资助项目(No.61471152)~~
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针对现有频谱感知算法检测概率较低导致的感知性能较差的问题,提出了协方差矩阵机会协作(covariance matrix opportunity cooperation,CMOC)频谱感知算法。该算法在传统协方差矩阵感知基础上,通过奇偶时隙划分实现机会协作,且根据错误虚警概率和门限间的关系,推导出检测概率的解析解,可较精确地实现频谱感知检测。仿真结果验证了所提算法可明显提高频谱感知的检测概率。在瑞利衰落信道的信噪比为-10 dB时,相对于现有无中继协作的能量检测频谱感知算法和无中继协作的协方差频谱感知算法,检测概率分别提高0.19和0.13。而且,该算法还具有较高能效且复杂度适中,非常适合新一代无线通信频谱认知应用。
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