【摘 要】
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针对传统的利用信息论准则检测主动窃听用户方法的弊端,提出了适用于样本数目小于基站天线数目的检测主动窃听用户的算法.通过将线性收缩方法和子空间方法结合,有效地在小样
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,中铁第五勘察设计院集团有限公司,哈尔滨工业大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61971029)
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针对传统的利用信息论准则检测主动窃听用户方法的弊端,提出了适用于样本数目小于基站天线数目的检测主动窃听用户的算法.通过将线性收缩方法和子空间方法结合,有效地在小样本场景下进行主动窃听用户检测,而不产生额外的计算开销.提出利用大维随机矩阵理论获得对噪声方差更为精确的估计.同时采用线性收缩方法对样本协方差矩阵的特征值进行线性收缩,使其更好地拟合总体协方差矩阵,以提升小样本情况下的检测性能.最后利用子空间方法对线性收缩后的样本特征值进行检测,准确地检测是否存在主动窃听用户.蒙特卡洛仿真结果表明,结合大维随机矩阵
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