【摘 要】
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基于特征值的多天线盲频谱感知方法在认知无线电中得到了广泛的研究。基于特征值的检测算法设计依赖于随机矩阵理论和样本协方差矩阵的特征值特性。许多研究表明特征值的高阶矩可以提供额外的鉴别信息进而能改善统计推断问题的性能。基于此，本文利用所有特征值的p阶矩提出了新的基于特征值高阶矩的频谱感知增强算法，并利用随机矩阵理论推导了虚警概率和判决门限的解析表示。此外，基于仿真实验研究了特征值高阶矩幂次变化对检测性
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基于特征值的多天线盲频谱感知方法在认知无线电中得到了广泛的研究。基于特征值的检测算法设计依赖于随机矩阵理论和样本协方差矩阵的特征值特性。许多研究表明特征值的高阶矩可以提供额外的鉴别信息进而能改善统计推断问题的性能。基于此，本文利用所有特征值的p阶矩提出了新的基于特征值高阶矩的频谱感知增强算法，并利用随机矩阵理论推导了虚警概率和判决门限的解析表示。此外，基于仿真实验研究了特征值高阶矩幂次变化对检测性能的影响。最后，通过仿真实验验证了所提算法的有效性。
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