基于随机共振和非中心F分布的频谱感知算法

摘要：

为解决频谱感知算法在低信噪比(SNR)时检测概率较低且检测所需采样点数较多的问题,提出了基于随机共振和非中心F分布(SRNF)的频谱感知算法.通过引入直流随机共振噪声,建立了SRNF的系统模型,推导了服从非中心F分布的检验统计量表达式、虚警概率与检测概率以及判决门限表达式,并采用数值法求解最佳的随机共振噪声参数.仿真结果表明,在低信噪比时,所提基于SRNF算法的检测性能优于能量检测(ED)算法和基于F分布的盲频谱感知(BSF)算法,当虚警概率为5％、信噪比为–12 dB、采样点数为200时,所提算法的检测概率是95％,分别比BSF算法和ED算法高34％和67％;当信噪比为–12 dB、检测概率达到95％时,所提算法所需的采样点数是210,比BSF算法节省了340个采样点.此外,噪声不确定度对所提算法的影响小于ED算法.

关键词：频谱感知、随机共振、非中心F分布

所属期刊栏目：39

分类号：TN925

资助基金：国家自然科学基金;浙江省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：42-50