基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法

摘要：

针对已有的双门限特征值频谱感知算法存在忽略本地感知用户可靠性差异及融合判决方式开销大的缺点,提出了一种基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法(DT-CDMM),用于进一步提升协作感知性能.所提算法在最大最小特征值差(DM M)算法的基础上,建立了基于特征极限分布的双门限DM M算法作为本地感知,采用触发式的软、硬判决相结合的判决机制来减少系统开销,以本地感知性能与可信度加权的方式得到全局判决结果,并对硬判决进行自适应补偿.仿真结果表明,较已有的双门限特征值算法以及双门限能量检测算法,DT-CDMM算法在噪声不确定的环境下提升了多用户协作检测的概率.

关键词：特征值、协作频谱感知、特征极限分布、最大最小特征值差、可信度

所属期刊栏目：45

分类号：TN92

资助基金：国家自然科学基金61571364 ,博士后科学基金2016M603044

在线出版日期：2018-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：166-170,182