系统工程与电子技术 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (9): 2949-2955.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2023.09.35

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Alpha稳定分布噪声下基于特征值之差频谱感知算法

陈增茂1,2, 汪楷淋1, 孙志国1,*, 孙溶辰1, 阿尔斯楞1   

  1. 1. 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
    2. 哈尔滨工程大学工业和信息化部先进船舶通信与信息技术重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2022-09-06 出版日期:2023-08-30 发布日期:2023-09-05
  • 通讯作者: 孙志国
  • 作者简介:陈增茂(1981—), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为认知无线电、干扰建模、通信对抗
    汪楷淋(1997—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为认知无线电、频谱感知
    孙志国(1977—), 男, 教授, 博士, 主要研究方向为认知通信电子战
    孙溶辰(1988—), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为信道测量与建模
    阿尔斯楞(1998—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为认知无线电、数字信号处理、机器学习
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(62001139)

Eigenvalue difference spectrum sensing algorithm under Alpha stable distributed noise

Zengmao CHEN1,2, Kailin WANG1, Zhiguo SUN1,*, Rongchen SUN1, Sileng AER1   

  1. 1. School of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
    2. Key Laboratory of Advanced Marine Communication and Information Technology, Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
  • Received:2022-09-06 Online:2023-08-30 Published:2023-09-05
  • Contact: Zhiguo SUN

摘要:

针对基于特征值的谱感知算法在脉冲噪声的环境下感知性能不佳的问题, 分析矩阵全部的特征值, 引入矩阵特征值的几何均值, 提出了基于分数低阶协方差矩阵的最大特征值与特征值几何均值之差(difference between maximum eigenvalue and geometric mean of eigenvalue, DMGM)的频谱感知算法。选择了Alpha稳定分布噪声模拟脉冲噪声环境, 理论分析与仿真实验结果表明, 在不增加算法复杂度的前提下, DMGM算法与其他算法相比, 更适用于脉冲噪声环境, 在低信噪比条件下具有更好的感知性能。

关键词: 频谱感知, Alpha稳定分布, 分数低阶矩, 采样协方差, 几何均值

Abstract:

Aiming at the problem that the spectral sensing algorithm based on eigenvalue has poor sensing performance in the environment of impulse noise. All eigenvalues of the matrix are analyzed and the geometric mean of the eigenvalues of the matrix is introduced. A spectrum sensing algorithm based on the difference between maximum eigenvalue and geometric mean of eigenvalue (DMGM) of the fractional low-order covariance matrix is proposed. Alpha stable distribution noise is selected to simulate the impulse noise environment. Theoretical analysis and simulation results show that DMGM has better perceptual performance than other algorithms in low signal to noise ratio environments, and has better perceptual performance under low signal to noise ratio conditions.

Key words: spectrum sensing, Alpha stable distributed, fractional low order moments, sampling covariance, geometric mean

中图分类号: