认知无线电网络中基于盲源分离的频谱检测算法  

Blind source separation-based spectrum sensing in cognitive radio networks

作　　者：蒋丽丽[1] 陈国彬[1] 张广泉[2,3] 

机构地区：[1]重庆工商大学融智学院大数据研究所,重庆401320 [2]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006 [3]中国科学院计算机科学国家重点实验室,北京100080

出　　处：《中国科技论文》2017年第8期868-872,共5页China Sciencepaper

基　　金：重庆市教委科学技术研究资助项目(KJ133103);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011152);中国科学院计算机科学国家重点实验室开放课题(CSYSKF0908)

摘　　要：认知无线电网络中,由于噪声不确定性降低认知用户频谱检测的准确性。将盲源分离算法引入认知无线电的频谱检测,提出了基于源分离的本地盲频谱检测算法,目标是在最大化用户信噪比的同时,降低噪声不确定性的不良影响,能在全盲的基础上完成本地频谱检测。仿真结果表明,所提出的算法可进一步提升认知用户对频谱检测的准确率,并降低噪声不确定性对统计判决的影响。Incognitive radio networks,the noise uncertainty would result inthereduction of spectrum detection accuracy. The blind source separation model is applied to sense spectrum in cognitive radio networks. Asource separation-based local blind spectrum detection algorithm is proposed to maximize the signal to noise ratio of users as well as decrease the negative effect of noise uncer-tainty. Thus, it canapplied toblindly detect the vacant spectrum sensingbased on the local information. Simulation resultsindicate that the proposed scheme can improve the spectrum detection performance, and decrease the negativeinfluence of noise uncertainty.

关 键 词：认知无线电 噪声不确定性 盲频谱检测 盲源分离算法 

分 类 号：TN925[电子电信—通信与信息系统]