基于GERSCHGORIN EEF的无先验认知无线电宽带频谱感知

本文档探讨了"基于EEF准则的认知无线电宽带频谱感知"这一主题，发表在2014年12月的《北京邮电大学学报》第37卷第6期，文章编号为1007-5321(2014)06-0115-05，且带有DOI:10.13190/j.bupt.2014.06.024。作者申滨、喻俊、黄琼和陈前斌来自重庆邮电大学移动通信技术重点实验室。 作者们提出了一种新颖的算法，即基于指数嵌入族(EEF)准则的认知无线电宽带频谱感知方法。在原有的EEF算法基础上，他们着重考虑了信号子空间和噪声子空间的特性，通过引入Gerschgorin酉变换对EEF算法进行优化，形成了一个名为Gerschgorin EEF (GEEF)的宽带感知方案。这个方案的核心在于，它能够利用EEF准则或者GEEF准则来估计授权频带中被主用户占用的子带集的概率分布，从而实现对授权频段上空闲频带的实时感知，为次级用户（ Secondary User, SU）提供动态接入的机会。 本文的特点在于其算法设计的鲁棒性，它无需预先知道主用户信号的具体功率或噪声的精确值，对于噪声功率的不确定性有很好的适应性。这在实际应用中非常重要，因为这些参数往往难以准确测量或预测。因此，这种算法在认知无线电系统中具有显著的优势，能够降低对环境变化的敏感度，提高频谱利用率。 关键词包括"认知无线电"、"宽带频谱感知"、"指数嵌入族准则"以及"Gerschgorin酉变换"，这些都是理解文章核心内容的关键术语。此外，文章被归类为TN929.53，文献标志码为A，这表明它在无线通信理论和技术领域具有较高的学术价值。 总结来说，这篇研究论文深入探讨了认知无线电技术中的关键问题，即如何通过优化的频谱感知算法来更好地管理频谱资源，提高频谱效率，同时保持对不确定性和复杂环境的适应性。这对于未来的无线通信网络的发展和频谱的有效利用具有重要意义。