基于随机矩阵理论的DET合作频谱感知算法 被引量：18

1

作者 曹开田 杨震 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期129-134,共6页

针对认知无线电系统中的频谱感知问题,该文采用随机矩阵理论(Random Matrix Theory,RMT)对多认知用户(Secondary User,SU)接收信号采样协方差矩阵的最大特征值的分布特性进行了分析和研究,提出了一种新的基于双特征值判决门限(Double Ei... 针对认知无线电系统中的频谱感知问题,该文采用随机矩阵理论(Random Matrix Theory,RMT)对多认知用户(Secondary User,SU)接收信号采样协方差矩阵的最大特征值的分布特性进行了分析和研究,提出了一种新的基于双特征值判决门限(Double Eigenvalue Threshold,DET)的合作频谱感知算法。由该算法感知性能的理论分析可知:DET合作感知算法无需主用户(Primary User,PU)发射机信号的先验知识,也不需要预先知道信道背景噪声功率。仿真结果表明,与传统的频谱感知方法相比,该方法只需较少的认知用户就能获得较高的感知性能,并且对噪声的不确定性具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 合作频谱感知 随机矩阵理论 采样协方差矩阵 最大特征值

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认知无线电中基于特征值检测的频谱感知算法(英文) 被引量：4

2

作者 雷可君 杨喜 +1 位作者 彭盛亮 曹秀英 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期771-777,共7页

频谱感知的任务在于利用感知节点(无线传感器或者认知用户)采集的数据判断频谱空洞是否存在。基于最大特征值检测(MED)和最小特征值检测(SED)的方法最近被应用到频谱感知当中。这两种算法在检测实际应用当中普遍存在的相关信号时表现出... 频谱感知的任务在于利用感知节点(无线传感器或者认知用户)采集的数据判断频谱空洞是否存在。基于最大特征值检测(MED)和最小特征值检测(SED)的方法最近被应用到频谱感知当中。这两种算法在检测实际应用当中普遍存在的相关信号时表现出良好的检测性能。然而,MED和SED算法对应的判决门限求解非常复杂,从而限制了它们在实际的认知无线电频谱感知中的应用。该文利用取样协方差矩阵的所有特征值,提出了一种新的基于特征值检测(ESD)的算法。利用多元统计理论获得了相应的判决门限。ESD算法无需主信号和无线信道信息参与感知过程。与此同时,它保留了与MED和SED相同的计算复杂度。更重要的是ESD算法对应的判决门限可以通过一个简单的闭合表达式进行求解,其计算复杂度低。仿真结果验证了新算法的有效性。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱感知 特征值检测 最大特征值检测 最小特征值检测 取样协方差矩阵

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基于广义特征值的合作频谱感知方法 被引量：7

3

作者 金明 李有明 高洋 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期105-110,120,共7页

现有的基于特征值的合作频谱感知方法要求认知用户各感知节点接收到的授权用户信号具有相关性。针对这个问题,提出了一种基于广义特征值的合作频谱感知方法。该方法利用过去不存在授权用户的感知周期采样协方差矩阵与当前感知周期采样... 现有的基于特征值的合作频谱感知方法要求认知用户各感知节点接收到的授权用户信号具有相关性。针对这个问题,提出了一种基于广义特征值的合作频谱感知方法。该方法利用过去不存在授权用户的感知周期采样协方差矩阵与当前感知周期采样协方差矩阵之间的最大广义特征值(MGED,maximum generalized eigenvalue de-tection)作为检验统计量,以此判决当前感知周期是否存在授权用户信号,从而实现频谱感知。所提方法不需要授权用户信号和噪声功率的先验信息。当认知用户各感知节点上的授权用户信号不相关时,现有的基于特征值的频谱感知方法均失效,而所提频谱感知方法仍然具有较高的检测性能。最后仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 认知无线电 合作频谱感知 采样协方差矩阵 广义特征值

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基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法 被引量：13

4

作者 徐家品 杨智 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期282-288,共7页

针对认知无线电中现有频谱感知方法的不足,利用大维随机矩阵理论分析了随机矩阵的渐近谱特性,研究了接收信号样本协方差矩阵平均特征值的分布特性,提出两种基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法.改进算法不需要知道主用户信号的先验... 针对认知无线电中现有频谱感知方法的不足,利用大维随机矩阵理论分析了随机矩阵的渐近谱特性,研究了接收信号样本协方差矩阵平均特征值的分布特性,提出两种基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法.改进算法不需要知道主用户信号的先验信息,也不需要知道背景噪声的功率,得到的判决阈值也具有十分简单的闭式表达式.仿真结果表明,在低样本点、低协作用户数、低信噪比和低虚警概率的条件下,改进算法也可以获得很好的感知性能. 展开更多

关键词 频谱感知 随机矩阵理论 样本协方差矩阵 平均特征值 特征值比

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一种新型的基于最大特征值的合作频谱感知算法 被引量：10

5

作者 曹开田 杨震 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1367-1372,共6页

针对认知无线电中经典频谱感知方法的缺点,该文利用随机矩阵理论的相关研究成果,提出了一种基于采样协方差矩阵最大特征值与平均能量的合作频谱感知新算法。该算法将次用户接收信号协方差矩阵的最大特征值与接收信号平均能量的比值(Maxi... 针对认知无线电中经典频谱感知方法的缺点,该文利用随机矩阵理论的相关研究成果,提出了一种基于采样协方差矩阵最大特征值与平均能量的合作频谱感知新算法。该算法将次用户接收信号协方差矩阵的最大特征值与接收信号平均能量的比值(Maximum Eigenvalue-Energy Detection,ME-ED)作为统计判决量,以此判决出主用户是否存在,从而实现频谱感知功能。理论分析表明,与经典频谱感知方法相比,ME-ED算法无需知晓主用户信号的任何先验知识及噪声功率。仿真结果显示,与MED算法和ED方法相比,该算法不仅对噪声的不确定性不敏感,而且在噪声存在波动的情况下,其感知性能最优,鲁棒性最强。 展开更多

关键词 认知无线电 合作频谱感知 随机矩阵理论 采样协方差矩阵 最大特征值

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基于最小特征值的合作频谱感知新算法 被引量：11

6

作者 曹开田 杨震 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期736-741,共6页

针对认知无线电中频谱感知问题,利用随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)最新研究成果,提出了一种基于采样协方差矩阵最小特征值(smallest eigenvalue,SE)的合作频谱感知新算法。该算法采用的最小特征值分布函数比目前所采用的最大... 针对认知无线电中频谱感知问题,利用随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)最新研究成果,提出了一种基于采样协方差矩阵最小特征值(smallest eigenvalue,SE)的合作频谱感知新算法。该算法采用的最小特征值分布函数比目前所采用的最大特征值的近似分布函数更精确。理论分析表明,与MED(maximum eigenvalue detection)算法和能量检测法(ED)相比,SE算法具有合理性更强、判决门限更低以及感知灵敏度更高的特点。仿真结果也显示,该算法不仅漏检概率更低,感知性能更好,而且在认知用户数较少、样本较小的情况下,也可获得较好的检测性能。 展开更多

关键词 认知无线电 合作频谱感知 随机矩阵理论 采样协方差矩阵 最小特征值

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基于最小特征值分布的频谱感知算法 被引量：6

7

作者 杨智 徐家品 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期354-357,共4页

现有的频谱感知算法中,能量检测容易实现,但检测性能依赖噪声功率。基于随机矩阵理论的频谱感知算法巧妙地规避了噪声不确定性对检测性能带来的影响,但大都采用的是最大特征值的近似分布规律,所得到阈值表达式的精度有待进一步提高。针... 现有的频谱感知算法中,能量检测容易实现,但检测性能依赖噪声功率。基于随机矩阵理论的频谱感知算法巧妙地规避了噪声不确定性对检测性能带来的影响,但大都采用的是最大特征值的近似分布规律,所得到阈值表达式的精度有待进一步提高。针对上述问题,通过利用随机矩阵理论的最新研究成果,提出一种基于接收信号样本协方差矩阵最小特征值分布的频谱感知算法。最小特征值的分布函数不基于渐近假设,更加符合实际的通信情境。推导所得的阈值表达式是虚警概率的函数,在小样本情况下,对它的有效性和优越性进行了分析与验证。根据单一变量原则,分别在低样本点、低协作用户数、低信噪比和低虚警概率条件下对提出算法与最大最小特征值算法的检测性能进行了仿真比较,检测概率最多可以提高0.2左右。结果表明,该算法能够显著改善系统的检测性能。 展开更多

关键词 频谱感知 随机矩阵理论 阈值表达式 样本协方差矩阵 最小特征值

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基于特征值检测的多天线盲频谱感知算法的研究(英文) 被引量：3

8

作者 雷可君 杨喜 +1 位作者 彭盛亮 曹秀英 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1549-1554,共6页

在多天线感知场景中噪声不确定和信号相关现象可能同时存在,经典的基于能量检测(ED)感知性能将急剧恶化。利用多天线接收信号存在的相关特性,提出一种基于取样协方差矩阵(SCM)特征值的盲频谱感知方法。新方法无需噪声方差、主信号和无... 在多天线感知场景中噪声不确定和信号相关现象可能同时存在,经典的基于能量检测(ED)感知性能将急剧恶化。利用多天线接收信号存在的相关特性,提出一种基于取样协方差矩阵(SCM)特征值的盲频谱感知方法。新方法无需噪声方差、主信号和无线信道的信息参与感知过程。与经典的能量检测方法相比,由于无需噪声方差参与感知节点的判决过程,新方法的感知性能对噪声不确定性具有良好的鲁棒性。利用多元统计理论和随机矩阵理论(RMT)获得了相应的理论判决门限。仿真结果表明新算法比基于ED的感知算法具有更好的误警性能和更可靠的检测性能。 展开更多

关键词 盲频谱感知算法 噪声不确定性 盲特征值检测 能量检测 取样协方差矩阵 多元统计理论 随机矩阵理论

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基于RMT的合作频谱感知新算法及其性能分析 被引量：3

9

作者 曹开田 王尚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第7期2640-2642,2646,共4页

针对认知无线电中的频谱感知问题,利用随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)最新研究成果,提出了一种新的合作频谱感知算法(maximum-minimum eigenvalue detection,MMED)。该算法将采样协方差矩阵最大特征值与最小特征值的比值作为... 针对认知无线电中的频谱感知问题,利用随机矩阵理论(random matrix theory,RMT)最新研究成果,提出了一种新的合作频谱感知算法(maximum-minimum eigenvalue detection,MMED)。该算法将采样协方差矩阵最大特征值与最小特征值的比值作为统计判决量,并利用最小特征值概率分布求得判决门限。理论分析与仿真结果表明,与基于最大特征值的频谱感知方法相比,MMED算法不仅具有感知性能更好以及对噪声不敏感等优点,而且在认知用户数较少、样本较小的情况下,也可获得较好的检测性能。 展开更多

关键词 认知无线电 合作频谱感知 随机矩阵理论 采样协方差矩阵 最小特征值

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基于Wishart矩阵特征值的频谱感知算法 被引量：2

10

作者 杨雪梅 何希 徐家品 《电信科学》 北大核心 2017年第9期69-75,共7页

为了提高频谱感知性能,克服经典算法的缺点,提出了一种新的基于Wishart随机矩阵理论的协作频谱感知算法。根据多个认知用户接收信号样本协方差矩阵特征值的对数分布特性,利用样本协方差矩阵最大特征值与几何平均特征值的比值,得到简单... 为了提高频谱感知性能,克服经典算法的缺点,提出了一种新的基于Wishart随机矩阵理论的协作频谱感知算法。根据多个认知用户接收信号样本协方差矩阵特征值的对数分布特性,利用样本协方差矩阵最大特征值与几何平均特征值的比值,得到简单的判决阈值闭式表达式,实现频谱感知判决。该算法不需要知道主用户的任何先验信息,不受噪声不确定性的影响。仿真结果表明,所提算法在协作用户数少、信噪比低、采样点数极少的情况下,仍能获得较高的感知性能。该算法受虚警概率和极端值的影响较小,比同类算法有更好的检测性能。 展开更多

关键词 频谱感知 Wishart随机矩阵 样本协方差矩阵 几何平均特征值 判决阈值

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基于Kriging模型的小子样失效数据可靠性分析 被引量：3

11

作者 任博 吕震宙 +1 位作者 刘超 段飞蛟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第11期1789-1793,共5页

针对高可靠性航空柱塞泵现场故障数据稀少,难以准确确定数据分布类型的问题,提出采用Kriging方法建立部件故障不确定性的精确描述模型,挖掘部件可靠性信息,并基于不确定性描述的隐式Kriging模型进行蒙特卡洛抽样,产生与原始数据统计规... 针对高可靠性航空柱塞泵现场故障数据稀少,难以准确确定数据分布类型的问题,提出采用Kriging方法建立部件故障不确定性的精确描述模型,挖掘部件可靠性信息,并基于不确定性描述的隐式Kriging模型进行蒙特卡洛抽样,产生与原始数据统计规律一致的大容量样本,为基于蒙特卡洛方法的结构系统可靠性分析奠定基础。此外,为衡量所提模型与原始数据统计分布特性的差异,提出基于累积分布函数的单位面积期望误差测度。测度分析结果表明,Kriging方法所建的部件故障不确定性模型比传统方法更准确。以航空柱塞泵为例,进行可靠性数据分析,验证所提方法的正确与高效。 展开更多

关键词 克里金 可靠性 可靠性数据分析 逆变换抽样

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基于样本协方差矩阵最大特征值的低信噪比环境电网异常状态检测 被引量：37

12

作者 周忠强 韩松 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期113-119,共7页

为发展基于数据驱动的电网态势感知理论与方法,基于样本协方差矩阵的最大特征值(Maximum Eigenvalue of Sample Covariance Matrix, MESCM),提出了一种适用于低信噪比场景的电网异常状态检测方法。该方法源于随机矩阵理论,通过数据源矩... 为发展基于数据驱动的电网态势感知理论与方法,基于样本协方差矩阵的最大特征值(Maximum Eigenvalue of Sample Covariance Matrix, MESCM),提出了一种适用于低信噪比场景的电网异常状态检测方法。该方法源于随机矩阵理论,通过数据源矩阵的构造,窗口数据矩阵及其标准矩阵的构建,进而形成其样本协方差矩阵。通过该矩阵的最大特征值计算与越限判别,实现电网态势感知与预警。借助PSS/E软件,案例分析在一个IEEE 39节点系统及一个南方电网规划系统展开,涉及负荷异常跃变及三相短路接地故障。与传统平均谱半径分析法的计算结果比较表明该方法具有抗噪性能高,计算耗时少的优点,同时对于非完整性信息有一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 随机矩阵理论 样本协方差矩阵 最大特征值 异常状态检测 信噪比 非完整信息

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基于特征值极限分布的合作频谱感知算法 被引量：33

13

作者 弥寅 卢光跃 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期84-89,共6页

采用最新的随机矩阵理论,对多个认知用户接收信号采样协方差矩阵的最小特征值的极限分布进行了分析,提出了一种改进的最大最小特征值合作感知和门限判决方法。该算法不需预知授权用户信号的先验知识,且能有效克服噪声不确定度的影响。... 采用最新的随机矩阵理论,对多个认知用户接收信号采样协方差矩阵的最小特征值的极限分布进行了分析,提出了一种改进的最大最小特征值合作感知和门限判决方法。该算法不需预知授权用户信号的先验知识,且能有效克服噪声不确定度的影响。与现有算法相比,在给定虚警概率时,仿真结果显示该算法判决门限更低、检测概率更高;而且在认知用户和采样数较少时,也能获得很好的检测性能。 展开更多

关键词 认知无线电 频谱感知 随机矩阵理论 采样协方差矩阵 特征值极限分布

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适用于电网异常负荷动态判别的CNN阈值模型 被引量：4

14

作者 毛钧毅 韩松 李洪乾 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期308-313,共6页

为提高在负荷波动性较大场景下对异常负荷判别的适应性,提出一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络阈值模型。利用时序历史负荷数据训练卷积神经网络模型进行负荷预测,并根据预测负荷值计算电网未来的状态变量数据,通过该状态... 为提高在负荷波动性较大场景下对异常负荷判别的适应性,提出一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络阈值模型。利用时序历史负荷数据训练卷积神经网络模型进行负荷预测,并根据预测负荷值计算电网未来的状态变量数据,通过该状态变量数据源矩阵的构造,依次构建其窗口矩阵、标准矩阵以及样本协方差矩阵,进而设定基于样本协方差矩阵最大特征值的动态阈值,利用该阈值对当前时刻的最大特征值进行越限判定,实现对电网异常负荷的动态判别。借助Matlab R2014a和PST软件工具,在IEEE50机145母线标准系统中进行仿真测试,结果表明,与传统阈值模型相比,该阈值模型在动态电网中对MESCM指标的异常判定适应性更强、准确性更高。 展开更多

关键词 卷积神经网络 动态阈值 负荷预测 样本协方差矩阵 最大特征值 异常负荷动态判别

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基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究 被引量：3

15

作者 叶新青 刘梦爽 +1 位作者 吕笃良 徐一晨 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期89-98,共10页

从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系... 从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系统异常状态的动态感知;以系统电压数据为原始数据,结合熵理论提取了数据有效信息,对电力系统网络的关键节点进行辨识.通过模拟分析和实际检测验证了该方法具有抗噪性能高、计算耗时少的优点,提高了电力系统异常状态感知模型的准确度和鲁棒性.该方法有效反映了电力系统异常状态的演化方向及其分布,可用于支持电力系统预防、检修和运维,辅助电力系统决策. 展开更多

关键词 随机矩阵理论(RMT) 异常状态感知 Spiked模型 样本协方差矩阵最大特征值(mescm) 熵理论

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互质层析SAR最少航过数量估计方法

16

作者 于龙龙 冯东 +1 位作者 王建 黄晓涛 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期618-636,共19页

在层析SAR技术的实际应用中,航过数量通常受高昂成本等因素的限制。互质层析SAR技术通过稀疏分布航过位置、延长基线孔径长度,可以降低所需的航过数量。当采用子空间方法开展互质层析SAR重构处理时,为了获得可靠的层析图,研究最少航过... 在层析SAR技术的实际应用中,航过数量通常受高昂成本等因素的限制。互质层析SAR技术通过稀疏分布航过位置、延长基线孔径长度,可以降低所需的航过数量。当采用子空间方法开展互质层析SAR重构处理时,为了获得可靠的层析图,研究最少航过数量估计问题。考虑到子空间方法的重构性能受多个参数的影响,因此航过数量的选择必须综合考虑所有相关参数对重构结果的影响。为此,通过样本特征值分析方式建立子空间方法的可靠性保证条件。根据这个可靠性保证条件,提出了一种估计最少航过数量的方法。与传统的最少航过数量估计方法相比,所提方法的优势在于:同时考虑所有的相关参数,且具有解析的数学描述式。最后,仿真实验证实由所提方法估算的航过数量确实接近最小,且能够保证重构结果可靠。 展开更多

关键词 层析合成孔径雷达 互质阵列 最少航过数量 样本协方差矩阵的特征值 散射点数量估计

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