RIS 辅助相关衰落系统中基于最大特征值检测的频谱感知
信号处理
2024-09-10 v2
摘要
在主要用户（PU）缺失的情况下，鲁棒的频谱感知对于促进次要用户（SU）的机会频谱利用至关重要。然而，多径衰落、阴影效应和缺乏视距（LoS）等传播环境因素常对检测性能产生不利影响。为应对这些问题，本文聚焦于利用可重构智能表面（RIS）在multipath衰落和噪声均相关的场景中改善频谱感知。特别地，为利用空间相关衰落，我们提出使用最大特征值检测（MED）进行频谱感知。我们首先推导了在原假设和信号存在假设下观测到的检验统计量（即样本协方差矩阵的最大特征值）的精确分布。接着，利用这些结果，我们给出了虚警概率和检测概率的精确闭式表达式。此外，我们还最优配置 RIS 的相移矩阵以使检验统计量的均值最大化，从而改善检测性能。我们的数值分析表明，MED 的接收机工作特性（ROC）曲线随 RIS 单元数、SNR 的增加以及统计最优配置 RIS 的利用而改善。
引用
@article{arxiv.2311.08296,
title = {Maximum Eigenvalue Detection based Spectrum Sensing in RIS-aided System with Correlated Fading},
author = {Nikhilsingh Parihar and Praful D. Mankar and Sachin Chaudhari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08296},
year = {2024}
}