基于单侧左尾Anderson-Darling检验的拉普拉斯噪声频谱感知
信息论
2019-01-09 v2 math.IT
摘要
本文研究拉普拉斯噪声下的频谱感知。为缓解拉普拉斯噪声重尾特性带来的负面影响，在频谱感知前采用分数低阶矩(FLOM)技术对接收样本进行预处理。通过利用主用户存在与不存在时接收样本FLOM分布的不对称差异，我们将拉普拉斯噪声下的频谱感知问题表述为单侧拟合优度(GoF)检验问题。基于该检验问题，我们提出一种新型的基于GoF的检测器，称为单侧左尾Anderson-Darling (ULAD)检测器。推导了ULAD在虚警概率与检测概率方面的理论性能解析表达式。此外，还推导了使总错误率最小的最优检测阈值的闭式表达式。仿真结果验证了理论分析，并表明所提检测器性能优于其他检测器。
引用
@article{arxiv.1812.00306,
title = {Unilateral Left-Tail Anderson Darling Test Based Spectrum Sensing with Laplacian Noise},
author = {Lijuan Jiang and Yongzhao Li and Yinghui Ye and Yunfei Chen and Ming Jin and Hailin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.00306},
year = {2019}
}
备注
This work has been accepted by IET Communications