噪声方差不确定下认知无线电网络的宽带感知与优化
应用统计
2014-09-16 v1 信息论
math.IT
摘要
本文考虑噪声方差不确定下认知无线电（CR）网络的宽带频谱感知与优化。假设所考虑的宽带包含一个或多个白色子带。在此假设下，我们考虑在适当保护主网络的同时最大化CR网络的吞吐量。我们按如下方式解决该问题。首先，我们提出新颖的基于比率的检验统计量来检测每个子带的边缘。其次，我们采用简单的能量比较方法来选择一个参考白子带。第三，我们提出新颖的广义能量检测器（GED），通过利用参考白子带的噪声信息来检测其余每个子带。最后，我们优化感知时间（），利用GED的检测概率和虚警概率来最大化CR网络吞吐量。所提出的GED不受信噪比（SNR）墙的影响，并且优于现有的信号检测器。此外，我们定量分析了所提出的GED与常规能量检测器（CED）之间的关系。我们证明最优取决于噪声方差信息。特别地，在10个TV频段、SNR=dB和2秒帧时长下，我们发现完美（不完美）噪声方差场景下的最优为28.5毫秒（50.6毫秒）。
引用
@article{arxiv.1409.3246,
title = {Wideband Sensing and Optimization for Cognitive Radio Networks with Noise Variance Uncertainty},
author = {Tadilo Endeshaw Bogale and Luc Vandendorpe and Long Bao Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.3246},
year = {2014}
}
备注
Submitted to IEEE Transactions on Communications (Revised version)