非高斯噪声中基于分数低阶矩协方差MME检测的频谱感知算法
来源：信号处理杂志 2018年第2期北京时间：
作者：宋永健, 朱晓梅, 包亚萍, 朱楹栋
摘要：针对传统的最大最小特征值之比的频谱感知算法（MME）在非高斯噪声频谱感知性能下降乃至失效的问题，提出了一种基于分数低阶矩采样协方差的改进MME算法。该算法先用分数低阶矩对观测数据进行预处理，获得分数低阶矩协方差矩阵，再求矩阵的最大最小特征值之比作为统计量。本文采用了Alpha分布和Laplace分布拟合非高斯噪声环境，蒙特卡洛（Monte Carlo）仿真结果表明，非高斯噪声中基于分数低阶矩的协方差MME频谱感知算法的检测性能明显优于MME。
关键词：认知无线电, 频谱感知, 拉普拉斯噪声, 分数低阶矩, 采样协方差
