第5期2023年5月电子学报ACTAELECTRONICASINICAVol.51No.5May2023基于自相关函数图特征的频谱感知算法研究胡国兵1，赵敦博2，杨莉1，赵嫔姣1（1.金陵科技学院电子信息工程学院，江苏南京211169；2.南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子（未来技术）学院，江苏南京210023）摘要：现有图域频谱感知算法主要借助于完全图检测，其性能在低信噪比时不佳.为此，本文提出了一种基于自相关函数图域变换的感知算法，可有效改善低信噪比下的检测性能.其基本思路为：将去均值后观测信号的自相关函数通过归一化、量化等环节转换到图域，在分析图连通性差异的基础上，将图拉普拉斯阵的零特征值个数作为检验统计量，以完成对频谱的有效感知.文中利用受控不等式理论阐明了随机序列分布的随机性、样本数及量化级数与图的连通性之间的相互关系.仿真结果表明，在信噪比为−10dB时，本文算法的检测概率接近100%，其性能优于现有图域感知算法，且计算复杂度适中，具有较好的应用效能.关键词：频谱感知；图域信号处理；连通分量个数；拉普拉斯矩阵；受控不等式基金项目：江苏省高等学校自然科学研究重大项目（No.20KJA510008）；国家自然科学基金项目（No.62101223）中图分类号：TN957.51文献标识码：A文章编号：0372-2112(2023)05-1327-07电子学报URL:http://www.ejournal.org.cnDOI:10.12263/DZXB.20221002ResearchonSpectrumSensingBasedonGraphicalFeatureoftheAutocorrelationHUGuo-bing1,ZHAODun-bo2,YANGLi1,ZHAOPin-jiao1（1.SchoolofElectronicandInformationEngineering，JinlingInstituteofTechnology，Nanjing，Jiangsu211169，China;2.CollegeofElectronicandOpticalEngineering&CollegeofFlexibleElectronics（FutureTechnology），NanjingUniversityofPostsandTelecommunications，Nanjing，Jiangsu210023，China）Abstract:Theconventionalgraphdomain-basedspectrumsensingalgorithmsaremainlydependedoncheckingforthecompletenessofthegraphs,andtheirperformancesdeteriorateatlowsignal-to-noiseratio(SNR).Therefore,thispaperproposesaspectrumsensingalgorithmincognitiveradio(CR)basedonthegraphdomaintransformationoftheautocorrela⁃tionfunction,whichcanefficientlyimprovetheperformanceofdetection.Firstly,theautocorrelationfunctionoftheob⁃servedsignalafterremovingitsmeanvalueisconvertedtothegraphdomain.Then,basedonana...
