基于特征值融合的動態(tài)信道化子帶檢測算法

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摘 要：針對動態(tài)數字信道化接收領域中傳統子帶檢測算法需要信號和噪聲先驗信息等問題，提出基于特征值融合的動態(tài)信道化子帶檢測算法。首先，基于隨機矩陣理論（random matrix theory， RMT），利用采樣協方差矩陣中的最大、最小和平均特征值，引入融合參數α，構造融合檢測統計量。隨后，通過最小特征值的極限分布，推導出一種高效的檢測門限，并據此設計一套基于特征值融合的子帶盲檢測算法，命名為α 最大、最小和平均特征值（α maximum average minimum eigenvalue， α MAME）算法。（剩余19717字）