基于数值分析理论的低复杂度MED算法

经典的最大特征值检测（MED）算法在检测相关信号时具有优异的性能.然而,随着信号维度的不断增大,MED算法面临着严重的感知判决量和判决门限计算的效率和实现问题,从而极大地限制了该算法在现代认知通信系统中的进一步应用.为此,提出了一种基于数值分析理论框架的低复杂度MED频谱感知算法.所提算法利用Rayleigh商加速幂法迭代地计算感知判决量,与经典的幂法相比,在检测高维信号时具有更快的收敛速度;此外,不同于经典的查表法,新算法基于三次样条插值法快速、准确地确定任意给定目标虚警概率所对应的感知判决门限.所提MED算法在保持原有算法检测性能的同时,有效提升了计算效率,降低了算法实现复杂度;其对于高维条件下的频谱感知问题尤其具有吸引力.最后,仿真结果证明了所提算法的有效性.