基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下，采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准，影响传统最大最小特征值（MME）检测算法检测性能的问题，提出一种基于逼近收缩（OAS）矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计，再对估计协方差矩阵特征值分解，将最大最小特征值之比作为检测统计量，克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷，提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明，所提算法的检测门限具有鲁棒性，检测性能提高了1 dB~2 dB。