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Fast Sequency-Ordered Complex Hadamard Transform-Based Parzen Window Entropy Detection for Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

机译：基于快速序列有序复杂Hadamard变换的Parzen窗口熵检测，用于认知无线电网络中的频谱感知

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Spectrum sensing is accomplished at the physical layer of cognitive radio networks. This letter presents a fast sequency-ordered complex Hadamard transform (FSCHT)-based Parzen window entropy detection technique (PWED) for spectrum sensing. The energy compaction property of FSCHT leads to a discriminating sensing performance compared to fast Fourier transform (FFT) transform. In PWED, the kernel-based probability density estimation is employed to evaluate the entropy. The impact of orthogonal transforms on the computation of entropy is analyzed. The computational complexity of PWED technique is compared with Shannon entropy technique. A substantial improvement in the SNR wall is observed in the presence of noise uncertainty. The proposed technique detects the DVB-T signal up to SNR with probability of detection ( ) 0.9 and probability of false alarm ( ) 0.1.
机译：频谱感测是在认知无线电网络的物理层完成的。这封信介绍了一种用于频谱感知的基于快速序列有序复Hadamard变换（FSCHT）的Parzen窗熵检测技术（PWED）。与快速傅立叶变换（FFT）相比，FSCHT的能量压缩特性导致可分辨的传感性能。在PWED中，采用基于核的概率密度估计来评估熵。分析了正交变换对熵计算的影响。将PWED技术的计算复杂度与香农熵技术进行了比较。在存在噪声不确定性的情况下，可以观察到SNR壁的显着改善。所提出的技术可以检测到高达SNR的DVB-T信号，其检测概率为（）0.9，错误警报的概率为（）0.1。

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