【摘 要】
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针对核（kernel）空间下主用户频谱感知算法存在的计算任务繁重这一共性问题,提出一种低计算复杂度的Nystrom特征子空间匹配（NSM）新算法.该算法依据数据样本维的独立同分布特性随机
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针对核（kernel）空间下主用户频谱感知算法存在的计算任务繁重这一共性问题,提出一种低计算复杂度的Nystrom特征子空间匹配（NSM）新算法.该算法依据数据样本维的独立同分布特性随机地选择数据子集.在高维核空间下应用Nystrom近似获得主特征向量,用以分别构建主用户特征信号与次用户接收信号的Nystrom特征子空间.以此为基础计算相应的Frobenius距离,实现主用户检测.计算机仿真结果表明：与代表性的核空间下主用户频谱感知算法相比,所提算法在保证检测性能较为理想的前提下,可将相应的计算复杂度降低
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