Compressive subspace learning (CSL) with the exploitation of space diversity has found a potential performance improvement for wideband spectrum sensing (WBSS). However, previous works mainly focus on either exploiting antenna auto-correlations or adopting a multiple-input multiple-output (MIMO) channel without considering the spatial correlations, which will degrade their performances. In this paper, we consider a spatially correlated MIMO channel and propose two CSL algorithms (i.e., mCSLSACC and vCSLACC) which exploit antenna cross-correlations, where the mCSLSACC utilizes an antenna averaging temporal decomposition, and the vCSLACC uses a spatial-temporal joint decomposition. For both algorithms, the conditions of statistical covariance matrices (SCMs) without noise corruption are derived. Through establishing the singular value relation of SCMs in statistical sense between the proposed and traditional CSL algorithms, we show the superiority of the proposed CSL algorithms. By further depicting the receiving correlation matrix of MIMO channel with the exponential correlation model, we give important closed-form expressions for the proposed CSL algorithms in terms of the amplification of singular values over traditional CSL algorithms. Such expressions provide a possibility to determine optimal algorithm parameters for high system performances in an analytical way. Simulations validate the correctness of this work and its performance improvement over existing works in terms of WBSS performance.

中文翻译：

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用于宽带频谱感测的具有天线互相关的压缩子空间学习

利用空间分集的压缩子空间学习 (CSL) 发现了宽带频谱感知 (WBSS) 的潜在性能改进。然而，以前的工作主要集中在利用天线自相关或采用多输入多输出 (MIMO) 信道而不考虑空间相关性，这会降低其性能。在本文中，我们考虑了一个空间相关的 MIMO 信道，并提出了两种利用天线互相关的 CSL 算法（即 mCSLSACC 和 vCSLACC），其中 mCSLSACC 利用天线平均时间分解，而 vCSLACC 使用时空联合分解. 对于这两种算法，导出没有噪声破坏的统计协方差矩阵 (SCM) 的条件。通过在所提出的和传统的CSL算法之间建立统计意义上的SCMs奇异值关系，我们展示了所提出的CSL算法的优越性。通过用指数相关模型进一步描述MIMO信道的接收相关矩阵，我们给出了所提出的CSL算法在奇异值相对于传统CSL算法的放大方面的重要闭式表达式。此类表达式提供了以分析方式确定用于高系统性能的最佳算法参数的可能性。模拟验证了这项工作的正确性及其在 WBSS 性能方面相对于现有工作的性能改进。通过用指数相关模型进一步描述MIMO信道的接收相关矩阵，我们给出了所提出的CSL算法在奇异值相对于传统CSL算法的放大方面的重要闭式表达式。此类表达式提供了以分析方式确定用于高系统性能的最佳算法参数的可能性。模拟验证了这项工作的正确性及其在 WBSS 性能方面相对于现有工作的性能改进。通过用指数相关模型进一步描述MIMO信道的接收相关矩阵，我们给出了所提出的CSL算法在奇异值相对于传统CSL算法的放大方面的重要闭式表达式。此类表达式提供了以分析方式确定用于高系统性能的最佳算法参数的可能性。模拟验证了这项工作的正确性及其在 WBSS 性能方面相对于现有工作的性能改进。此类表达式提供了以分析方式确定用于高系统性能的最佳算法参数的可能性。模拟验证了这项工作的正确性及其在 WBSS 性能方面相对于现有工作的性能改进。此类表达式提供了以分析方式确定用于高系统性能的最佳算法参数的可能性。模拟验证了这项工作的正确性及其在 WBSS 性能方面相对于现有工作的性能改进。