基于壓縮感知的認知無線電寬帶頻譜檢測.pdf

1、隨著當今無線通信技術的迅猛發(fā)展，無線頻譜短缺日益嚴重，而固定頻帶分配是造成這一問題的主要原因。因此，認知無線電（CR）技術應運而生，其可通過對無線環(huán)境的感知，識別出未被授權用戶（PUs）使用的頻譜空洞（SHs）并對其加以利用，從而提高頻譜的使用效率。鑒于目前無線通信數(shù)據(jù)的高速傳輸技術的發(fā)展，寬帶頻譜感知對于認知無線電（CR）就顯得尤為重要。但是寬帶頻譜感知要求對信號進行高速采樣，這對目前的模擬數(shù)字轉換器（ADC）提出了更高甚至難以實現(xiàn)的

2、要求，對采樣開銷和硬件復雜度都是一個極度挑戰(zhàn)。多虧壓縮感知理(CS)論的提出，使信號在低于奈奎斯特采樣率的情況下得到無失真恢復成為可能，即為寬帶頻譜感知提供了一個低開銷低復雜度的可行途徑。
　　雖然，壓縮感知（CR）在信號及圖像處理應用方面取得了不少新進展，但我們對其需要更多的了解并研究更多的新的方法。本文主要研究壓縮感知（CS）在寬帶頻譜感知中的應用。進行的主要工作如下：
　　1.本文選擇寬帶調頻信號為仿真信號模型，通過對

3、國內外文獻中提出的信號重建算法進行比較后，選擇在OMP算法的基礎上對以高斯隨機矩陣、伯努利矩陣、部分哈達瑪矩陣、隨機托普利茲矩陣、LDPC碼校驗矩陣為觀測矩陣的基于壓縮感知方法的信號頻譜檢測的準確度性能進行了對比；在實驗中發(fā)現(xiàn)均勻隨機分布矩陣也可以作為壓縮感知的一種觀測矩陣。結果顯示：6種矩陣中，高斯隨機矩陣性能最好，其次是伯努利矩陣和LDPC矩陣。不是所有的部分哈達瑪矩陣和隨機托普利茲矩陣都適合作為一維無線信號的觀測矩陣。