基于压缩采样和DWPT的认知无线电频谱感知方案

认知无线电频谱感知技术要求能够快速、准确地对高达上千兆赫兹的带宽进行频谱感知,它需要很高速率的模数转换器（A/D）,这对传统的工作在Nyquist采样率下的频谱估计方法提出了很大的挑战。利用实际信号频谱在开放式频谱接入环境中的稀巯性,提出了基于压缩采样和小波包分解的宽带频谱感知方案。通过SIMULINK仿真表明,该方法对宽带信号能以远远低于Nyquist采样率的速率采样,并且能够精确地估计出可用信道列表。     

一种基于子频带匹配选择的宽带压缩频谱感知方法

基于压缩感知的宽带频谱感知技术能有效降低过高的采样率和频谱感知复杂度.为了增强频谱感知中频谱信号的重构性能,根据宽带频谱信号具有的块稀疏特性,利用宽带频谱子频带划分的边界信息,提出一种改进OMP(MOMP)子频带匹配选择的宽带频谱重构算法,该算法旨在减少传统的OMP算法在频谱重构中的迭代次数,增强频谱重构的稳定性.仿真结果表明,基于该算法的宽带频谱感知方法不仅提高了频谱重构的准确性,而且有效缩短了频谱重构时间,具有很好的宽带频谱感知性能.     

利用稀疏傅里叶变换的哈希映射法的宽带频谱感知算法

宽带频谱感知一般要求对高达数 GHz带宽信号进行频谱分析,信号的采样点数大,计算量大。稀疏傅里叶变换算法利用信号频谱稀疏性,高效计算宽带信号频谱,其计算复杂度低于快速傅里叶变换算法。本文详细研究了稀疏傅里叶变换的哈希映射法,证明了频谱重排性质。为了降低频谱漏采的概率,需先对信号进行频谱重排和时域加窗处理;然后进行时域混叠以实现频谱降采样;最后利用哈希反映射和循环投票方法尽可能准确地从降采样的频谱中恢复宽带信号原频谱,从而实现频谱感知。仿真结果表明当采样长度由1024点增加到2048点时,本文方法的运算时间分别比OMP算法减少约19倍和47倍。      

基于OMP算法的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴供次用户接入使用,提高频谱利用率.宽带频谱感知要求对数GHz 的带宽进行检测,过高的采样速率、大的数据量对现有的硬件设备提出了巨大的挑战.本文利用宽带频谱的稀疏性提出一种基于OMP算法的宽带频谱感知方法.该方法利用MWC采样实现对宽带模拟信号直接压缩采样;利用自相关矩阵对称分解特性和主用户信号独立性,得到有限维压缩采样信号模型,利用AIC/MDL准则估计稀疏度作为OMP算法迭代停止的条件,大大减少了算法复杂度;该方法不需要重构接收信号的PSD,直接在时域根据低速率采样信号,检测被占用信道.仿真结果表明,当带内信噪比大于9dB时,频谱检测概率高于90％.     

分布式压缩感知实现宽带频谱感知的方法

频谱感知的第一步就是采集无线信号进行分析,越来越高的采样率成为宽带频谱感知研究中的难点。实际通信中主用户占用频谱具有稀疏特性,符合压缩感知理论的前提条件。因此,本文利用分布式压缩感知实现宽带频谱感知,提出基于差分信号分布式压缩感知（DS_DCS）的加权宽带频谱感知算法。该算法针对宽带频谱采样率高的问题,利用压缩感知技术降低采样率,同时引入差分处理方法降低计算复杂度;又针对单点检测带来的深衰落、隐节点以及抗噪声能力差等问题,采用分布式感知系统进行多节点协同检测并利用信噪比的估计对信号进行加权处理。仿真证明,该算法能有效降低各节点采样率,大幅提高系统检测概率,显著改善系统对噪声的鲁棒性。      

基于部分频谱小波边缘检测的压缩宽带频谱感知

压缩宽带频谱感知是一种采用压缩感知技术去感知相对较宽的频谱的方法.针对压缩宽带频谱感知中信号重构引起的计算资源消耗比较大以及能量检测在低信噪比下感知性能差的问题,提出了基于部分频谱小波边缘检测的压缩宽带频谱感知方法.首先使用基于最大熵准则的部分傅里叶矩阵获得部分频谱,然后根据部分频谱进行小波边缘检测,最后判别.仿真结果证明了该方案的有效性和优异性.     

基于 Gerschgorin 圆盘理论的认知无线电宽带频谱感知

摘 要：提出了基于Gerschgorin圆盘理论的宽带频谱感知算法：Gerschgorin似然估计算法和Gerschgorin圆盘半径迭代算法。通过在宽带频谱感知中引入Gerschgorin圆盘理论,将认知无线电用户频谱观测数据中噪声圆盘空间和信号圆盘空间进行分离,并基于对主用户所占用子频段集合势的估计,实现对宽带授权频谱中多个子频段状态的监测。为了进一步提高感知性能,还提出利用宽带频谱中主用户信号占用子频段的连续性特性改善算法性能。理论推导和仿真结果表明,在信噪比较小时,Gerschgorin似然估计算法较基于信息论准则的宽带感知算法具有更稳定的检测性能;Gerschgorin圆盘半径迭代算法与传统能量检测方法相比,优势在于不依赖任何噪声功率先验信息,且在采样次数较少情况下的感知错误率较小。因此,基于Gerschgorin圆盘理论的频谱感知更适合于实际CR系统,可为宽带频谱感知提供行之有效的算法实施方案。     

分布式的1 bit压缩频谱感知算法

由于频谱感知中信道稀疏度动态变化,导致分布式频谱感知网络中节点间信息传输频繁,消耗感知网络通信带宽。为了缓解网络通信带宽压力,提出分布式的1 bit压缩频谱感知算法。各节点对感知数据进行压缩采样并1 bit量化,然后融合节点采用JSM-2模型对数据进行融合,最后通过BIHT算法重构信号频谱,实现频谱感知。仿真结果表明,在低信噪比和较少的采样数目下,分布式的1 bit压缩频谱感知算法能具有较好的频谱检测性能,是一种可实用的频谱感知方法。     

基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法

宽带分布式协作压缩频谱感知不仅降低过高的采样速率,而且改善在低信噪比环境下的频谱感知性能。为进一步提高频谱感知性能,提出一种基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法。该算法根据当前迭代重构出的频谱信号设定下一次迭代重构的权值,促使频谱信号上存在授权用户的子频段产生信号值,降低重构出错的可能性。仿真结果表明,该算法不仅能够增大频谱重构的准确性,而且能够降低感知过程的时间和通信开销,改善频谱感知性能。     

基于DSCS的宽带频谱感知新算法

频谱感知是认知无线电技术的基础,随着通信技术不断发展,越来越高的采样速率成为一大瓶颈.实际应用中频谱占用通常具有稀疏性,根据这一特点并结合频谱检测要求,本文提出一种基于差分信号压缩感知(Differential SignalCompressed Sensing,DSCS)的宽带频谱感知方法.该方法在能量检测法的基础上引入压缩感知理论(compressed sensing,CS),使系统能以远低于奈奎斯特采样速率的速率无损采样,降低对硬件的要求;为降低计算量、提高算法稳定性,采用检测差分信号代替检测信号本身作为判断频谱占用变更的依据;引入精度作为算法的迭代停止条件,可根据需要灵调整算法准确度、降低计算复杂度.仿真表明,适当精度下DSCS法能大幅降低迭代次数、减少计算量,并获得更好的检测性能.     

基于加权平均一致算法的宽带压缩频谱感知

在认知无线电(CR)网络中进行频谱共享接入,首要的任务是进行频谱感知,并发现频谱空洞。基于认知无线网络中信号频域的固有稀疏性,本文结合了压缩感知(CS)技术与加权平均一致(weighted average consensus)算法,建立了分布式宽带压缩频谱感知模型。频谱感知分为两个阶段,在感知阶段,各个CR节点对接收到的主用户信号进行压缩采样以减少对宽带信号采样的开销和复杂度,并做出本地频谱估计;在信息融合阶段,各CR节点的本地频谱估计结果以分布式的方式进行信息融合,并得到最终的频谱估计结果,获得分集增益。仿真结果表明,结合压缩感知与加权平均一致算法增强了频谱感知的性能,比在相同的CR网络中使用平均一致算法时有了性能上的提升。      

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力.针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法.该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力.计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90％检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性.     

A novel signal separation algorithm based on compressed sensing for wideband spectrum sensing in cognitive radio networks

In cognitive radio networks, since cognitive terminals use a shared wideband frequency spectrum for data transmissions, they are susceptible to malicious denial‐of‐service attacks, where adversaries try to corrupt communication by actively transmitting interference signals. To address this issue, in this paper, we propose a novel signal separation algorithm based on compressed sensing, which can not only recover the entire spectrum but also separate mixed occupying signals. Specifically, the proposed algorithm is executed following three steps: (i) each cognitive terminal attempts to recover all signals over an entire wideband spectrum employing the compressed sensing technique; (ii) all cognitive terminals send their recovered signals to the fusion center where a wavelet edge detection method is adopted to locate the spectrum edges of these signals and then divide the entire spectrum into several sub‐bands; (iii) the fusion center separates its received signals on each spectrum sub‐band into different categories according to their features. Both analytical and simulation results indicate that this novel compressed‐sensing‐based algorithm can effectively separate wideband signals at a low cost and combat interference of the malicious terminals in cognitive radio networks as well. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于信号集合势和连续性的认知无线电宽带频谱感知

针对传统感知算法依赖主用户信号与噪声先验信息,以及易受噪声功率估计不确定性影响的缺点,提出了一种基于信号集合势和连续性的宽带频谱感知方案。该方案将宽带频谱感知分为主用户占子带集合势的估计和子带位置判决两步。在两次不同感知结果中利用主用户连续占用子带的特性,有效地实现最终感知性能的提升。理论分析和仿真结果表明,该方案不仅能够解决传统感知方法依赖噪声和主用户信号先验信息的问题,而且对抗噪声功率不确定性具有鲁棒性。特别地,与传统的能量检测频谱感知算法相比,该算法能有效地实现宽带频谱盲感知。     

基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方案

宽带压缩频谱检测存在信号稀疏度未知和次用户检测开销过大的问题.因此,本文提出一种高效的协作宽带压缩频谱检测方案.首先,推导了一种基于学习的稀疏度自适应预测模型.其次,设计了一种宽带频谱筛选算法.最后,提出一种协作宽带压缩频谱检测方案.仿真结果表明,自适应预测模型的拟合效果优于现有预测模型,并且所提检测方案也有效地降低了次用户采样率和频谱重构时延.     

基于二项分布改进的宽带压缩频谱检测方案

宽带压缩频谱检测存在依赖稀疏度先验信息和信号重构时延较高的问题.因此,本文提出了一种高效可靠的宽带压缩频谱检测方案.首先,推导出了基于二项分布精确置信区间改进的稀疏度估计模型.其次,利用稀疏度估计上下界改进了稀疏度自适应匹配追踪算法.最后,提出了一种宽带压缩频谱检测方案.仿真结果表明,本文所提出方法可以同时精确的估计信号稀疏度的上下界,提高了频谱检测的效率和可靠性,加快了算法的收敛速度.