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PSO-LSSVM的非重构宽带压缩频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术之一，而宽带环境使采样设备压力大，宽带压缩频谱感知有效地解决了此问题，但压缩重构造成巨大计算复杂度，并且传统检测方法受门限限制，在低信噪比下检测率低。提出将机器学习与非重构压缩感知技术应用到频谱感知当中的方法，原始信号经压缩感知得到测量值，对其进行采样协方差预处理后，通过改进PSO-LSSVM算法对数据进行训练分类，解决门限困扰，并适用于宽带频谱感知。仿真结果表明，此方法在低信噪比下，与传统检测相比有较好的检测结果。     

一种基于子空间追踪的宽带压缩频谱感知方法

频谱感知是认知无线电进行动态频谱管理的首要任务。为了克服传统频谱感知算法对采样速率的过高要求,本文将压缩感知理论中的子空间追踪(SP)重构算法应用于协作式宽带压缩频谱感知中,提出了基于SP的宽带压缩频谱感知方法。该方法首先通过SP重构算法恢复出信号频谱,然后根据所恢复的频谱确定认知用户的能量判决门限,进而利用能量检测算法最终判决出可利用的频谱空穴。仿真结果表明,该方法在低压缩比下具有良好的频谱检测能力,且计算复杂度降低。     

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.     

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。     

认知无线电差分协作压缩频谱估计算法

在分布式认知无线网络场景下,针对传统协作压缩频谱估计收敛速度慢、计算复杂度高的问题,提出了一种差分协作压缩频谱估计算法用于宽带频谱感知。算法通过利用不同认知用户感知的宽带信号所满足的相同频谱支撑集特征,实现了在邻居节点感知先验信息条件下,本地认知用户基于压缩测量向量差值的宽带频谱迭代估计。仿真分析结果表明,所提算法在频谱估计精度、检测性能与计算复杂度方面均获得了明显改善。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

基于压缩感知信道能量观测的协作频谱感知算法

压缩感知为认知无线电宽带频谱感知提供了一种新思路。基于压缩感知原理,该文提出一种不需要重构宽带频谱本身,而是直接重构各信道能量的协作频谱感知方法。多个次用户使用宽带随机滤波器组获取信道能量的观测值。融合中心同步接收多个用户的能量观测,并利用同步稀疏自适应匹配追踪协作重构算法重构所有次用户的信道能量。仿真结果表明加性高斯白噪声环境下该协作感知方法所需的滤波器数目仅为传统方法的20%左右,瑞利衰落信道下也仅需传统方法的40%,有效降低了系统复杂度并改善感知性能。同时,该文提出的同步稀疏自适应匹配追踪算法对比经典的同步正交匹配追踪算法在重构精度及算法复杂度两方面都有所提升。     

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％.     

基于MWC宽带压缩采样信号的DSP重构

高速宽带数字通信系统是无线通信的发展趋势,需要高质量的通信信道保证。在无线通信领域,存在着频谱资源日益匮乏、信道不稳定、利用率低造成数据传输质量不高的问题。基于压缩感知技术的宽带调制转换器(MWC)能够用于无线频谱的快速检测,为频谱资源的合理配置和监管提供了一种新的实现途径。本文通过研究MWC及其实现技术,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法,基于DSP芯片设计实现了MWC宽带采样信号的重构系统。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。测试表明,该系统可以准确地感知实时频谱占用和频谱空洞位置。     

A sparsity and compression ratio joint adjustment method for collaborative spectrum sensing

Spectrum sensing is the fundamental task for Cognitive Radio (CR). To overcome the challenge of high sampling rate in traditional spectral estimation methods, Compressed Sensing (CS) theory is developed. A sparsity and compression ratio joint adjustment algorithm for compressed spectrum sensing in CR network is investigated, with the hypothesis that the sparsity level is unknown as priori knowledge at CR terminals. As perfect spectrum reconstruction is not necessarily required during spectrum detection process, the proposed algorithm only performs a rough estimate of sparsity level. Meanwhile, in order to further reduce the sensing measurement, different compression ratios for CR terminals with varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) are considered. The proposed algorithm, which optimizes the compression ratio as well as the estimated sparsity level, can greatly reduce the sensing measurement without degrading the detection performance. It also requires less steps of iteration for convergence. Corroborating simulation results are presented to testify the effectiveness of the proposed algorithm for collaborative spectrum sensing.     

基于预测的差分信号压缩感知算法

基于压缩感知的频谱感知方法可以较低的采样速率快速获取信号,并利用获得的稀疏数据样本来判断信道的占用情况。然而,压缩感知技术中信号重构算法的复杂度很高,难以满足无线通信中的实时性要求。本文提出一种基于预测的差分信号压缩感知算法,该算法利用信道占用时间上的相关性,建立了一种信道占用情况的预测模型,依此模型预测出信道占用的变化情况;基于预测结果,在重构信号时可减少频点的搜索范围,两次降低重构算法的运算量。仿真结果表明,在保证感知性能的前提下,新算法可大幅降低迭代次数,减少算法复杂度。      

多值压缩编码孔径超分辨率成像方法

针对近期提出的基于压缩感知(CS,compressed sensing)理论的压缩编码成像方法在重建后引入较多类似于噪声的伪影(artitacts)问题,为了使压缩编码成像方法获得更好成像质量的图像,本文提出一种改进的压缩编码成像方法。本文方法将多值模板(MVM)代替二值模板来增强编码质量,并利用自适应全变分(TV,total variation)去噪方法去除重建后的高分辨率图像的伪影。实验结果表明,这种方法很好地改进了压缩编码孔径(CCA)的成像质量,并且大幅提高了图像的信噪比(SNR)。     

基于统计可信度的压缩感知协作频谱检测算法

压缩感知为认知无线电的宽频谱感知提供了一种新的方法和思路。基于压缩感知的原理,提出了一种多认知用户协作场景下基于用户统计可信度的协作频谱检测算法。该算法使用正交匹配协作追踪算法获得认知区域内的频谱占用情况,根据不同认知用户频谱检测的历史准确度综合判定用户感知结果的统计可信度。仿真结果表明,该算法在不同用户数、不同采样值、不同信噪比变化范围下其检测性能均优于传统算术平均方法,有效改善了检测性能。     

基于小波降噪的压缩感知—循环平稳检测技术

认知无线电技术通过次级用户动态接入空闲频谱来提高空闲频谱资源的利用效率,是认知无线电的重要环节。在低信噪比环境下,如何快速精确地进行频谱感知是频谱感知面临的重大挑战。提出了一种基于小波降噪的压缩感知—循环平稳特征检测器来实现低信噪比环境下的频谱检测。采用压缩感知技术提高了频谱感知的效率,并进一步利用小波变换技术降低了压缩感知过程中引入的压缩噪声,提高了低信噪比环境下的频谱感知准确度。仿真结果证明,提出的基于小波降噪的压缩感知技术能够实现低信噪比环境下的频谱空洞检测。     

基于压缩感知的步进频雷达目标检测算法

为了解决压缩感知步进频雷达在低信噪比下的目标检测问题,结合传统雷达的恒虚警检测和压缩感知雷达重构思想,建立基于压缩感知的步进频雷达的目标检测模型,利用复近似消息传递消息的特性,提出了一种基于多脉冲的重构算法,并结合恒虚警检测实现了低信噪比下的压缩感知步进频雷达目标检测。仿真结果表明：文中所提的方法提高了检测概率,改善了目标检测性能。     

正交空间调制的低复杂度检测算法

针对正交空间调制(QSM)系统中激活天线数的不确定性、最大似然(ML)检测算法复杂度极高的缺点,提出了一种低复杂度检测算法.首先,该算法基于压缩感知(CS)信号重构理论,对系统模型进行重构,使固定激活天线系统中的低复杂度算法可以在新的系统模型中使用;然后,借鉴正交匹配追踪(OMP)算法的思想,选出一个激活天线备选集;最后,通过ML算法搜索备选集,选出激活天线和调制符号.仿真结果显示,相比ML检测算法,所提算法在性能丢失较小的情况下,降低了约90％的复杂度.     

子空间投影的频谱感知算法研究

为了发现空间中的“频谱空洞”而加以利用以使频谱利用率最大化,频谱感知技术得到了广泛关注。已有基于特征矢量的频谱感知算法因涉及大量特征值分解运算导致算法运算量大,不适应实时检测。本文提出的频谱感知算法利用信号子空间和噪声子空间之间的正交性,将次用户接收信号分别投影到上述子空间,根据投影值的差异实现快速频谱感知。理论分析和仿真结果表明本文提出的算法与已有算法相比有效降低了运算量,检测性能不受噪声不确定度影响、不需要预知主用户先验知识和噪声方差,且低信噪比、小采样情况下有更优越的检测性能。      

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.     

基于压缩感知的CFAR目标检测在机会雷达中的应用

提出一种基于压缩感知(CS)技术在机会雷达系统中进行恒虚警率(CFAR)目标检测的算法,根据目标回波在距离单元上的稀疏性,采用压缩感知技术对目标回波进行压缩采样;设计了一种新的建立在压缩域上的CA-CFAR检测器,它能在不恢复原始信号的条件下,快速完成目标回波的检测;进行了检测门限理论分析,设计出一种适用于压缩域检测的门限选定方法;给出系统检测结果与接收机的性能曲线。仿真结果表明,本算法可以实现低信噪比下雷达信号的直接检测,无需信号重构,节省了运算量。