基于因子图的分布式变分稀疏贝叶斯压缩感知

发布时间：2018-01-13 21:27

  本文关键词：基于因子图的分布式变分稀疏贝叶斯压缩感知　出处：《通信学报》2014年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：提出了一种基于因子图的分布式变分稀疏贝叶斯压缩感知算法。该算法利用因子图和变分方法将全局感知问题分解为简单的局部问题,通过认知用户邻居间的置信传播实现"软融合",使每个认知用户能够获得全局最优估计。且充分利用邻居间传递的信息所具有的时间和空间二维相关性,提高认知用户在低信噪比下的感知性能。同时,算法在迭代过程中自适应地删除不收敛的超参数及对应的基函数,降低通信负载。实验结果表明:该方法在低采样率和低信噪比下有较好的感知性能。
[Abstract]:A distributed variational sparse Bayesian compression sensing algorithm based on factor graph is proposed, in which the global perception problem is decomposed into simple local problems using factor graphs and variational methods. "soft fusion" is realized by means of confidence propagation among the neighbors of cognitive users, so that each cognitive user can obtain the global optimal estimation, and make full use of the time and space correlation of the information transmitted by the neighbors. At the same time, the algorithm adaptively removes the non-convergent superparameters and the corresponding basis functions in the iterative process. Experimental results show that the proposed method has good sensing performance at low sampling rate and low signal-to-noise ratio (SNR).
【作者单位】： 中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61072075,61072051) 湖北省自然科学基金资助项目(2013CFB448)~~
【分类号】：TN925
【正文快照】： 1引言在认知无线电网络中,动态频谱共享机制分为覆盖式(overlay)、共存式(underlay)和混合方式[1]。在这些共享机制中,除了对授权频谱的使用情况进行检测外,有关授权用户的其他信息,如发送功率、位置、个数等也应及时、准确感知,才能避免对授权用户造成干扰,实现频谱安全共享

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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9 潘建国;翟旭平;;基于能量检测的频谱感知方法[J];上海大学学报(自然科学版);2009年01期

10 赵知劲;郑仕链;孔宪正;;认知无线电中频谱感知技术[J];现代雷达;2008年05期

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4 陈珊珊;张洪顺;张兵;;基于MIMO的频谱感知技术[A];2009年全国无线电应用与管理学术会议论文集[C];2009年

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9 ;中兴通讯分布式“3G”服务[N];中国计算机报;2002年

10 国家高性能计算机工程技术研究中心 黄华 杨德志 张建刚;分布式文件系统的历史与现状[N];中国计算机报;2005年

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5 刘超;认知无线电系统关键技术研究[D];南京邮电大学;2013年

6 马志W，

本文编号：1420616