分布式压缩感知实现宽带频谱感知的方法
本文关键词： 宽带频谱感知 分布式压缩感知 差分信号 加权方案 出处：《信号处理》2014年08期 论文类型：期刊论文
【摘要】：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。
[Abstract]:The first step of spectrum sensing is to collect wireless signals for analysis. The higher sampling rate becomes the difficulty in the research of wideband spectrum sensing. Therefore, this paper uses distributed compressed sensing to realize wideband spectrum sensing. A weighted wideband spectrum sensing algorithm based on differential signal distributed compressed sensing (DSDCSs) is proposed, which reduces the sampling rate by using compression sensing technology and reduces the computational complexity by introducing differential processing method to solve the problem of high sampling rate of wideband spectrum. Aiming at the problems of deep fading, hidden nodes and poor anti-noise caused by single point detection, the distributed sensing system is used to detect multi-nodes and the signal to noise ratio (SNR) estimation is used to deal with the signal weighted processing. This algorithm can effectively reduce the sampling rate of each node, greatly improve the detection probability of the system, and improve the robustness of the system to noise.
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61271335) 国家重大基础研究973课题(2011CB302903) 国家自然基金项目(61271240) 江苏省高校自然科学研究项目(13KJB510020)
【分类号】：TN911.7
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，本文编号：1517486
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