认知无线网络中基于非重构序贯压缩的随机信号检测算法与分析
本文关键词： 压缩采样 序贯检测 随机信号 分布式协作感知 出处：《信号处理》2014年02期 论文类型：期刊论文
【摘要】：为避免失真,奈奎斯特定理规定采样频率不得低于信号最高频率的两倍。随着使用带宽的不断增加,所需高速采样速率在目前的技术水平下难以实现。压缩采样能够在远低于奈奎斯特采样速率的条件下较好地保持稀疏信号的结构和信息。已有文献均对已知信号进行讨论,针对稀疏度未知的随机信号检测问题,本文将压缩采样与序贯检测技术相结合,分别提出了基于单节点非重构序贯压缩和分布式协作非重构序贯压缩的随机信号检测算法,分析了新算法检测性能。理论分析与仿真结果表明:在保证性能的前提下,本文提出的方法显著减少了所需观测值数目,而且完全避免了复杂的信号重构,节省了时间开销,提高了检测的实时性。
[Abstract]:To avoid distortion, Nyquist's theorem stipulates that the sampling frequency shall not be less than twice the maximum frequency of the signal. The required high speed sampling rate is difficult to achieve at present technical level. Compressed sampling can keep the structure and information of sparse signal well below Nyquist sampling rate. Aiming at the problem of random signal detection with unknown sparsity, this paper combines compression sampling with sequential detection technology, and proposes random signal detection algorithms based on single-node non-reconfigurable sequential compression and distributed cooperative non-reconfigurable sequential compression, respectively. The performance of the new algorithm is analyzed. The theoretical analysis and simulation results show that the method proposed in this paper can significantly reduce the number of observed values, avoid the complex signal reconstruction, and save the time cost. The real-time detection is improved.
【作者单位】： 南京航空航天大学电子信息工程学院;总参第63研究所;南京模拟技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金(No.61102091) 国家自然基金(No.61301103)资助项目 江苏省博士后基金(12D1076C)资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金(No.NS2012045)资助项目 通信信息控制和安全技术重点实验室基金(9140C13030111DZ4603)资助项目 解放军理工大学预研青年基金(KY63ZLXY1203)资助项目 江苏高校优势学科建设工程资助项目 江苏省自然科学基金青年基金(BK20130069)资助项目
【分类号】：TN925
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：1522280
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