稀疏度自适应的宽带压缩频谱感知方法

发布时间：2018-05-07 11:35

  本文选题：压缩感知 + 频谱感知　； 参考：《电信科学》2014年03期

【摘要】：针对基于压缩感知的传统频谱感知方法通常假设稀疏度已知,而实际频谱感知中信道稀疏度是未知且时变的这一问题,提出一种稀疏度自适应的宽带频谱感知算法。首先采用分布式压缩感知和RIP性质预估计稀疏度,然后通过置信系数更新估计得到频谱支撑集,即主用户正在使用的频谱。仿真结果表明,在低信噪比条件下,本方法的检测概率高于稀疏度已知的频谱感知方法,而仅损失极少的频谱利用率,且计算复杂度低。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional spectrum sensing method based on compressed sensing usually assumes that the sparse degree is known but the channel sparsity is unknown and time-varying in actual spectrum sensing a sparse adaptive wideband spectrum sensing algorithm is proposed. First, the sparse degree is estimated by using distributed compression sensing and RIP property, and then the spectrum support set is obtained by updating the confidence coefficient, that is, the spectrum being used by the primary user. The simulation results show that the detection probability of this method is higher than that of the spectral sensing method with known sparsity under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR), but the spectral efficiency is very low and the computational complexity is low.
【作者单位】： 杭州电子科技大学通信工程学院;中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室;
【基金】：电科院预研基金资助项目(No.41101040102)
【分类号】：TN925

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1856759