采用压缩采样匹配追踪算法的频谱感知

发布时间：2018-12-05 20:53

【摘要】：频谱资源的匮乏成为无线电发展的瓶颈,解决频率匮乏有两类方法:一是提高频谱利用率;二是扩大可利用的频率范围。频谱感知技术能提高频谱利用率,但在高频的应用中会面对过高的采样速率、较大的数据量,这对硬件实现提出了艰巨的挑战。本文根据无线电频谱稀疏性介绍一种基于调制宽带转换器的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法。本文利用调制宽带转换器对无线电信号进行亚奈奎斯特采样,再利用CoSaMP算法对采样后的自相关矩阵求解。本文的方法不仅能应用在更高的频谱,且能提高频谱利用率。仿真结果表明:该方法能以一个较低的采样速率对信号进行采样,且CoSaMP算法的恢复误差要小于OMP和ROMP算法。
[Abstract]:The scarcity of spectrum resources has become the bottleneck of radio development. There are two ways to solve the shortage of frequency: one is to improve the spectrum efficiency, the other is to expand the available frequency range. Spectrum sensing technology can improve spectrum efficiency, but in the application of high frequency, it will face too high sampling rate and large amount of data, which poses a formidable challenge to hardware implementation. According to the sparsity of radio spectrum, this paper introduces a compression sampling matching tracking (CoSaMP) algorithm based on modulation wideband converter. In this paper, the modulated wideband converter is used to sample the radio signal in Nyquist, and the CoSaMP algorithm is used to solve the sampled autocorrelation matrix. The method in this paper can not only be applied to higher spectrum, but also can improve spectrum efficiency. The simulation results show that the method can sample the signal at a low sampling rate and the recovery error of the CoSaMP algorithm is smaller than that of the OMP and ROMP algorithms.
【作者单位】： 云南大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(U1231122)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2365457