认知通信中基于SFFT的宽带频谱感知

发布时间：2021-02-19 15:51

　　电磁频谱是一种十分珍惜的自然资源,是无线通信中不可或缺的部分,并起到至关重要的作用。然而随着无线通信的发展,接入用户数量越来越大,造成频谱资源十分紧张。而目前通信中主要采用静态频谱接入的方式,用户需要在政府划分的频段内进行使用,当频谱处于空闲状态时,仍禁止非授权用户使用,这样在一定程度上造成频谱资源的浪费。无线通信在快速的发展,静态的频谱接入方式会造成频谱资源的浪费,然而动态的频谱接入的方式可以缓解频谱资源的压力。认知无线电（Cognitive Radio,CR）指出用户应具备认知功能,在软件无线电的基础上,通过对频谱资源进行检测,寻找空闲的频段并对硬件参数进行修改进行通信的过程。认知无线电的关键是寻找空闲的频谱资源,频谱感知技术通过对复杂的频谱环境进行分析,找到用户可用的频谱资源进行通信。所以频谱感知技术是认知无线电中的关键技术,其算法的优劣直接影响到认知系统的性能。宽带频谱感知可以提高认知用户的接入几率,在认知无线电系统中具有重要的意义,然而奈奎斯特定理指出采样频率必须大于带宽的2倍,这无疑增加了硬件实现难度以及感知时间。美国麻省理工人工智能实验室提出了一种稀疏快速傅里叶变换（Sp... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

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【学位级别】：硕士

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SNR对SFFT幅值影响

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文得一提的是，FFT 算法在 Matlab 中可以由集成的函数直接实现基于 FFTW 函数库。基于 Matlab 的 SFFT 算法只是对稀疏快速现。FFTW 是目前最快的快速傅里叶变换的标准 C 语言库[43]。就是在 FFTW 的 C 语言库的基础上实现的，因此和 FFTW 进行运行时间随信号长度变化信号的稀疏度 K 50时，SFFT 算法与 FFT 算法对于不同信号算时间如图 2-11 所示。

图 2-12 运行时间随信号稀疏度的变化中可以看出，对于长度为22N 2的信号，当信号的稀疏度 K算时间要比 FFT 的更低；而且信号的稀疏度 K 越小，SFFT FFT 越有优势。从斜率上看，FFT 的时间复杂度与信号的稀信号的长度 N 有关；而 SFFT 的时间复杂度会直接受到信号当稀疏性减弱时，FFT 的时间复杂度会优于 SFFT。小结对稀疏傅里叶变换算法的原理做了详细的介绍，讨论了 SF并给出了 SFFT 算法的整体架构。详细介绍了 SFFT 算法的的随机重排、窗函数的设计和频域降采样等过程，描述了对 的哈希映射，还有定位循环和估计循环两个关键的技术并给架构。最后在 Matlab 上实现了 SFFT 算法，并且分析了噪响；分析了信号的稀疏度和长度对 SFFT 和 FFT 运行时间的

【参考文献】：
期刊论文
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[2]认知无线电加权联合频谱感知优化算法[J]. 刘鑫,何晨光,谭学治.  四川大学学报(工程科学版). 2013(01)
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[4]DAB中应用的时间交织和频率交织技术[J]. 李栋,郑朝晖.  北京广播学院学报(自然科学版). 1995(02)

硕士论文
[1]基于USRP的认知OFDM多址接入技术实现[D]. 陈子研.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于FPGA的基带信号存储与重建技术研究与实现[D]. 邱伦琼.电子科技大学 2015



本文编号：3041337