认知无线电中基于压缩感知的非重构频谱检测算法

发布时间：2021-10-28 20:46

　　基于压缩感知的频谱感知研究多是要重构出原始信号,而重构的精确度却直接影响到频谱检测的效果,为降低由此因素而造成的低检测率以及计算复杂度,提出一种在压缩感知框架下的非重构频谱检测算法,将信道划分为多个小信道,依次感知每个小信道,得出所划分信道组的采样协方差矩阵,再与能量检测算法结合分析最终得到每个小信道中的占用情况。对不同的压缩率、信噪比以及用户数分别进行仿真,仿真的结果表明,当压缩率在30%以上和信噪比在-6 d B以上时检测效果较为理想,且多用户的情况下检测概率更高。相对于重构算法,本算法的检测概率更高,计算复杂度更低,检测时间也更短。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(01)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

单用户检测模型示意图

单用户检测算法框图

由于单节点检测存在隐藏终端或深度衰落等缺陷[12]，这就导致检测结果可能会出现偏差，为了避免这类问题所导致的检测不准确等后果，因此又提出多用户协作检测。其系统模型如图3所示。假设一共有P个次要用户，那么就会产生P个采样协方差矩阵，每个SU将自己的判决结果发送给融合中心，再由融合中心给出最终判决。图4表示多个用户频谱检测算法框图。

【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析认知无线电的频谱感知技术[J]. 赵书含,李小瓅,张婷.  科技经济导刊. 2019(04)
[2]基于能量检测的频谱感知算法性能研究[J]. 甘国妹,郑金存,甘永进.  科技创新与应用. 2019(03)
[3]认知无线电中传输阶段频谱感知研究[J]. 崔巍.  中国新通信. 2018(23)
[4]一种基于稀疏度估计的自适应压缩频谱感知算法[J]. 金慧,宋晓勤,张云开,雷磊.  测控技术. 2018(07)
[5]基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知[J]. 杨亚旗,姚彦鑫.  电讯技术. 2017(07)
[6]Nakagami衰落信道下双门限能量检测算法性能研究[J]. 贾艳玲,刘思远.  科学技术与工程. 2014(31)
[7]一种基于压缩感知的信号重建新算法[J]. 乔田田,张宇,李维国.  电讯技术. 2013(10)
[8]认知无线电技术及应用[J]. 宋志群.  无线电通信技术. 2012(05)
[9]压缩传感综述[J]. 李树涛,魏丹.  自动化学报. 2009(11)



本文编号：3463328