基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法

发布时间：2017-11-24 21:06

  本文关键词：基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法

  更多相关文章： 宽带频谱感知 压缩感知 稀疏度 Gerschgorin理论 正交匹配追踪算法

【摘要】：针对在低信噪比(SNR)情况下稀疏度欠估计和高信噪比情况下稀疏度过估计的问题,提出了一种基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法。首先,该算法利用Gerschgorin理论分离信号圆盘与噪声圆盘得到稀疏度估计值;然后,利用正交匹配追踪(OMP)算法得到频谱支撑集;最后,完成宽带频谱感知。仿真结果表明,所提算法、AIC-OMP算法和MDL-OMP算法频谱感知的检测概率达到95%信噪比分别需要4.6 d B、8.5 d B和9.7 d B;所提算法频谱感知的虚警概率在信噪比大于13 d B时趋近于0,明显低于BPD-OMP和GDRI-OMP算法的虚警概率,因此,所提算法对于压缩感知(CS)的信号稀疏度估计兼顾了低信噪比和高信噪比时的稀疏度估计性能,频谱感知性能优于AIC-OMP算法、MDL-OMP算法、BPD-OMP算法和GDRI-OMP算法。
【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;
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 0引言宽带频谱感知[1]的带宽一般高达数GHz,而传统奈奎斯特采样过高的采样速率和过大的数据量对模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)与数字信号处理(DigitalSignal Processing,DSP)处理速度提出了很高要求,限制了宽带频谱感知的发展。压缩感知(Compressed Sensing,CS

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 田文飚;芮国胜;;平滑零范数稀疏度约束下的盲稀疏回溯重构算法[J];宇航学报;2013年03期

2 彭森;许飞云;贾民平;胡建中;;含稀疏度约束的非负张量分解算法及其在故障诊断中的应用(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2009年03期

3 董政;葛临东;巩克现;;基于压缩采样匹配追踪的稀疏度和稀疏信道联合估计[J];四川大学学报(工程科学版);2014年01期

4 马原;吕群波;刘扬阳;钱路路;裴琳琳;;基于主成分变换的图像稀疏度估计方法[J];物理学报;2013年20期

5 周亚同;张伟;杨瑞霞;;一维非均匀采样信号可变稀疏度傅里叶重建算法研究[J];微电子学与计算机;2012年07期

6 王平;阮怀林;樊甫华;陈小波;;基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计[J];电讯技术;2012年11期

7 朱延万;赵拥军;孙兵;;一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法[J];信号处理;2012年01期

8 周亚同;王丽莉;唐红梅;;基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复[J];铁道学报;2014年09期

9 杨成;冯巍;冯辉;杨涛;胡波;;一种压缩采样中的稀疏度自适应子空间追踪算法[J];电子学报;2010年08期

10 安春燕;纪红;李屹;张晓亮;;压缩采样中基于离散时间马尔科夫链的动态控制机制(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2012年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 陈世姣;盲稀疏度的CS前向预测算法及其在稀疏结构信号中的应用[D];华南理工大学;2013年

2 任淼;Directionlets格型实现及其在CS稀疏度和观测维数估计中的应用[D];华南理工大学;2011年

3 刘京川;基于稀疏度检测的宽带压缩频谱感知方法研究[D];北京邮电大学;2013年

，

本文编号：1223587