宽带协作频谱感知的联合信号重构改进算法

发布时间：2018-06-27 05:40

  本文选题：认知无线电(CR) + 频谱感知　； 参考：《电子技术应用》2017年06期

【摘要】：在基于认知无线电(CR)的宽带频谱感知中,调制宽带转换器(MWC)可以通过采用欠奈奎斯特采样来降低所需要的采样率,并且多个CR设备和融合中心可进行协作频谱感知来提高频谱感知的精确度。由正交匹配追踪(OMP)算法扩展的块稀疏同步正交匹配追踪(BSOMP)算法作为一种基于MWC实现协作频谱感知的联合信号重构算法,在低信噪比(SNR)下的正确支撑集恢复百分比不够理想。提出由压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法扩展成块稀疏同步压缩采样匹配追踪(BSCoSaMP)算法作为实现协作频谱感知的联合信号重构改进算法。仿真结果显示,与BSOMP算法相比,BSCoSaMP算法可以得到更高的正确支撑集恢复百分比。
[Abstract]:In cognitive radio (CR)-based broadband spectrum sensing modulation broadband converters (MWC) can reduce the required sampling rate by using under-Nyquist sampling. And multiple CR devices and fusion centers can perform cooperative spectrum sensing to improve the accuracy of spectrum sensing. Block sparse synchronous orthogonal matching tracking (BSOMP) algorithm, extended by orthogonal matching tracking (OMP) algorithm, is a joint signal reconstruction algorithm based on MWC to realize cooperative spectrum sensing. The percentage of correct support set recovery under low SNR is not ideal. This paper proposes an improved algorithm for joint signal reconstruction based on compressed sampling matching tracking (CoSaMP), which is extended to block sparse synchronous compression sampling matching tracking (BSCoSaMP), as a joint signal reconstruction algorithm for cooperative spectrum sensing. Simulation results show that the BSCoSaMP algorithm can get a higher recovery percentage of correct support set than BSOMP algorithm.
【作者单位】： 海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室;海南大学信息科学技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61561017)
【分类号】：TN925

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本文编号：2072865