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文檔簡介
1、認知無線電技術(shù)要求認知用戶能在寬頻帶上實現(xiàn)快速、準確地頻譜感知,而基于奈奎斯特采樣定理的傳統(tǒng)頻譜感知技術(shù)需要較高的采樣率,在實際應(yīng)用中面臨著高采樣率和高處理速率的技術(shù)瓶頸。近年來興起的壓縮感知理論能夠以較低的采樣速率實現(xiàn)稀疏信號的高概率重構(gòu),為實現(xiàn)低速率采樣帶來希望,本文基于這一理論,對寬帶頻譜檢測技術(shù)展開研究。
本文將壓縮感知理論與無線信道的低利用率結(jié)合起來,研究了傳統(tǒng)壓縮感知算法在寬帶頻譜檢測中的應(yīng)用,主要包括基于L1范數(shù)
2、的BP、BPDN和ADM算法,以及基于貪婪迭代思想的OMP、StOMP、CoSaMP和SP算法,并綜合StOMP與CoSaMP算法的優(yōu)點提出一種改進算法,提高了StOMP的抗噪性能,解決了CoSaMP算法對稀疏度的依賴問題。針對傳統(tǒng)CS算法存在的觀測矩陣規(guī)模較大、預(yù)估計稀疏度耗時且估計值不精確等問題,本文以調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器(MWC)為采樣方案,設(shè)計了適合認知無線電多頻帶信號的頻譜檢測算法。對比傳統(tǒng)CS算法,該方案能夠以低于奈奎斯特率的速率
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