認知無線電中基于壓縮采樣的寬帶頻譜快速感知技術研究.pdf

1、對寬帶頻譜進行快速準確地感知是認知無線電技術的基礎與關鍵。然而,現(xiàn)有硬件條件難以滿足寬帶頻譜感知所需的高采樣速率及處理海量采樣數(shù)據(jù)的要求。壓縮采樣技術可以通過少量觀測值實現(xiàn)對原稀疏信號的重構,但重構算法往往復雜度高。而在許多頻譜感知應用中,信號重構并不是必須的。因此,本文運用壓縮采樣的方法來解決寬帶頻譜感知中的高速采樣問題,并采用直接對壓縮采樣值進行處理或部分重構原信號的檢測方法來降低運算量和復雜度,在保證檢測結果準確性的前提下提高實時

2、性。
　　論文的主要工作和貢獻如下:
　　一、對隨機信號和含未知參數(shù)的確知信號壓縮檢測技術進行建模和理論推導。建立基于非重構壓縮采樣的信號檢測模型,推導針對含未知參數(shù)確知信號的最大似然檢測算法,并在此基礎上分析算法的檢測性能。仿真證明了算法的正確性和優(yōu)越性。
　　二、針對稀疏度未知的隨機信號檢測問題,本文將壓縮采樣與序貫檢測技術相結合,分別提出基于單節(jié)點非重構序貫壓縮和分布式協(xié)作非重構序貫壓縮的隨機信號檢測算法,使壓縮

3、比能夠根據(jù)實際情況自適應調(diào)整。相比于普通的壓縮檢測,新算法顯著減少了所需觀測值數(shù)目,而且完全避免復雜的信號重構,節(jié)省時間和硬件資源開銷。
　　三、對基追蹤降噪法中的內(nèi)點法展開研究,提出基于部分重構的寬帶頻譜檢測算法。使其迭代次數(shù)不再固定,而是根據(jù)部分重構后子信道的能量而改變。分別在稀疏度恒定與稀疏度變化的寬帶頻譜場景下進行了仿真。結果表明,部分重構算法可以在保證檢測精度的情況下減少重構算法的迭代次數(shù),降低運算時間,提高了檢測的實時