本文關鍵詞：基于壓縮感知的寬帶頻譜感知算法研究

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【摘要】：近年來，急劇增長的無線通信用戶對業(yè)務性能的要求愈加嚴苛，且需要拓展更多的業(yè)務類型，本就稀缺的頻譜資源日益擁擠。傳統(tǒng)的固定頻譜分配方式使得頻譜利用不平衡，大量空閑資源被長時間閑置，加劇了頻譜資源的短缺。認知無線電（CognitiveRadio, CR）是一種智能無線通信系統(tǒng)，它通過不斷感知周圍射頻環(huán)境，自適應地搜索并接入頻譜空洞，而不對授權用戶產生干擾。頻譜感知是認知無線電的核心技術，由于未來無線通信技術的發(fā)展對高速數(shù)據通信的需要，寬帶頻譜感知技術成為目前研究的重要方向。然而，寬帶頻譜感知算法的硬件設備面臨著巨大的壓力，采樣率過高、數(shù)據量過大成為制約其發(fā)展的瓶頸。壓縮感知理論（Compressed Sensing, CS）融合了信號的采樣和壓縮編碼理論，并根據信號的信息結構特性決定信號采樣速率。頻譜資源利用率低下使寬帶信號在頻域具有稀疏性，因此，壓縮感知理論可以應用到寬帶頻譜感知問題中，這給寬帶頻譜感知所面臨的困境提供了解決方案。 實時性和準確性是頻譜感知的兩個重要衡量指標，現(xiàn)有的一些寬帶頻譜感知算法的性能還有待于提高。本文對基于壓縮感知的寬帶頻譜感知算法進行了深入研究，針對某些算法的不足展開討論并進行了改進。 在獲悉信號稀疏度的前提下，OMP貪婪迭代算法可以精確重構出原始信號，但是由于頻譜的動態(tài)變化，信號的稀疏度實際上是很難獲得的。針對這種盲稀疏度的情況，本文提出了一種自適應OMP算法，該算法在迭代過程中通過額外增加觀測樣本來估算原始信號的重構誤差，，從而自適應地確定最佳頻譜重構對應的迭代次數(shù)。仿真結果表明，這種改進的自適應OMP算法在低信噪比下能夠有效地重構出原始信號。 基于最速下降法的梯度追蹤在初始時具備較快的下降速度，但在逼近最優(yōu)解時收斂速度緩慢，影響了算法的整體運行時間；基于牛頓法的梯度追蹤，整體收斂速度很快，但其要求迭代初始點在最優(yōu)解附近，且計算Hessian矩陣的逆矩陣增加了算法的復雜度，降低了頻譜感知的執(zhí)行效率。針對這一問題，我們考慮將最速下降法與牛頓法結合起來應用到貪婪迭代算法中，生成基于混合優(yōu)化算法的梯度追蹤（GNP算法）。仿真結果表明，基于混合優(yōu)化的梯度追蹤與正交匹配追蹤算法相比，在降低了計算復雜度的同時依然能保證信號頻譜的重構效果。
【關鍵詞】：認知無線電 寬帶頻譜感知 壓縮感知 自適應OMP算法 梯度追蹤 牛頓追蹤
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN925;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 認知無線電概況9-12
• 1.1.1 認知無線電的定義10-11
• 1.1.2 認知無線電的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2 寬帶壓縮頻譜感知技術12-13
• 1.2.1 寬帶頻譜感知12
• 1.2.2 寬帶壓縮頻譜感知12-13
• 1.3 主要工作和內容安排13-15
• 第2章 壓縮感知理論15-21
• 2.1 引言15
• 2.2 壓縮感知理論基本原理15-21
• 2.2.1 壓縮采樣基本原理15-17
• 2.2.2 壓縮感知理論框架17-21
• 第3章 基于自適應 OMP 重建的寬帶頻譜感知算法21-39
• 3.1 引言21
• 3.2 頻譜感知技術21-29
• 3.2.1 授權用戶發(fā)射機檢測21-24
• 3.2.2 授權用戶接收機檢測24-26
• 3.2.3 協(xié)作檢測26-29
• 3.3 寬帶壓縮頻譜感知技術29-31
• 3.3.1 寬帶壓縮頻譜感知模型和問題描述29-30
• 3.3.2 正交匹配追蹤算法（OMP）30-31
• 3.4 基于自適應 OMP 重建的寬帶頻譜感知算法31-38
• 3.4.1 序貫壓縮感知32
• 3.4.2 自適應 OMP 算法（AOMP）32-38
• 3.5 本章小結38-39
• 第4章 基于混合優(yōu)化算法的梯度追蹤39-53
• 4.1 引言39
• 4.2 最優(yōu)化理論39-42
• 4.2.1 最速下降法39-41
• 4.2.2 牛頓法41-42
• 4.3 梯度追蹤算法42-45
• 4.3.1 梯度追蹤42-44
• 4.3.2 牛頓追蹤44-45
• 4.4 基于混合優(yōu)化算法的梯度追蹤45-47
• 4.5 仿真實驗及結果分析47-52
• 4.5.1 仿真條件47
• 4.5.2 算法迭代過程中的重構誤差及殘差變化趨勢47-48
• 4.5.3 算法的實際重構性能48-49
• 4.5.4 算法的實際重構時間49-50
• 4.5.5 算法的重構誤差與壓縮比關系50-51
• 4.5.6 算法的重構誤差與信噪比關系51
• 4.5.7 L 的選擇51-52
• 4.6 本章小結52-53
• 第5章 總結及展望53-55
• 5.1 總結53-54
• 5.2 展望54-55
• 參考文獻55-59
• 作者簡介及科研成果59-61
• 致謝61

【參考文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據庫 前1條

1 吳宏林;壓縮感知在認知無線電寬帶頻譜感知中的應用研究[D];華中科技大學;2012年

本文編號：1030894