本文關(guān)鍵詞：非重構(gòu)頻譜感知的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)與優(yōu)化

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【摘要】：認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)能夠提高頻譜的利用率,緩解現(xiàn)存的頻譜資源緊張的狀況。而頻譜感知技術(shù)是認(rèn)知無(wú)線電的前提和基礎(chǔ),由于采樣率和實(shí)現(xiàn)成本的約束,奈奎斯特采樣定理越來(lái)越成為頻譜感知的瓶頸。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,利用信號(hào)的稀疏性采用壓縮感知方法對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行壓縮采樣,也就是壓縮和采樣同時(shí)進(jìn)行,這樣在原始信息未丟失的情況下實(shí)現(xiàn)了低速率采樣。眾所周知,利用壓縮感知進(jìn)行頻譜感知的傳統(tǒng)思路就是首先對(duì)壓縮的信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),然后再利用頻譜感知的各種算法進(jìn)行頻譜檢測(cè)。根據(jù)壓縮感知理論可知,數(shù)據(jù)重構(gòu)是壓縮感知消耗計(jì)算量最大的環(huán)節(jié),因此為了減少頻譜感知算法的計(jì)算量,研究非重構(gòu)框架下的頻譜感知成為亟待解決的問(wèn)題。非重構(gòu)頻譜感知算法省略了對(duì)原始信號(hào)重構(gòu)的環(huán)節(jié),直接根據(jù)壓縮采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜感知,這樣大大減小了壓縮采樣后進(jìn)行頻譜感知的計(jì)算量。測(cè)量矩陣是非重構(gòu)頻譜感知算法的基礎(chǔ),測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)的優(yōu)劣程度會(huì)影響信號(hào)的壓縮采樣進(jìn)而會(huì)影響非重構(gòu)頻譜感知算法的檢測(cè)效果。本文在單天線非重構(gòu)框架下分別針對(duì)能量頻譜感知算法和基于稀疏分解的頻譜感知算法設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的測(cè)量矩陣。此外還研究了在多天線條件下的非重構(gòu)頻譜感知技術(shù),利用多天線的優(yōu)勢(shì)來(lái)減小測(cè)量矩陣的規(guī)模并提高頻譜感知效果。針對(duì)單天線非重構(gòu)能量頻譜感知算法,本文通過(guò)分析壓縮對(duì)信號(hào)和噪聲能量分布的影響,提出了測(cè)量矩陣的格拉姆矩陣盡量接近于單位陣作為測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。根據(jù)提出的準(zhǔn)則,應(yīng)用迭代訓(xùn)練法和梯度法分別對(duì)高斯隨機(jī)矩陣進(jìn)行優(yōu)化,提高了頻譜檢測(cè)的效果。針對(duì)信號(hào)可以被稀疏分解的特性,提出了單天線基于稀疏分解的非重構(gòu)頻譜感知算法,并且通過(guò)將多個(gè)單位陣相連接并結(jié)合稀疏分解矩陣構(gòu)造了適用于該算法的測(cè)量矩陣。通過(guò)仿真驗(yàn)證該方法在信號(hào)稀疏度較低的情況下能夠取得良好的檢測(cè)效果。此外,本文還將單天線非重構(gòu)頻譜感知算法擴(kuò)展到了多天線的情況,針對(duì)多天線非重構(gòu)頻譜感知,應(yīng)用對(duì)測(cè)量矩陣進(jìn)行“分割”的思想,為每根天線設(shè)計(jì)了相應(yīng)的測(cè)量矩陣,降低了每根天線的測(cè)量矩陣的規(guī)模,進(jìn)而降低了每根天線的采樣率。通過(guò)與單天線瑞利信道下頻譜感知效果相比較,多天線非重構(gòu)頻譜感知還能抑制信道衰落對(duì)頻譜感知造成的影響,提高頻譜感知效果。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無(wú)線電 壓縮感知 非重構(gòu) 頻譜感知 測(cè)量矩陣 稀疏分解
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 本課題的研究背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外在該方向的現(xiàn)狀及分析10-12
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述的簡(jiǎn)析11-12
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容12
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)及安排12-14
• 第2章 非重構(gòu)頻譜感知技術(shù)14-26
• 2.1 引言14
• 2.2 壓縮感知技術(shù)14-15
• 2.3 頻譜感知技術(shù)15-21
• 2.3.1 能量頻譜感知技術(shù)16-17
• 2.3.2 基于稀疏分解的頻譜感知技術(shù)17-21
• 2.4 非重構(gòu)能量頻譜感知技術(shù)21-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 非重構(gòu)能量頻譜感知的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)26-40
• 3.1 引言26
• 3.2 測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)準(zhǔn)則26-32
• 3.3 迭代訓(xùn)練法優(yōu)化高斯隨機(jī)矩陣32-35
• 3.4 梯度法優(yōu)化高斯隨機(jī)矩陣35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 第4章 基于稀疏分解頻譜檢測(cè)的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)40-47
• 4.1 引言40
• 4.2 基于稀疏分解的非重構(gòu)頻譜感知及其測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)40-45
• 4.3 本章小結(jié)45-47
• 第5章 基于多天線頻譜感知的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)47-63
• 5.1 引言47-48
• 5.2 衰落信道下的非重構(gòu)頻譜感知效果48-51
• 5.2.1 衰落信道下的非重構(gòu)能量頻譜感知48-49
• 5.2.2 衰落信道下基于稀疏分解的非重構(gòu)頻譜感知49-51
• 5.3 多天線條件下的測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)51-61
• 5.3.1 基于能量頻譜感知的多天線測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)51-56
• 5.3.2 基于稀疏分解頻譜感知的多天線測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)56-61
• 5.4 本章小結(jié)61-63
• 結(jié)論63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果68-70
• 致謝70

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本文編號(hào)：1031039