本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)中基于壓縮感知的寬帶頻譜感知技術(shù)研究

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【摘要】：無(wú)線(xiàn)通信領(lǐng)域的迅猛發(fā)展使得可供分配的無(wú)線(xiàn)頻譜資源日益短缺。認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電理論為解決可利用頻譜資源稀缺問(wèn)題、有效提高頻譜利用率、實(shí)現(xiàn)頻譜動(dòng)態(tài)分配與管理等提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。頻譜感知技術(shù)是認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電的首要任務(wù),只有迅速、準(zhǔn)確、可靠地探測(cè)到頻譜空穴,才能進(jìn)行頻率資源的有效再分配,完成后續(xù)通信環(huán)節(jié)。隨著人們對(duì)無(wú)線(xiàn)業(yè)務(wù)需求量的與日俱增,移動(dòng)通信趨于寬帶化,越來(lái)越高的采樣率和有限的處理速度成為限制寬帶頻譜感知理論發(fā)展的瓶頸。壓縮感知理論將高維稀疏信號(hào)投影到低維空間進(jìn)行存儲(chǔ)、處理與傳輸,為寬帶頻譜感知技術(shù)中的高速采樣和處理難題提供了一種有效解決方案。本文基于上述背景展開(kāi)研究工作,探索基于壓縮感知理論的寬帶頻譜感知新技術(shù)。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)利用分布式壓縮感知實(shí)現(xiàn)寬帶頻譜感知,提出基于差分信號(hào)分布式壓縮感知(DS-DCS)的加權(quán)寬帶頻譜感知算法。該算法針對(duì)寬帶頻譜采樣率高的問(wèn)題,利用壓縮感知技術(shù)降低采樣率,同時(shí)引入差分處理方法降低計(jì)算復(fù)雜度;又針對(duì)單點(diǎn)檢測(cè)帶來(lái)的深衰落、隱節(jié)點(diǎn)以及抗噪聲能力差等問(wèn)題,采用分布式感知系統(tǒng)進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)協(xié)同檢測(cè)并利用信噪比的估計(jì)對(duì)信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理。仿真證明,該算法能有效降低各節(jié)點(diǎn)采樣率,大幅提高系統(tǒng)檢測(cè)概率,顯著改善系統(tǒng)對(duì)噪聲的魯棒性。(2)基于上述DS-DCS加權(quán)寬帶頻譜感知算法,提出了一種基于優(yōu)選方法的寬帶頻譜感知新算法。引入分布式壓縮感知理論以及差分信號(hào)處理方式來(lái)降低信號(hào)采樣率,提高檢測(cè)靈敏度。在融合中心,設(shè)計(jì)J選C選優(yōu)算法,并且從實(shí)際出發(fā),加入信噪比估計(jì)誤差,利用可信度因子乘以估計(jì)信噪比得到可信信噪比,改善由于估計(jì)誤差導(dǎo)致的檢測(cè)性能下降,從J個(gè)CR次用戶(hù)中選取C個(gè)可信信噪比最大的參與協(xié)作頻譜感知,最后利用SCSMP算法進(jìn)行聯(lián)合重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于優(yōu)選方法的寬帶頻譜感知新算法不僅加入信噪比估計(jì)誤差,更接近實(shí)際場(chǎng)景,而且優(yōu)選算法還進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的感知性能,顯著加強(qiáng)了系統(tǒng)的抗噪能力,同時(shí)還有效縮短了頻譜感知算法的平均檢測(cè)時(shí)間,滿(mǎn)足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。(3)針對(duì)壓縮感知雖然降低了采樣率,但是重構(gòu)算法復(fù)雜的缺點(diǎn),通過(guò)支持向量機(jī)建立頻譜感知分類(lèi)器,取代頻譜檢測(cè)過(guò)程中的信號(hào)重構(gòu)過(guò)程。同時(shí)提出了基于SVM的多級(jí)二元分類(lèi)器頻譜檢測(cè)算法,以及基于SVM的單級(jí)多元分類(lèi)器頻譜檢測(cè)算法兩種算法來(lái)滿(mǎn)足感知系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的不同要求。當(dāng)前大部分基于CS的寬帶頻譜感知算法都需要進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),這兩種算法通過(guò)SVM建立分類(lèi)器避免了重構(gòu)過(guò)程帶來(lái)的計(jì)算成本和感知時(shí)延。實(shí)驗(yàn)仿真表明:相較于基于信號(hào)重構(gòu)的寬帶頻譜感知算法,以上兩種算法都能夠有效的降低系統(tǒng)復(fù)雜度,縮短感知時(shí)延,同時(shí)提高檢測(cè)系統(tǒng)的魯棒性,改善其感知性能。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電 分布式壓縮感知 寬帶頻譜感知 差分信號(hào) 優(yōu)選算法 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(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4-6
• Abstract6-10
• 專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表10-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 引言11-12
• 1.2 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)概述12-16
• 1.2.1 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電的定義12-15
• 1.2.2 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電的主要研究方向15-16
• 1.3 頻譜感知技術(shù)16-20
• 1.3.1 窄帶頻譜感知17-18
• 1.3.2 寬帶頻譜感知18-20
• 1.4 關(guān)于本課題的研究20-23
• 1.4.1 課題來(lái)源20
• 1.4.2 論文內(nèi)容及成果20-21
• 1.4.3 論文的結(jié)構(gòu)安排21-23
• 第二章 壓縮感知理論23-34
• 2.1 引言23-24
• 2.2 壓縮感知的基本原理24-25
• 2.3 壓縮感知的主要研究?jī)?nèi)容25-29
• 2.3.1 信號(hào)的稀疏變換25-26
• 2.3.2 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)26-27
• 2.3.3 重構(gòu)算法的研究27-29
• 2.4 壓縮感知技術(shù)在寬帶頻譜感知中的應(yīng)用29-33
• 2.4.1 認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)的稀疏條件29-30
• 2.4.2 基于CS的寬帶頻譜感知模型30-31
• 2.4.3 分布式壓縮感知理論31-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 基于DS-DCS的加權(quán)寬帶頻譜感知算法34-51
• 3.1 引言34-36
• 3.2 系統(tǒng)模型36-37
• 3.3 基于DS-DCS的加權(quán)寬帶頻譜感知算法37-44
• 3.3.1 算法可行性分析39-40
• 3.3.2 頻譜判決40-41
• 3.3.3 算法步驟41-44
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析44-49
• 3.4.1 仿真條件44
• 3.4.2 仿真一44-46
• 3.4.3 仿真二46-49
• 3.5 結(jié)論49-51
• 第四章 基于優(yōu)選算法的寬帶頻譜感知新算法51-66
• 4.1 引言51-52
• 4.2 系統(tǒng)模型52-53
• 4.3 基于選優(yōu)的寬帶頻譜感知算法53-59
• 4.3.1 OMP算法與CoSaMP重構(gòu)算法比較55-56
• 4.3.2 算法步驟56-59
• 4.4 實(shí)驗(yàn)仿真與性能分析59-64
• 4.4.1 仿真一59-60
• 4.4.2 仿真二60-61
• 4.4.3 仿真三61-64
• 4.5 本章小結(jié)64-66
• 第五章 基于SVM的寬帶頻譜壓縮感知算法66-81
• 5.1 引言66-67
• 5.2 系統(tǒng)模型67-70
• 5.2.1 基于CS的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)模型67-68
• 5.2.2 基于SVM的感知模型68-70
• 5.3 算法步驟實(shí)現(xiàn)70-75
• 5.3.1 壓縮采樣與預(yù)處理實(shí)現(xiàn)70-71
• 5.3.2 基于SVM的分級(jí)二元分類(lèi)器檢測(cè)算法71-74
• 5.3.3 采用SVM的單級(jí)多元分類(lèi)器感知算法74-75
• 5.4 仿真與性能分析75-80
• 5.5 本章小結(jié)80-81
• 第六章 總結(jié)與展望81-84
• 6.1 論文總結(jié)81-82
• 6.2 研究工作展望82-84
• 參考文獻(xiàn)84-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文87-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目88-89
• 致謝89-90

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