本文關(guān)鍵詞：基于因子圖的分布式變分稀疏貝葉斯壓縮感知　出處：《通信學(xué)報(bào)》2014年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 認(rèn)知無(wú)線電 頻譜感知 因子圖 變分稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)

【摘要】：提出了一種基于因子圖的分布式變分稀疏貝葉斯壓縮感知算法。該算法利用因子圖和變分方法將全局感知問(wèn)題分解為簡(jiǎn)單的局部問(wèn)題,通過(guò)認(rèn)知用戶鄰居間的置信傳播實(shí)現(xiàn)"軟融合",使每個(gè)認(rèn)知用戶能夠獲得全局最優(yōu)估計(jì)。且充分利用鄰居間傳遞的信息所具有的時(shí)間和空間二維相關(guān)性,提高認(rèn)知用戶在低信噪比下的感知性能。同時(shí),算法在迭代過(guò)程中自適應(yīng)地刪除不收斂的超參數(shù)及對(duì)應(yīng)的基函數(shù),降低通信負(fù)載。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法在低采樣率和低信噪比下有較好的感知性能。
[Abstract]:A distributed variational sparse Bayesian compression sensing algorithm based on factor graph is proposed, in which the global perception problem is decomposed into simple local problems using factor graphs and variational methods. "soft fusion" is realized by means of confidence propagation among the neighbors of cognitive users, so that each cognitive user can obtain the global optimal estimation, and make full use of the time and space correlation of the information transmitted by the neighbors. At the same time, the algorithm adaptively removes the non-convergent superparameters and the corresponding basis functions in the iterative process. Experimental results show that the proposed method has good sensing performance at low sampling rate and low signal-to-noise ratio (SNR).
【作者單位】： 中南民族大學(xué)智能無(wú)線通信湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61072075,61072051) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013CFB448)~~
【分類號(hào)】：TN925
【正文快照】： 1引言在認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中,動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制分為覆蓋式(overlay)、共存式(underlay)和混合方式[1]。在這些共享機(jī)制中,除了對(duì)授權(quán)頻譜的使用情況進(jìn)行檢測(cè)外,有關(guān)授權(quán)用戶的其他信息,如發(fā)送功率、位置、個(gè)數(shù)等也應(yīng)及時(shí)、準(zhǔn)確感知,才能避免對(duì)授權(quán)用戶造成干擾,實(shí)現(xiàn)頻譜安全共享

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 馬志W(wǎng)，

本文編號(hào)：1420616