本文關(guān)鍵詞： 寬帶頻譜感知 分布式壓縮感知 差分信號 加權(quán)方案　出處：《信號處理》2014年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：頻譜感知的第一步就是采集無線信號進(jìn)行分析,越來越高的采樣率成為寬帶頻譜感知研究中的難點。實際通信中主用戶占用頻譜具有稀疏特性,符合壓縮感知理論的前提條件。因此,本文利用分布式壓縮感知實現(xiàn)寬帶頻譜感知,提出基于差分信號分布式壓縮感知(DS_DCS)的加權(quán)寬帶頻譜感知算法。該算法針對寬帶頻譜采樣率高的問題,利用壓縮感知技術(shù)降低采樣率,同時引入差分處理方法降低計算復(fù)雜度;又針對單點檢測帶來的深衰落、隱節(jié)點以及抗噪聲能力差等問題,采用分布式感知系統(tǒng)進(jìn)行多節(jié)點協(xié)同檢測并利用信噪比的估計對信號進(jìn)行加權(quán)處理。仿真證明,該算法能有效降低各節(jié)點采樣率,大幅提高系統(tǒng)檢測概率,顯著改善系統(tǒng)對噪聲的魯棒性。
[Abstract]:The first step of spectrum sensing is to collect wireless signals for analysis. The higher sampling rate becomes the difficulty in the research of wideband spectrum sensing. Therefore, this paper uses distributed compressed sensing to realize wideband spectrum sensing. A weighted wideband spectrum sensing algorithm based on differential signal distributed compressed sensing (DSDCSs) is proposed, which reduces the sampling rate by using compression sensing technology and reduces the computational complexity by introducing differential processing method to solve the problem of high sampling rate of wideband spectrum. Aiming at the problems of deep fading, hidden nodes and poor anti-noise caused by single point detection, the distributed sensing system is used to detect multi-nodes and the signal to noise ratio (SNR) estimation is used to deal with the signal weighted processing. This algorithm can effectively reduce the sampling rate of each node, greatly improve the detection probability of the system, and improve the robustness of the system to noise.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61271335) 國家重大基礎(chǔ)研究973課題(2011CB302903) 國家自然基金項目(61271240) 江蘇省高校自然科學(xué)研究項目(13KJB510020)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1517486