認知無線網(wǎng)絡中基于非重構(gòu)序貫壓縮的隨機信號檢測算法與分析
本文關鍵詞: 壓縮采樣 序貫檢測 隨機信號 分布式協(xié)作感知 出處:《信號處理》2014年02期 論文類型:期刊論文
【摘要】:為避免失真,奈奎斯特定理規(guī)定采樣頻率不得低于信號最高頻率的兩倍。隨著使用帶寬的不斷增加,所需高速采樣速率在目前的技術水平下難以實現(xiàn)。壓縮采樣能夠在遠低于奈奎斯特采樣速率的條件下較好地保持稀疏信號的結(jié)構(gòu)和信息。已有文獻均對已知信號進行討論,針對稀疏度未知的隨機信號檢測問題,本文將壓縮采樣與序貫檢測技術相結(jié)合,分別提出了基于單節(jié)點非重構(gòu)序貫壓縮和分布式協(xié)作非重構(gòu)序貫壓縮的隨機信號檢測算法,分析了新算法檢測性能。理論分析與仿真結(jié)果表明:在保證性能的前提下,本文提出的方法顯著減少了所需觀測值數(shù)目,而且完全避免了復雜的信號重構(gòu),節(jié)省了時間開銷,提高了檢測的實時性。
[Abstract]:To avoid distortion, Nyquist's theorem stipulates that the sampling frequency shall not be less than twice the maximum frequency of the signal. The required high speed sampling rate is difficult to achieve at present technical level. Compressed sampling can keep the structure and information of sparse signal well below Nyquist sampling rate. Aiming at the problem of random signal detection with unknown sparsity, this paper combines compression sampling with sequential detection technology, and proposes random signal detection algorithms based on single-node non-reconfigurable sequential compression and distributed cooperative non-reconfigurable sequential compression, respectively. The performance of the new algorithm is analyzed. The theoretical analysis and simulation results show that the method proposed in this paper can significantly reduce the number of observed values, avoid the complex signal reconstruction, and save the time cost. The real-time detection is improved.
【作者單位】: 南京航空航天大學電子信息工程學院;總參第63研究所;南京模擬技術研究所;
【基金】:國家自然科學基金(No.61102091) 國家自然基金(No.61301103)資助項目 江蘇省博士后基金(12D1076C)資助項目 中央高;究蒲袠I(yè)務費專項資金(No.NS2012045)資助項目 通信信息控制和安全技術重點實驗室基金(9140C13030111DZ4603)資助項目 解放軍理工大學預研青年基金(KY63ZLXY1203)資助項目 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目 江蘇省自然科學基金青年基金(BK20130069)資助項目
【分類號】:TN925
【參考文獻】
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【共引文獻】
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【二級參考文獻】
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,本文編號:1522280
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