【摘要】：頻譜資源的匱乏成為無線電發(fā)展的瓶頸,解決頻率匱乏有兩類方法:一是提高頻譜利用率;二是擴(kuò)大可利用的頻率范圍。頻譜感知技術(shù)能提高頻譜利用率,但在高頻的應(yīng)用中會(huì)面對(duì)過高的采樣速率、較大的數(shù)據(jù)量,這對(duì)硬件實(shí)現(xiàn)提出了艱巨的挑戰(zhàn)。本文根據(jù)無線電頻譜稀疏性介紹一種基于調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器的壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)算法。本文利用調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器對(duì)無線電信號(hào)進(jìn)行亞奈奎斯特采樣,再利用CoSaMP算法對(duì)采樣后的自相關(guān)矩陣求解。本文的方法不僅能應(yīng)用在更高的頻譜,且能提高頻譜利用率。仿真結(jié)果表明:該方法能以一個(gè)較低的采樣速率對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣,且CoSaMP算法的恢復(fù)誤差要小于OMP和ROMP算法。
[Abstract]:The scarcity of spectrum resources has become the bottleneck of radio development. There are two ways to solve the shortage of frequency: one is to improve the spectrum efficiency, the other is to expand the available frequency range. Spectrum sensing technology can improve spectrum efficiency, but in the application of high frequency, it will face too high sampling rate and large amount of data, which poses a formidable challenge to hardware implementation. According to the sparsity of radio spectrum, this paper introduces a compression sampling matching tracking (CoSaMP) algorithm based on modulation wideband converter. In this paper, the modulated wideband converter is used to sample the radio signal in Nyquist, and the CoSaMP algorithm is used to solve the sampled autocorrelation matrix. The method in this paper can not only be applied to higher spectrum, but also can improve spectrum efficiency. The simulation results show that the method can sample the signal at a low sampling rate and the recovery error of the CoSaMP algorithm is smaller than that of the OMP and ROMP algorithms.
【作者單位】： 云南大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(U1231122)
【分類號(hào)】：TN911.7

【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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本文編號(hào)：2365457