本文關(guān)鍵詞：基于Gerschgorin理論稀疏度估計的寬帶頻譜感知算法

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【摘要】：針對在低信噪比(SNR)情況下稀疏度欠估計和高信噪比情況下稀疏度過估計的問題,提出了一種基于Gerschgorin理論稀疏度估計的寬帶頻譜感知算法。首先,該算法利用Gerschgorin理論分離信號圓盤與噪聲圓盤得到稀疏度估計值;然后,利用正交匹配追蹤(OMP)算法得到頻譜支撐集;最后,完成寬帶頻譜感知。仿真結(jié)果表明,所提算法、AIC-OMP算法和MDL-OMP算法頻譜感知的檢測概率達(dá)到95%信噪比分別需要4.6 d B、8.5 d B和9.7 d B;所提算法頻譜感知的虛警概率在信噪比大于13 d B時趨近于0,明顯低于BPD-OMP和GDRI-OMP算法的虛警概率,因此,所提算法對于壓縮感知(CS)的信號稀疏度估計兼顧了低信噪比和高信噪比時的稀疏度估計性能,頻譜感知性能優(yōu)于AIC-OMP算法、MDL-OMP算法、BPD-OMP算法和GDRI-OMP算法。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;中國電子科技集團第36研究所通信系統(tǒng)信息控制技術(shù)國家級重點實驗室;
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 0引言寬帶頻譜感知[1]的帶寬一般高達(dá)數(shù)GHz,而傳統(tǒng)奈奎斯特采樣過高的采樣速率和過大的數(shù)據(jù)量對模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converter,ADC)與數(shù)字信號處理(DigitalSignal Processing,DSP)處理速度提出了很高要求,限制了寬帶頻譜感知的發(fā)展。壓縮感知(Compressed Sensing,CS

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本文編號：1223587