本文關(guān)鍵詞： 稀疏傅里葉變換 哈希映射 頻譜分析 復(fù)雜度 寬帶 頻譜感知　出處：《信號(hào)處理》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：寬帶頻譜感知一般要求對(duì)高達(dá)數(shù)GHz帶寬信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)大,計(jì)算量大。稀疏傅里葉變換算法利用信號(hào)頻譜稀疏性,高效計(jì)算寬帶信號(hào)頻譜,其計(jì)算復(fù)雜度低于快速傅里葉變換算法。本文詳細(xì)研究了稀疏傅里葉變換的哈希映射法,證明了頻譜重排性質(zhì)。為了降低頻譜漏采的概率,需先對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜重排和時(shí)域加窗處理;然后進(jìn)行時(shí)域混疊以實(shí)現(xiàn)頻譜降采樣;最后利用哈希反映射和循環(huán)投票方法盡可能準(zhǔn)確地從降采樣的頻譜中恢復(fù)寬帶信號(hào)原頻譜,從而實(shí)現(xiàn)頻譜感知。仿真結(jié)果表明當(dāng)采樣長(zhǎng)度由1024點(diǎn)增加到2048點(diǎn)時(shí),本文方法的運(yùn)算時(shí)間分別比OMP算法減少約19倍和47倍。
[Abstract]:Wideband spectrum sensing generally requires spectrum analysis of up to a number of GHz bandwidth signals, which has a large number of sampling points and a large amount of computation. The sparse Fourier transform algorithm uses the spectral sparsity of signals to efficiently calculate the spectrum of wideband signals. The computational complexity of the algorithm is lower than that of the fast Fourier transform algorithm. In this paper, the hash mapping method of sparse Fourier transform is studied in detail, and the property of spectrum rearrangement is proved. It is necessary to rearrange the signal spectrum and window the signal in time domain, and then the time domain aliasing is carried out to realize the spectrum de-sampling. Finally, the original spectrum of the wideband signal is recovered from the downsampled spectrum as accurately as possible by using the hash reflection and cyclic voting method. The simulation results show that when the sampling length is increased from 1024 to 2048, the computational time of the proposed method is about 19 times and 47 times less than that of the OMP algorithm, respectively.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;中國(guó)電子科技集團(tuán)第36研究所通信系統(tǒng)信息控制技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：“十二五”國(guó)防預(yù)研項(xiàng)目(41001010401)
【分類號(hào)】：TN911.6

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本文編號(hào)：1524630